基于FuzzyPID的烘干爐溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計畢業(yè)論文.docx

基于FuzzyPID的烘干爐溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計畢業(yè)論文目錄摘 要IABSTRACTII第1章 緒論11.1課題研究的目的及意義11.2控制的發(fā)展?fàn)顩r21.2.1 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀21.2.2 國外發(fā)展?fàn)顩r21.3 本文的研究內(nèi)容3第2章 控制理論52.1 PID控制方案52.1.1 PID控制的基本概念52.1.2 PID控制器的優(yōu)缺點82.2 模糊控制方案92.2.1 模糊控制理論92.2.2模糊控制器設(shè)計步驟102.2.3 模糊控制器的優(yōu)缺點162.3 模糊自整定PID方案172.3.1 模糊自整定PID控制的原理172.3.2 糊自整定PID控制器的設(shè)計18第3章 系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計253.1 系統(tǒng)的總體框圖253.2 單片機(jī)的選型263.3 傳感器的選擇273.4 溫度采集電路的設(shè)計283.5 A/D轉(zhuǎn)換電路的設(shè)計293.6 鍵盤和顯示電路的設(shè)計313.7 存儲器擴(kuò)展電路的設(shè)計343.8 可控硅控制電路的設(shè)計353.9 報警電路的設(shè)計373.10 電源電路的設(shè)計383.11 串口通信電路的設(shè)計39第4章 控制系統(tǒng)軟件的設(shè)計404.1 控制系統(tǒng)的仿真404.1.1 MATLAB7.0以及仿真環(huán)境Simulink簡介404.1.2 PID控制系統(tǒng)的仿真414.1.3 模糊自整定PID控制系統(tǒng)的仿真424.2 主程序的設(shè)計464.3 模糊自適應(yīng)PID算法484.4 鍵盤和LED顯示程序494.5 串口通信程序52結(jié) 論53致 謝54參考文獻(xiàn)55附錄157附錄258IIcontentsABSTRACTIABSTRACT IICHAPTER 1 INTRODUCTION11.1The purpose of subject research and significance11.2The development conditions of the control21.2.1 Domestic development situation21.2.2 Development status abroad21.3 This paper the research content3CHAPTER 2 CONTROL THEORY42.1 PID control scheme42.1.1 The basic concept of PID control42.1.2 PID controller advantages and disadvantages82.2 The fuzzy control scheme92.2.1 Fuzzy control theory92.2.2 Fuzzy controller design steps102.2.3 The advantages and disadvantages of the fuzzy controller162.3 Fuzzy self-tuning PID scheme172.3.1 Fuzzy self-tuning PID control principle172.3.2 Fuzzy self-tuning PID controller design18CHAPTER 3 SYSTEM HARDWARE CIRCUIT DESIGN253.1 The whole system diagram253.2 The selection of the single chip microcomputer263.3 Sensor selection273.4 Temperature acquisition circuit design283.5 A/D conversion circuit design293.6 The keyboard and display circuit design313.7 Memory expansion circuit design343.8 Silicon-controlled rectifier control circuit design353.9 The alarming circuit design373.10 The power circuit design383.11 Serial interface communication circuit design39CHAPTER 4 THE DESIGN OF THE CONTROL SYSTEM SOFTWARE404.1 Control system simulation404.1.1 MATLAB7.0 and simulation environment Simulink profile404.1.2 PID control system simulation414.1.3 Fuzzy self-tuning PID control system simulation424.2 The main program design464.3 The fuzzy adaptive PID algorithm484.4 The keyboard and LED display program494.5 Serial interface communication program52CONCLUSION53THANKS54REFERENCES55APPENDIX157APPENDIX25862第1章 緒論1.1課題研究的目的及意義在工業(yè)生產(chǎn)過程中，控制對象各種各樣，溫度是生產(chǎn)過程和科學(xué)實驗中普遍而且重要的物理參數(shù)之一。目前許多行業(yè)都有烘干設(shè)備，而在傳統(tǒng)烘干爐烘干過程中，烘干爐溫度保持恒溫，并不利于產(chǎn)品整體的烘干，而為了達(dá)到更好的效果，其溫度應(yīng)由低到高逐漸升高，以利于溶劑的充分揮發(fā)。而在實際控制過程中，PID 控制器具有原理簡單、 使用方便、 穩(wěn)定可靠、 無靜差等優(yōu)點, 因此在控制理論和技術(shù)飛躍發(fā)展的今天, 他在工業(yè)控制領(lǐng)域仍具有強(qiáng)大的生命力。但在烘干爐控制系統(tǒng)中, 由于電熱絲的功率、 通風(fēng)管氣流之間存在非線性和不確定的關(guān)系, 再加上外界干擾,很容易使系統(tǒng)失去精確控制。在當(dāng)控制對象參數(shù)發(fā)生變化時,傳統(tǒng)的 PID 控制必須對參數(shù)重新整定,才能重新實現(xiàn)對烘干爐精確穩(wěn)定的控制，而這正是它的最大缺點1。在實際烘干過程中，由于被加熱金屬的導(dǎo)熱率、裝入量以及加熱溫度和控制元件延時等因素的不同，因此烘干爐本身具有非常大的不確定性。傳統(tǒng)控制方法是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應(yīng)變能力，適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題，而實際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時變性、不確定性等，無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。在某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來描述，即無法解決建模問題。傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低，對復(fù)雜的控制任務(wù)難以適應(yīng)。所以，對于此類復(fù)雜性比較大的控制系統(tǒng)，需要采用智能控制系統(tǒng)來進(jìn)行控制。1.2控制的發(fā)展?fàn)顩r1.2.1 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀在計算機(jī)技術(shù)日新月異的發(fā)展情況下，控制系統(tǒng)得到了長足的進(jìn)步，而現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，也為控制系統(tǒng)的升級增加了新的內(nèi)容。計算機(jī)硬件與控制軟件的緊密結(jié)合必然導(dǎo)致新型的自動控制系統(tǒng)的出現(xiàn)。我國模糊控制理論發(fā)展以及研究工作相比國外，開始時間較晚。自1979年開始，我國的模糊控制理論以及研究開始發(fā)展。雖然起步較晚，但是發(fā)展比較迅速，在模糊控制，模糊集合論，模糊圖像處理，模糊模式識別等領(lǐng)域取得了不少有實際意義的成果。在1979年，李玉綬，劉志俊等人用連續(xù)數(shù)字方法研究了典型模糊控制器的性能。1986年，郁志杰等人用單片機(jī)研制專用模糊控制器。1987年，張洪敏和張志敏研制成功我國第一臺模糊推理機(jī)。隨后，在我國不少高校和研究所都成功研制出用于工業(yè)控制的模糊控制器。例如，熊秋思等人的氣煉機(jī)模糊符合控制系統(tǒng)；劉浪舟等人的玻璃窯模糊控制系統(tǒng)；于旭亮的化工過程大滯后系統(tǒng)的模糊控制研究等等。近年來，我國也推出了模糊控制全自動洗衣機(jī)，模糊電飯煲，模糊控制自動恒溫器等產(chǎn)品，開始進(jìn)入商業(yè)市場，標(biāo)志著我過模糊技術(shù)的應(yīng)用研究有了飛速的發(fā)展。1.2.2 國外發(fā)展?fàn)顩r1974年英國羅敦大學(xué)教授E.H.Mamdani首先成功地把模糊理論用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制，這一開拓性的工作標(biāo)志著模糊控制工程的誕生。1979年英國的I.J.Procyk業(yè)和E.H.Mamdani研究了自組織的模糊控制器，它在控制過程中不斷修改和調(diào)整控制規(guī)則，使控制系統(tǒng)的性能不斷完善。自整定模糊控制器的問世，標(biāo)志著模糊控制器“智能化”程度進(jìn)一步向高級階段發(fā)展，毫無疑問地證實它歸屬于“智能控制器”范疇。此外，日本在模糊控制應(yīng)用方面走在了世界的前列，日本有專門的模糊控制研究所。據(jù)日本電氣公司（NEC）1991年9月統(tǒng)計，松下、三菱、東芝等公司在空調(diào)機(jī)、全自動洗衣機(jī)、吸塵器等高檔家電中普遍應(yīng)用了模糊控制技術(shù)。美國的模糊工程是從美國宇航管理局（NASA）開始的。美國專門從事模糊控制開發(fā)的機(jī)構(gòu)是TogaiInfalogc公司，主要從事模糊加速板和軟件開發(fā)工具的研究。德國西門子公司和通訊電器公司聯(lián)合研制了模糊166芯片，這種芯片具有三維模糊邏輯功能，可以操縱無人駕駛模型汽車。模糊控制系統(tǒng)主要是模擬人的思維、推理和判斷的一種控制方法, 它將人的經(jīng)驗、常識等用自然語言的形式表達(dá)出來, 建立一種適用于計算機(jī)處理的輸入輸出過程模型, 是智能控制的一個重要研究領(lǐng)域2。從信息技術(shù)的觀點來看, 模糊控制是一種基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。從控制系統(tǒng)技術(shù)的觀點來看, 模糊控制是一種普遍的非線性特征域控制器。相對傳統(tǒng)控制, 包括經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論。模糊控制能避開對象的數(shù)學(xué)模型(如狀態(tài)方程或傳遞函數(shù)等) , 它力圖對人們關(guān)于某個控制問題的成功與失敗和經(jīng)驗進(jìn)行加工, 總結(jié)出知識, 從中提煉出控制規(guī)則, 用一系列多維模糊條件語句構(gòu)造系統(tǒng)的模糊語言變量模型, 應(yīng)用CRI 等各類模糊推理方法,可以得到適合控制要求的控制量, 可以說模糊控制是一種語言變量的控制。模糊控制雖然已經(jīng)有不少的研究成果, 而且也被廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)實踐中, 但模糊控制的發(fā)展歷史還不長, 理論上的系統(tǒng)性和完善性、技術(shù)上的成熟性和規(guī)范性都還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的, 尤其是模糊控制與其他智能化控制方法相結(jié)合的控制方法, 還有待于人們在實踐中得到驗證和進(jìn)一步的提高1.3 本文的研究內(nèi)容基于以上當(dāng)前各種的溫度控制系統(tǒng)的特點，以及烘干爐溫度這一物理參數(shù)變化緩慢，大慣性和大滯后的特點，要求實時性較好，需要在集中備選方案中選擇。本文所做的工作是：1.詳細(xì)介紹三種不同的控制方案的優(yōu)缺點，即PID控制，模糊控制，模糊自適應(yīng)PID三種方案的理論響應(yīng)速度，超調(diào)量，穩(wěn)態(tài)誤差等技術(shù)要點。2.對比三種控制系統(tǒng)，選擇了純 PID 控制、模糊控制、模糊自適應(yīng) PID 控制三種控制方案，運用 Matlab 軟件中Simulink仿真部分對它們的控制性能和抗干擾能力進(jìn)行了仿真比較，選出響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、穩(wěn)態(tài)誤差小的技術(shù)要求的解決方案作為控制器。3.進(jìn)行電路的硬件系統(tǒng)設(shè)計，詳細(xì)介紹各部分電路圖的主要芯片，并要求完成外圍電路以及大圖的整體設(shè)計；實現(xiàn)系統(tǒng)的軟件部分，需要畫出程序框圖，并實現(xiàn)主要部分的源代碼。第2章 控制理論2.1 PID控制方案智能控制是指在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動控制系統(tǒng)實現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。對于許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型，采用常規(guī)的控制理論去進(jìn)行定量計算和分析時，控制效果并不好；采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式，會得到更好的控制效果。智能控制與傳統(tǒng)的或常規(guī)的控制有密切的關(guān)系,不是相互排斥的。常規(guī)控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規(guī)控制的方法來解決“低級”的控制問題。智能控制方案會解決更具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜控制問題。它實質(zhì)上是一種無模型控制方案，即在不需要知道對象精確模型的情況下，通過自身的調(diào)節(jié)作用，使實際控制效果達(dá)到理想的控制效果。2.1.1 PID控制的基本概念PID控制，即比例、積分、微分控制的簡稱，是目前應(yīng)用最為廣泛的調(diào)節(jié)器。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。PID 控制器是一種比例、積分、微分并聯(lián)控制器。PID控制，實際中也有PI和PD控制。PID控制器就是根據(jù)系統(tǒng)的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進(jìn)行控制的。微 分圖2-1 PID控制器框圖+U(t)+c(t) -e(t)積 分R(t) +比例被控對象下面是三種矯正環(huán)節(jié)的主要控制作用：（1）比例（P）控制比例控制是一種最簡單的控制方式3。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關(guān)系。當(dāng)僅有比例控制時系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差。系統(tǒng)一旦出現(xiàn)了偏差，比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用用以減少偏差。Kp取值大，可以加快調(diào)節(jié)，減少誤差，但若Kp取值過大，則會使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降，甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。它的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： Kpe(t) （2-1）（2）積分（I）控制能使系統(tǒng)消除穩(wěn)態(tài)誤差，提高無差度。若系統(tǒng)存在誤差，積分調(diào)節(jié)就進(jìn)行，直至無誤差，積分調(diào)節(jié)才停止，此時積分調(diào)節(jié)輸出為一常值。積分作用的強(qiáng)弱取決與積分時間常數(shù)Ti，Ti越小，積分作用就越強(qiáng)。反之Ti增大則積分作用變?nèi)?。積分項對誤差取決于時間的積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進(jìn)一步減小，直到等于零。因此，加入積分調(diào)節(jié)會使系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，動態(tài)響應(yīng)變慢。數(shù)學(xué)表達(dá)式為： KpTie(t)dt (2-2)（3）微分（D）控制微分作用反映系統(tǒng)偏差信號的變化率，具有預(yù)見性，能預(yù)見偏差變化的趨勢，因此能產(chǎn)生超前的控制作用，在偏差還沒有形成之前，已被微分調(diào)節(jié)作用消除。在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。微分部分的作用強(qiáng)弱由微分時間常數(shù) Td 決定。Td 越大，則它抑制 e(t)變化的作用越強(qiáng)；Td 越小，則它反抗 e(t)變化的作用越弱。它對系統(tǒng)的穩(wěn)定有很大影響。在微分時間選擇合適情況下，可以減少超調(diào)，減少調(diào)節(jié)時間。微分作用對噪聲干擾有放大作用，因此過強(qiáng)的加微分調(diào)節(jié)，對系統(tǒng)抗干擾不利。此外，微分反應(yīng)的是變化率，而當(dāng)輸入沒有變化時，微分作用輸出為零。數(shù)學(xué)表達(dá)式為： KpTdde(t)dt (2-3)根據(jù)上文所述，PID的整體數(shù)學(xué)模型可由下式表示： Ut=Kpet+1Ti0tetdt+Tdde(t)dt (2-4)其中：u(t)控制器的輸出e(t)控制器的輸入，它是給定值和被控對象輸出值的差，稱偏差信號Kp 控制器的比例系數(shù)Ti控制器的積分時間Td控制器的微分時間PID控制器是一種經(jīng)典反饋控制器，它的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制.適于解決線性，時不變等相對簡單的控制問題。主要包括自整定PID控制、Smith預(yù)估控制、大林算法這幾種方法。這些方法雖然理論上比較簡單，但在實際應(yīng)用中卻能收到很好的控制效果，因而在工業(yè)生產(chǎn)實踐中獲得了廣泛的應(yīng)用。PID 控制器是一個在工業(yè)控制應(yīng)用中常見的反饋回路部件，而且具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等特點。這個控制器把收集到的數(shù)據(jù)和一個參考值進(jìn)行比較，然后把這個差別用于計算新的輸入值，這個新的輸入值的目的是可以讓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)達(dá)到或者保持在參考值。和其他簡單的控制運算不同，PID控制器可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和差別的出現(xiàn)率來調(diào)整輸入值，這樣可以使系統(tǒng)更加準(zhǔn)確，更加穩(wěn)定?？梢酝ㄟ^數(shù)學(xué)的方法證明，在其他控制方法導(dǎo)致系統(tǒng)有穩(wěn)定誤差或過程反復(fù)的情況下，一個PID反饋回路卻可以保持系統(tǒng)的穩(wěn)定。PID控制的難點在于如何對控制參數(shù)進(jìn)行整定，以求得到最佳控制效果。Smith預(yù)估控制器是一種廣泛應(yīng)用的對純滯后對象進(jìn)行補(bǔ)償?shù)目刂品椒ǎ瑢嶋H應(yīng)用中，表現(xiàn)為給PID控制器并接一個補(bǔ)償環(huán)節(jié)，將控制通道傳遞函數(shù)中的純之后部分與其他部分進(jìn)行分離，其特點是預(yù)先估計出系統(tǒng)在給定信號下的動態(tài)特性，然后由預(yù)估器進(jìn)行補(bǔ)償，盡量使被延遲了的超調(diào)量超前反映到調(diào)節(jié)器，使調(diào)節(jié)動作提前，從而減少超調(diào)量并加速超調(diào)過程。若預(yù)估模型準(zhǔn)確，則能獲得較好的控制效果，從而消除純滯后對系統(tǒng)的不良影響，使系統(tǒng)調(diào)節(jié)與被控過程無純滯后時相同，如果預(yù)估模型不準(zhǔn)確，則效果不會理想。大林算法是由美國IBM公司的Dahlin于1968年針對工業(yè)過程控制中的純滯后特性而提出的一種控制算法.該算法的目標(biāo)是設(shè)計一個合適的數(shù)字調(diào)節(jié)器D(z),使整個系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)相當(dāng)于一個帶有純滯后的一階慣性環(huán)節(jié),而且要求閉環(huán)系統(tǒng)的純滯后時間等于被控對象的純滯后時間.大林算法方法比較簡單,只要能設(shè)計出合適的且可以物理實現(xiàn)的數(shù)字調(diào)節(jié)器D(z),就能夠有效地克服純滯后的不利影響,因而在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用.但它的缺點是設(shè)計中存在振鈴現(xiàn)象,且與Smith算法一樣,需要一個準(zhǔn)確的過程數(shù)字模型,當(dāng)模型誤差較大時,控制質(zhì)量將大大惡化,甚至系統(tǒng)會變得不穩(wěn)定.實際上已有文獻(xiàn)證明,只要在Smith預(yù)估器中按給定公式設(shè)計調(diào)節(jié)器D伺,則Smith預(yù)估器與Dahlin算法是等價的,Dahlin算法可以看作是Smith預(yù)估器的一種特殊情況.2.1.2 PID控制器的優(yōu)缺點作為一個簡單有效，用途廣泛，使用靈活的控制器，PID控制器已有系列化產(chǎn)品，使用中只需設(shè)定三個參數(shù)（Kp， Ti和Td）即可4。在很多情況下，并不一定需要全部三個單元，可以取其中的一到兩個單元，但比例控制單元是必不可少的。PID 控制的優(yōu)點主要體現(xiàn)在以下方面：（1）PID控制器原理簡單、實現(xiàn)方便，是一種能夠滿足大多數(shù)實際需要的基本控制器。雖然很多工業(yè)過程是非線性或時變的，但通過對其簡化可以變成基本線性和動態(tài)特性不隨時間變化的系統(tǒng)，這樣PID就可控制了。（2）PID參數(shù)較易整定。也就是，PID參數(shù)Kp，Ti和Td可以根據(jù)過程的動態(tài)特性及時整定。如果過程的動態(tài)特性變化，例如可能由負(fù)載的變化引起系統(tǒng)動態(tài)特性變化，PID參數(shù)就可以重新整定?？刂破鬟m用于多種截然不同的對象，算法在結(jié)構(gòu)上具有較強(qiáng)的魯棒性。在很多情況下其控制質(zhì)量對被控對象的結(jié)構(gòu)或參數(shù)變化不敏感。PID控制器也有其局限性，具體表現(xiàn)如下：（1）若PID控制器自整定參數(shù)是以模型為基礎(chǔ)的，為了PID參數(shù)的重新整定在線尋找和保持好過程模型是較難的。閉環(huán)工作時，要求在過程中插入一個測試信號。這個方法會引起擾動，所以基于模型的PID參數(shù)自整定在工業(yè)應(yīng)用不是太好。若自整定是基于控制律的，經(jīng)常難以把由負(fù)載干擾引起的影響和過程動態(tài)特性變化引起的影響區(qū)分開來，因此受到干擾的影響控制器會產(chǎn)生超調(diào)，產(chǎn)生不必要的參數(shù)轉(zhuǎn)換。所以常規(guī) PID 控制器無法同時滿足跟蹤設(shè)定值和抑制擾動的不同性能要求。（2）PID在控制非線性、時變、耦合及參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定的復(fù)雜過程時，工作地不是太好。在處理大時滯、開環(huán)不穩(wěn)定過程等難控對象時，需要通過多個 PID 控制器或與其它控制器的組合，才能得到較好的控制效果。2.2 模糊控制方案2.2.1 模糊控制理論模糊控制方法就是利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論的控制方法。在傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域里，控制系統(tǒng)動態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關(guān)鍵，系統(tǒng)動態(tài)的信息越詳細(xì)，則越能達(dá)到精確控制的目的。然而，對于復(fù)雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動態(tài)，于是工程師便利用各種方法來簡化系統(tǒng)動態(tài)，以達(dá)成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有強(qiáng)而有力的控制能力，但對于過于復(fù)雜或難以精確描述的系統(tǒng)，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學(xué)來處理這些控制問題。模糊控制原理框圖如圖2-2所示: 模糊控制器（單片機(jī)）計算變量模糊量化模糊控制規(guī)律模糊推理去模糊化處理定值 被控對象執(zhí)行機(jī)構(gòu)傳感器A/D + - 圖2-2 模糊控制原理框圖在整個模糊控制理論中，主要包括包括模糊集合論（Fuzzy Set）、模糊邏輯、模糊推理和模糊控制等方面的內(nèi)容。2.2.2模糊控制器設(shè)計步驟對于模糊控制器的設(shè)計，并不是利用數(shù)學(xué)模型來描述被控系統(tǒng)的特性，更多的需要靠專家的經(jīng)驗和知識。模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，一個模糊控制系統(tǒng)的性能優(yōu)劣主要取決于模糊控制器的結(jié)構(gòu)、所采用的模糊規(guī)則、合成推理算法，以及模糊決策的方法等因素5。模糊控制器的設(shè)計分為如下幾個步驟：1.確定模糊控制器結(jié)構(gòu)由于模糊控制器的控制規(guī)則是根據(jù)操作人員的控制經(jīng)驗提出的，而一般操作人員只能觀察到被控對象的輸出變量和輸出變量的變化，或者觀察到輸出變量和輸出變量的總和這兩個狀態(tài)，因此，在模糊控制中，總是選取誤差和誤差的變化率或誤差及誤差的和作為它的輸入量，而把控制量的變化作為模糊控制器的輸出變量，這樣就確定了模糊控制器的結(jié)構(gòu)。在一般控制問題上，輸入變量有輸出誤差E與輸出誤差的變化率EC，而輸出變量則為U。其中E、EC、U統(tǒng)稱為模糊變量。這時的模糊控制器就類似于一個 PD 控制器，從而有利于保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，減少響應(yīng)過程的超調(diào)量并減弱系統(tǒng)振蕩。下面是常見的兩種模糊控制器的結(jié)構(gòu)及其對應(yīng)的控制規(guī)則的類型：（1）模糊 E 為模糊控制器的輸入，而以控制量 U 或控制量的變化U 作為模糊控制器的輸出。如圖2-3所示：輸入E模糊控制器輸出U圖2-3 模糊控制器結(jié)構(gòu)1輸入輸出U模糊控制器E這是非常基礎(chǔ)的一類模糊控制器，其控制規(guī)則也比較簡單，可用如下模糊條件語句描述其控制規(guī)則：If e is A then U is B （或者U is B）If e is C then U is D （或者U is D）其中 A、B、C、D 都是模糊子集該結(jié)構(gòu)模糊控制器的輸入6，輸出關(guān)系可分別用下式表示：U = R(E) U = R(E)其中 R、R都是由控制規(guī)則決定的非線性函數(shù)關(guān)系。（2）誤差 E 和誤差變化量 EC 作為模糊控制器的輸入，而以控制量 U 或控制量的變化U 作為模糊控制器的輸出。如圖2-4所示：圖2-4 模糊控制器結(jié)構(gòu)2模糊控制器輸出UE輸入EC輸入模糊控制器輸出UE輸入EC輸入這是最常用的一類模糊控制器，其控制規(guī)則也很簡單，可用如下模糊條件語句描述其控制規(guī)則：If e is A and ec is B then U is C （或者U is C）其中 A、B、C、D 都是模糊子集。該結(jié)構(gòu)模糊控制器的輸入，輸出關(guān)系可分別用下式表示：U = R(e,ec) U = R(e,ec)其中 R、R都是由控制規(guī)則決定的非線性函數(shù)關(guān)系。2.模糊化即將輸入值以適當(dāng)?shù)谋壤D(zhuǎn)換到論域的數(shù)值7，按照適合的語言值求該值相對的隸屬度。模糊化在處理不確定信息方面具有重要作用。在模糊控制中，觀測到的數(shù)據(jù)常常是清晰量。由于模糊控制器對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是基于模糊集合的方法，因此對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理是必不可少的一步。將輸入的精確變量轉(zhuǎn)化成模糊化量，并用相應(yīng)的模糊集合來表示。模糊化的具體過程如下：（1）首先對這些輸入量進(jìn)行處理，使其變成模糊控制器要求的輸入量。例如，常見的情況是計算。(e)=(r)-(y)和ec=de(t)dt，其中： r ( t)表示參考輸入，y (t)表示系統(tǒng)輸出，e 表示誤差，ec 表示誤差導(dǎo)數(shù)。（2）將上述已經(jīng)處理過的輸入量進(jìn)行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍。此處為方便起見，將輸出控制量的量化因子一并說明。設(shè) e， ec 和 u 的實際變化范圍分別為-e，e -ec ，ec和-u，u，并設(shè) e，ec 和u 的論域分別為:-ni，-ni+l，0，1，ni ( i = 1 , 2 , 3 )則比例因子 k1、k2和量化因子k3由以下幾個公式確定： k1= n1em k2= n2em k3= n3em （2-6）此處的功能是將比例變換后的連續(xù)值再經(jīng)四舍五入變?yōu)檎麛?shù)值。在模糊控制器中的輸入量為 e 和 ec，因此它相當(dāng)于是非線性的 PD 控制，k1，k2分別是比例項和導(dǎo)數(shù)項前面的比例系數(shù)8，它們對系統(tǒng)性能有很大影響，要仔細(xì)加以選擇。k3串聯(lián)于系統(tǒng)的回路中，它直接影響整個回路的增益，因此 k3也對系統(tǒng)的性能有很大的影響，一般說來，k3選得大，系統(tǒng)反應(yīng)快。但過大有可能使系統(tǒng)不穩(wěn)定。（3）將己經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合來表示。有兩種轉(zhuǎn)換方法：一種是在論域上己定義的模糊子集中，找到該點對應(yīng)最大隸屬度的模糊子集，作為此點的模糊量，即合適的語言值；第二種是進(jìn)行單點模糊，該點處它的隸屬度為 1，其余為 0，選擇此模糊集。3.確定模糊控制器的輸入輸出變量、語言值及其隸屬度函數(shù)確定好模糊控制器的結(jié)構(gòu)之后，模糊控制器的輸入語言變量和輸出語言變量也就相應(yīng)地確定了。模糊控制器的規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件語句，在模糊條件語句中描述輸入輸出變量狀態(tài)的一些詞匯(也稱為語言值，如“正大”、“正中”、“負(fù)小”等)的集合，稱為這些模糊語言變量的詞集，它是根據(jù)模糊語言的定義，由語法規(guī)則生成的語言值的集合。每一個語言值本身就是一個模糊集合。模糊語言名稱個數(shù)的選取，也可看成是對輸入輸出空間的模糊分割，模糊分割的個數(shù)也決定了最大可能的模糊規(guī)則數(shù)目。如對于二維單輸出模糊控制器，誤差及誤差微分分割數(shù)分別為 7 和 7，則最大可能的模糊規(guī)則為 7*7=49 條。選擇較多的詞匯來描述輸入輸出變量，即模糊分割數(shù)越多，可以使制定控制規(guī)則方便和控制更為精確，但控制規(guī)則相應(yīng)變得復(fù)雜，加大了模糊控制規(guī)則的設(shè)計難度。選擇過少，則使得描述變量變得粗糙，導(dǎo)致控制性能變差。因此，必須根據(jù)系統(tǒng)的控制要求和設(shè)計方便綜合地選擇輸入、輸出變量分割數(shù)。一般來說，一個語言變量選用 210 個語言值較合適，通常都選擇“負(fù)大”、“負(fù)中”、“負(fù)小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”等七個詞匯，也可以根據(jù)實際系統(tǒng)需要選擇語言變量的個數(shù)。定義一個模糊子集，實際上就是要確定模糊子集的隸屬函數(shù)的形狀。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化，就得到了有限個點的隸屬度，便構(gòu)成了一個相應(yīng)的模糊變量的模糊子集。隸屬函數(shù)可取不同的形狀9，如梯形、三角形、高斯形等。因為三角形隸屬函數(shù)形狀簡單，計算量較小，并且由于隸屬函數(shù)形狀的差別對模糊控制效果響應(yīng)較小，故被廣泛使用。采用三角形還是其它形狀的隸屬函數(shù)對模糊控制的控制性能影響不大，而各模糊子集的隸屬函數(shù)對討論論域的覆蓋面積的大小，對控制器的性能影響較大。當(dāng)隸屬度函數(shù)較窄瘦時，其分辨率較高，控制靈敏度較高；反之，控制較粗糙，系統(tǒng)較平緩，穩(wěn)定性好，但動態(tài)性能較差。因此，在選擇模糊變量的模糊集的隸屬函數(shù)時，一般在誤差較大時采用較低分辨率的模糊集，在誤差較小的區(qū)域采用較高分辨率的模糊集，當(dāng)誤差接近零時，采用高分辨率的模糊集。4.模糊推理包括數(shù)據(jù)庫與規(guī)則庫兩部分，其中數(shù)據(jù)庫是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關(guān)定義，即上文所說專家經(jīng)驗和知識。而規(guī)則庫則藉由一群語言控制規(guī)則描述控制目標(biāo)和策略，用于進(jìn)行模糊推理。在模糊推理系統(tǒng)中，模糊規(guī)則以模糊語言的形式描述人類的經(jīng)驗和知識，規(guī)則是否正確地反映專家的經(jīng)驗和知識，是否反映對象的特性，直接決定模糊推理系統(tǒng)的性能。因此選取模糊控制規(guī)則是設(shè)計模糊控制器的核心，它是由設(shè)計者根據(jù)專家和操作人員的經(jīng)驗和知識，通過大量觀察和試驗，總結(jié)形成一系列模糊條件句，把它們作為模糊控制規(guī)則存儲起來，用于模糊推理過程中。模糊控制規(guī)則的建立主要有四種方法10:基于專家經(jīng)驗和控制工程知識、基于操作人員的實際操作經(jīng)驗，基于過程的模糊模型，基于學(xué)習(xí)系統(tǒng)。正如前面所說，模糊控制是模仿人的一種控制方法。在模糊控制中，通過用一組語言描述的規(guī)則來表示專家的知識，專家知識通常具有如下的形式：if(滿足一組條件)then(可以推出一組結(jié)論)在 if-then 規(guī)則中的前提和結(jié)論均是模糊的概念。如“溫度偏高，則加入較多的冷卻水”，其中“偏高”和“較多”均為模糊量。常常稱這樣的 if-then 規(guī)則為模糊條件句。因此在模糊控制中，模糊控制規(guī)則也就是模糊條件句。其中前提為具體應(yīng)用領(lǐng)域中的條件，結(jié)論為要采取的控制行動。if-then 的模糊控制規(guī)則為表示控制領(lǐng)域的專家知識提供了方便的工具。對于多輸入多輸出(MIMO)模糊系統(tǒng)，則有多個前提和多個結(jié)論。對于兩輸入單輸出(MISO)系統(tǒng)，模糊控制規(guī)則具有如下的形式:R1如果 x 是 A1 and y 是B1則 z 是 C1R2如果 x 是 A2and y 是 B2則 z 是 C2Rn如果 x 是 Annand y 是 Bn則 z 是Cn其中，x，y 和 z 均為語言變量，x 和 y 為輸入量，z 為控制量。Ai，Bi和 Ci ( i =1， 2，n)分別是語言變量 x，y，z 在其論域 X，Y，Z 上的語言變量值，所有規(guī)則組合在一起就構(gòu)成了規(guī)則庫。對于其中一條規(guī)則Ri：如果 x 是 Ai and y 是 Bi，則 z 是 Ci其模糊蘊含關(guān)系定義為:Ri=Ai and BiCix,y,z=AixandBiyCi(Z) （2-7）其中，“Ai and Bi”是定義在 X Y上的模糊集合AiBi ，Aiand Bi C是定義在X YZ上的模糊蘊含關(guān)系。模糊控制中有多種模糊推理類型11，目前模糊蘊含運算采用較多的是 Mamdani 的極大極小值運算規(guī)則。推理結(jié)果只表示推理過程已經(jīng)完成，它仍是一個模糊量，必須經(jīng)過解模糊化和量程轉(zhuǎn)換，把它轉(zhuǎn)換為精確量，才能控制被控對象。 5. 解模糊化通過模糊推理得到的結(jié)果是一個模糊集合，但在實際系統(tǒng)中，必須要有一個確定的值才能去控制或者驅(qū)動執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過解模糊化將推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，用于系統(tǒng)的輸入。解模糊化包含以下兩部分內(nèi)容：量程轉(zhuǎn)換和解模糊。（1）解模糊是將模糊量轉(zhuǎn)換成清晰量的過程。主要有三種方法:a 最大隸屬度法：選取模糊子集中隸屬度最大的元素作為控制輸出量，若有多個這樣的點，則取平均值12。b 取中位數(shù)法：將求出的模糊子集的隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)所圍成的面積的均分點對應(yīng)的論域元素作為判決結(jié)果。c 加權(quán)平均法：對論域中的每個點，以它們對待判決的模糊集的隸屬度為加權(quán)系數(shù)，它類似于重心的計算，所以也稱重心法。對于論域為離散的情況則有:z0=i=1nzic(zi)i=1nc(zi) （2-8）（2）量程轉(zhuǎn)換將求得的清晰值 z0，經(jīng)尺度變換為實際的控制量。變換的方法可以是線性的，也可以是非線性的。若 z0的變化范圍為zmin, zmax，實際控制量的變化范圍為umin, umax，若采用線性變換則有：=umax+umin2+k(z0-zmax+zmin2) （2-9）其中 k 稱為量化因子。2.2.3 模糊控制器的優(yōu)缺點模糊控制器具有的突出的優(yōu)點： 1.模糊控制是一種基于規(guī)則的控制，它直接采用語言型控制規(guī)則，出發(fā)點是現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗或相關(guān)專家的知識，在設(shè)計中不需要建立被控對象的精確的數(shù)學(xué)模型，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解，設(shè)計簡單，便于應(yīng)用。 2.由工業(yè)過程的定性認(rèn)識出發(fā)，比較容易建立語言控制規(guī)則，因而模糊控制對那些數(shù)學(xué)模型難以獲取，動態(tài)特性不易掌握或變化非常顯著的對象非常適用。 3.基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計方法，由于出發(fā)點和性能指標(biāo)的不同，容易導(dǎo)致較大差異；但一個系統(tǒng)語言控制規(guī)則卻具有相對的獨立性，利用這些控制規(guī)律間的模糊連接，容易找到折中的選擇，使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。 4.模糊控制是基于啟發(fā)性的知識及語言決策規(guī)則設(shè)計的，這有利于模擬人工控制的過程和方法，增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平。 5.模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng)，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性、時變及純滯后系統(tǒng)的控制。缺點是：1.模糊控制的設(shè)計尚缺乏系統(tǒng)性13，這對復(fù)雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的。所以如何建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論，以解決模糊控制的機(jī)理、穩(wěn)定性分析、系統(tǒng)化設(shè)計方法等一系列問題；2.如何獲得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)即系統(tǒng)的設(shè)計辦法，這在目前完全憑經(jīng)驗進(jìn)行；3.信息簡單的模糊處理將導(dǎo)致系統(tǒng)的控制精度降低和動態(tài)品質(zhì)變差。若要提高精度則必然增加量化級數(shù)，從而導(dǎo)致規(guī)則搜索范圍擴(kuò)大，降低決策速度，甚至不能實時控制；4.保證模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性即如何解決模糊控制中關(guān)于穩(wěn)定性和魯棒性問題比較困難。2.3 模糊自整定PID方案2.3.1 模糊自整定PID控制的原理由于在控制過程中各種信號量以及評價指標(biāo)不易定量表示，模糊理論是解決這一問題的有效途徑，所以人們運用模糊數(shù)學(xué)的基本理論方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則以及有關(guān)信息（如評價指標(biāo)、初始 PID 參數(shù)等）作為知識存入計算機(jī)知識庫中，然后計算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實際響應(yīng)情況，運用模糊推理，即可自動實現(xiàn)對 PID 參數(shù)的最佳調(diào)整，這就是模糊自整定 PID 控制14。2.3.2 糊自整定PID控制器的設(shè)計模糊自整定PID結(jié)構(gòu)框圖如圖2-5所示：ddt常規(guī)PID控制器被控對象模糊推理解模糊化模糊化Kp Ki KdEEcr(t)圖 2-5 模糊自整定PID結(jié)構(gòu)框圖E模糊控制由常規(guī) PID 控制部分和模糊推理兩部分組成，模糊推理部分是一個模糊控制器，只不過它的輸入是偏差 e 和偏差變化率 ec，輸出是Kp， Ki , Kd。PID 參數(shù)模糊自整定是找出 PID 三個參數(shù)和偏差 e 和偏差變化率 ec 之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷檢測 e 和 ec，根據(jù)模糊控制原理來對 3 個參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同e 和 ec 時對控制參數(shù)的不同要求，從而使被控對象具有良好的動、靜態(tài)性能。系統(tǒng)的設(shè)計過程主要有以下幾個步驟：1.確定系統(tǒng)的輸入輸出變量。PID 參數(shù)的校正部分實質(zhì)是一個模糊控制器。系統(tǒng)的輸入量是設(shè)定的溫度值，所以這里選擇模糊控制器的輸入量為溫度的偏差 e 和偏差變化率ec，輸出量為 PID 參數(shù)的修正量Kp， Ki , Kd15。語言變量、基本論域、模糊子集、模糊論域和量化因子如表2-1： 表2-1 Kp， Ki , Kd模糊論域選擇各變量的隸屬度函數(shù)為均勻三角函數(shù)，可以 作出各個變量的隸屬度函數(shù)如圖2-6所示：圖2-6 E ，ec，Kp， Ki , Kd的隸屬度函數(shù)根據(jù)以上隸屬度函數(shù)，可得出語言變量賦值表如表2-2所示:表2-2 語言變量賦值表2確定PID參數(shù)模糊調(diào)整規(guī)則找出在不同時刻 PID 三個參數(shù)與 e 和 ec 之間的模糊關(guān)系，在運行中不斷檢測 e 和 ec，根據(jù)模糊控制表來對三個參數(shù)進(jìn)行在線修改，用來修改PID參數(shù)。參數(shù)模糊自調(diào)整 PID制器就是找出在不同時刻 PID 三個參數(shù)與 e 和 ec 之間的模糊關(guān)系，在運行中不斷檢測 e 和 ec，根據(jù)模糊控制原理來對三個參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同的 e 和 ec 對控制參數(shù)的不同的要求，而使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。從傳統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)定精度等各方來來考慮PK ,IK ,DK 的作用如下:(1) 比例系數(shù)PK 的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。PK 越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。PK 取值過小，則會降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度變慢，從而延長調(diào)節(jié)時間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。(2) 積分作用系數(shù)IK 的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。IK 越大，系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除越快，但I(xiàn)K 過大，在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào)。若IK 過小，將使系統(tǒng)靜態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。(3) 微分作用系數(shù)DK 的作用是改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏差向任何方向的變化，對偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報。但DK 過大，會使響應(yīng)過程提前制動，從而延長調(diào)節(jié)時間，而且會降低系統(tǒng)的抗干擾性能。PID 參數(shù)的整定必須考慮到不同時刻三個參數(shù)的作用及相互之間的關(guān)系。由傳統(tǒng)經(jīng)驗得知控制過程對參數(shù)PK ,IK ,DK 的自整定要求如下：(1) 當(dāng)偏差 e 較大時，為了加速系統(tǒng)的響應(yīng)速度，應(yīng)取較大的PK ；為了避免由于開始時偏差e的瞬間變大可能出現(xiàn)的微分過飽和而使控制作用超出許可范圍，應(yīng)取較小的DK ；為了防止系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大的超調(diào)，產(chǎn)生積分飽和，應(yīng)對積分作用加以限制，通常取IK =0，去掉積分作用。(2) 當(dāng) e 和 ec 處于中等大小時，為了使系統(tǒng)響應(yīng)具有較小的超調(diào)，PK 應(yīng)取小一些，IK 取值適當(dāng)，DK 的取值對系統(tǒng)影響較大，取值要大小適中，以保證系統(tǒng)的響應(yīng)速度。(3) 當(dāng) e 較小即接近于設(shè)定值時，為使系統(tǒng)有良好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)增加PK 和IK 的取值，同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)振蕩，并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能，DK 的取值相當(dāng)重要。一般 ec 較小時，DK 取值應(yīng)該較大些:當(dāng) ec 較大時，DK 取值應(yīng)該較小些。(4) 偏差變化量 ec 的大小表明偏差的變化率， ec 值較大，PK 的取值越小，IK 取值越大。根據(jù)上述 PID 參數(shù)作用以及在不同的偏差及偏差變化下對 PID 參數(shù)的要求，下面分別給出了Kp， Ki , Kd 三個參數(shù)自整定的模糊控制規(guī)則表,如表2-3，2-4，2-5所示：圖2-3 Kp 模糊控制規(guī)則表圖 2-4 Ki 模糊控制規(guī)則表圖2-5 Kd模糊控制規(guī)則表3.解模糊化使模糊控制輸出的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，用于系統(tǒng)的輸入。模糊推理是不確定性推理方法的一種，其基礎(chǔ)是模糊邏輯，推理方法Mamdani 方法和 Sugeno 方法等，采用 Mamdani 方法推理方法進(jìn)行推理（極大極小值法)。規(guī)則如果 Ai且Bi , 那么的模糊關(guān)系可以表示為：AiBiCi （2-10）其隸屬度函數(shù)為：=AAiCBBiC （2-11）將以上三張模糊控制表裝入單片機(jī)控制系統(tǒng)的存儲器中，根據(jù)誤差 E 與誤差變化率 EC查找表中相應(yīng)的值Ei,ECi。由于模糊控制器輸出是一個模糊集合，它無法對精確的模擬或數(shù)字系統(tǒng)進(jìn)行控制。因此，必須進(jìn)行精確化計算得出此模糊集中最有代表意義的確定值作為系統(tǒng)的輸出控制，主要方法有：最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均法等，本文采用最大隸屬度法16。PID 參數(shù)的調(diào)整量的輸入值,也就是模糊控制表對應(yīng)的數(shù)值，根據(jù)以上推導(dǎo)方法，可以計算出Kp，Ki，Kd 的模糊控制器的查詢表。將計算出模糊控制表裝入單片機(jī)控制系統(tǒng)的存儲器中，根據(jù)誤差 E 與誤差變化率 EC查找表中相應(yīng)的值Ei,ECi，由此表可以計算出PID需要的三種控制參數(shù)的值，求值公式如下： KP=Kp+Ei,ECip (2-12)KD=Kd+Ei,ECid (2-13)KI=Ki+Ei,ECii (2-14)Uk=KPEk+KIj=0kE(j)+KDEk-E(k-1) (2-15)其中，KP，KI，KD是整定參數(shù)后需要輸出的PID控制器控制參數(shù)，而Kp，Ki，Kd是三個參數(shù)分別給定的初值，是常量。U(k)為本控制器最終輸出的控制量。第3章 系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計3.1 系統(tǒng)的總體框圖系統(tǒng)工作原理，利用熱電偶傳感器測出烘干爐中的溫度，將溫度信號轉(zhuǎn)換為電壓信號，為了檢測烘干爐的溫度情況，共有4路溫度傳感器，用以監(jiān)測爐內(nèi)各點溫度情況以及控制信號是否出現(xiàn)異常。由于溫度變化比較緩慢，利用多路開關(guān)元件分別選通 4路電壓信號放大后通過ADC0809轉(zhuǎn)換電路，轉(zhuǎn)化成為8位數(shù)字信號，轉(zhuǎn)化后的信號送單片機(jī)處理，將其中控制信號與設(shè)定值進(jìn)行比較，進(jìn)行模糊推理并整定PID控制器參數(shù)，最后輸出值經(jīng)單片機(jī)I/O口驅(qū)動光耦，來調(diào)節(jié)三相電源，控制加熱部件，同時，鍵盤部分可以進(jìn)行輸入設(shè)定值，LED顯示器可以顯示當(dāng)前平均溫度。系統(tǒng)框圖如圖3-1所示：圖3-1 系統(tǒng)總體框圖3.2 單片機(jī)的選型AT89C52是一個低電壓，高性能CMOS 8位單片機(jī)，片內(nèi)含8k bytes的可反復(fù)擦寫的Flash只讀程序存儲器和256 bytes的隨機(jī)存取數(shù)據(jù)存儲器（RAM），器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存儲技術(shù)生產(chǎn)，兼容標(biāo)準(zhǔn)MCS-51指令系統(tǒng)，片內(nèi)置通用8位中央處理器和Flash存儲單元，AT89C52單片機(jī)在電子行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用。AT89C52 的 40 條引腳按功能來分，可分為 3 部分，電源及時鐘引腳、控制引腳和輸入/輸出引腳，AT89C52 的全面兼容MCS51指令系統(tǒng)，有M