基于PLC的PID温度智能控制系统的研究

　　0　引言

　　在工业生产中经常需要高稳定度的恒温环境,传统的模拟式仪表温度控制,以简单的PID来实现,此类仪表对环境条件和控制参数较敏感,较难达到理想的波动度,即使能达到要求的波动度时,也需要较长的过渡时间。常规的PID调节具有结构简单,稳定性好,可靠性高,易于工程实现等优点,其主要问题是参数整定问题,一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化,控制过程具有大滞后、非线性、时变性,采用常规PID控制较难获得最佳的控制效果。PLC为核心的温度控制系统,采用了专家智能PID控制方法,利用专家系统知识库输出修正PID参数以及改变PID控制方式。实践表明用PLC实现的智能PID控制,方法简单易行、适应性好、鲁棒性强[1, 2]。

　　1　PID的控制原理及控制规则

　　智能PID控制就是将智能控制( intelligent control)与传统的PID控制相结合,是自适应的,其控制器参数可以实时地在线自动调整,不依赖系统精确数学模型,对系统参数变化具有较好的适应性,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。智能PID控制主要有模糊PID控制、专家PID控制和基于神经网络的PID控制等,这里主要运用专家PID控制。专家PID控制是在常规PID控制基础上,引入专家及操作者的经验即专家系统,其内部具有某个领域中大量专家水平的知识与经验﹐能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。因此它的核心是知识库的建立。模仿人的经验和知识,来确定和修正控制规律,使控制规律更适合于控制对象,控制效果更好。专家PID控制的结构图如图1所示:由于产生式规则库结构简单,易于修改,适合于PLC实现,故控制器中的知识规则采用产生式规则,其基本形式为：　

　　IF(条件),THEN(动作)

　　数据库的事实知识选取如下数据:e(t), ec(t), u(t), emin,emax,umax。

  其中:e(t)是偏差,e(t)=SV(设定温度值)-PV(实际温度值);ec(t)是偏差变化率,ec(t)=e(t)-e(t-1); u(t)是控制量;emin是最小允许偏差;emax是最大允许偏差;umax是最大控制量。

　　利用上述数据,构成有关的知识库,事实知识的构成简单而无相交集,因此任何情况都能找到唯一的匹配条件,触发相应的控制规则。控制规则及依据如下[3~5]:

　　a)若|e(t) |>emax,则u(t)=umax。说明偏差过大,则相应控制量应最大,加快升温速度,尽快减小偏差。

　　b)若|e(t)| 达到允许范围,控制量不变,维持现状。

　　c)若emin<|e(t)|<0,则u(t)=u(t-1)+K1e(t),根据偏差及偏差变化趋势图2可知,实际值正远离设定值,控制量明显减小,应增加较大的控制量,尽快减小偏差。