模糊PID控制在温控仪中的应用

　　1　引言

　　温度是工业生产和科学实验中的重要参数之一,具有非线性、强耦合、时变、时滞等特性。本温度控制系统应用于半导体激光器的生产与检测中,在半导体激光器工作过程中,对温度　　的控制直接影响其工作性能的好坏。激光器在工作时的温度是一个滞后系统,且受多种因素的影响,这些因素的变化范围虽然不大,但它们是不确定的[1]。目前控制领域中广泛采用模糊控　　制,模糊控制是一种仿人智能控制方法,它不依赖于对象的数学模型,通过对模糊信息的处理可以对复杂对象实施良好的控制,而且模糊控制具有良好的鲁棒性,即当对象的参数或结构有一　　定程度变化时仍然可以保持较好控制性,模糊逻辑技术最适合用于那些非线性系统和在其输入或者它们的操作描述存在着不确定性的系统[2,6]。它具有动态性能好、受系统参数变化影响小的优点;其不足之处在于稳态精度不高。结合常规PID控制方法稳态精度高的特点,决定采用Fuzzy-PID的控制方法,在温度偏差大的时候采用模糊控制,当偏差小于某个设定值时切换到PID控制以达到所需的稳态精度[4,5]。相对于经典PID来说,模糊PID控制具有更大的灵活性、适应性,控制精度更好,响应速度更快[3]。

　　2　温度控制的困难之处

　　在温控领域内,由于对控制精度的要求不同,决定了高精度温度控制仪与普通精度的温度控制系统在很多地方有较大的差异。对温度精度的要求,无疑增加了对温度控制方法的要求。表1-1列出了温度控制中所需面对的一些问题。

　　3　模糊PID控制的设计思想

　　3.1　控制系统的结构

　　本文采用的模糊PID控制系统结构如图1所示,由E的大小来切换控制方式,其中E、Et分别代表温度偏差及偏差的变化率,经过模糊量化为Ee和Ec;Ke为偏差量化比例因子Kt为偏差变化率量化比例因子,U为输出量,Ku为输出量化比例因子。

　　控制系统为一个二维输入一维输出系统,Ee和Ec有7个语言变量,分别为NB、NM、NS、Z、PS、PM、PB。EU有13个语言变量,分别是NVB、NB、NM、NS、NVS、NZ、Z、PZ、PVS、PS、PM、PB、PVB。根据实际的温度控制及模拟电路驱动的要求,选择偏差范围E∈[-10,10],偏差变化率范围Et∈[-10,10],模糊输出量范围U∈[0.5,1.78]。理论上量化等级越多,控制效果更好,但由于单片机资源有限,所以量化等级不能取得太多,考虑到各方面因素的影响,将偏差、偏差变化率的论域量化为7档,输出量的论域量化为13档[8],在允许的条件上提高了系统的可控性。

　　3.2　控制系统规则的设定

　　试验中,通过改变控制规则来调节模糊控制效果,发现采用表2所示的控制规则能达到较好的控制效果。