米一博，石红瑞

(东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620)



模糊PID算法在温度对象中的应用

米一博，石红瑞

(东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620)

针对加热炉温度存在惯性、滞后等现象，在传统PID控制的基础上，利用模糊控制规则在线修正PID参数，实现对温度更加精准的控制。实验采用MCGS工控组态软件，结合VB及Matlab的COM技术，开发了模糊PID控制算法，应用于实验加热炉的温度控制。实验结果表明： 模糊PID控制方案在超调量、调节时间等方面具有较好的控制性能。

模糊PID温度控制MCGS组态软件COM技术

温度是工业中常见的一个控制参数，在不同程度上存在惯性、滞后及非线性等特点。常规的PID控制器经过参数整定后能够实现对温度对象的控制，但当温度对象发生改变时，控制器通常难以适应变化后的对象，从而产生偏差和震荡，难以实现对温度对象精确的控制[1-3]。模糊控制是一种智能化控制策略，它的特点是鲁棒性较好，对过程参数的变化具有较强的适应能力，具备较好的动态响应性能[4-5]。笔者将模糊控制与常规PID控制器相结合，设计了模糊PID控制方案应用于温度对象。

1　温度控制系统

以电加热炉实验装置为被控对象，设计如图1所示的温度控制系统。系统以工控机和I/O卡板件(泓格i7017 I/O卡件，泓格i7024O/I卡件，泓格i7052串口通信卡件)为硬件设备，监控软件采用MCGS工业组态软件，实现对电加热炉温度对象的控制。

2　模糊PID算法

模糊PID控制器是以响应偏差e及偏差变化率ec作为输入，用模糊控制规则对PID控制器的参数P(KP)，I(KI)，D(KD)进行实时修改，以适应不同时刻的偏差及偏差变化率对PID参数的要求。模糊PID控制器的控制原理如图2所示。

图1　温度控制系统示意

图2　模糊PID控制器原理示意

模糊PID控制器的算法主要包括模糊化、模糊策略以及解模糊三部分：

1) 模糊化。定义e的模糊论域为{-6，-4， -2， 0， 2， 4， 6}；ec的模糊论域为{-3，-2， -1， 0， 1， 2， 3}；KP，KI，KD的模糊论域为{1/2，3/5，3/4，1，4/3，5/3，2 }。然后以等腰三角形为隶属函数，对所得e和ec进行量化得到模糊论域。

2) 模糊规则。即KP，KI，KD与e，ec的关系，其主要的控制规则[6-7]： 当|e|较大时，应该增大KP，减小KD，以提高控制系统的跟踪性能，同时为了避免系统超调过大，应限制积分作用；当|e|中等时，为了降低系统的超调量，应该减小KP，同时保持KI，KD的值应该适中，以保证系统的响应速度；当|e|较小时，KP，KI，KD都应该增大，以提高系统的稳态性能；同时为了避免系统在设定值附近抖动，提高抗干扰性，当ec较小时，KD可以取大一些；而当ec较大时，KD取得应该小一些。具体的KP，KI，KD的模糊控制规则见表1～表3所列。

表1　KP控制规则

表2　KI控制规则

表3　KD控制规则

3　算法在MCGS组态软件中的实现

MCGS是一种通用的工业组态软件，基于获取的现场数据，通过其软件包中的工具对硬件、数据及图像等进行组态以快速构成控制系统，为用户提供工程解决方案[8]。MCGS中系统的实现步骤包括硬件组态、数据配置、策略组态及画面组态等，每个步骤都有对应的软件包以供使用，其中策略组态部分包括自编程序和调用功能构件两种方式。MCGS自带的编程器只能进行有限行数的代码编写，且支持的语句类型亦有限，而由于模糊PID控制算法的复杂性，需要应用功能构件的方式来实现。利用MCGS和MCGS高级开发包实现模糊自适应控制算法的过程如下：

1) 生成程序框架。MCGS使用Active DLL方式实现功能构件，通过规范的OLE接口将构件挂接到软件中，将它与VB进行交互链接，利用VB的强大软件开发功能，可以开发出用户定制功能的功能构件[9]。

a) 安装MCGS高级开发包，然后启动VB，选择“外接程序菜单”—“MCGS开发向导”—“运行策略功能构件”，即可生成功能构件的源程序框架。

b) 需要进行两个步骤： 进行构件界面的设计；根据构件功能按照MCGS规范接口进行编程。根据模糊PID算法的原理，首先设计构件在MCGS组态和运行环境中的两个显示界面，在组态界面中设置输入值误差e，误差变化率ec及PID各参数KP，KI，KD所对应的数据对象，运行界面中显示当前误差，误差变化率及PID各参数的变化量。

c) 根据界面中每个对象的功能对接口进行编写，MCGS的规范接口包括执行菜单命令，设置构件的属性，执行构件的功能和编译查错时调用，这里的重点是按照各个接口的性质及标准格式，将功能写入程序中，便能实现所需的基本构件功能。

2) VB与Matlab的实时数据交换。VB中可以自行编写代码进行数据处理，但是实现的速度和效果远不及Matlab，而Matlab在强化自身数据分析能力的同时，还积极扩展软件的外部开发功能。利用Matlab的COM技术能够轻松实现VB与Matlab的通信，进行实时数据交换[10-11]。首先根据模糊自适应算法原理在Matlab中编写实现模糊PID控制的M文件，然后在Matlab界面输入“mbuilder-setup”，选择外部编译器，输入“comtool”，在弹出的对话框中新建工程，载入编辑好的M文件，点击Build编译生成COM组件，此时会生成一个Library文件，这是一个进程内组件，以.dll形式存在，可脱离软件独立运行。完成之后在VB的开发环境中选择引入COM组件，即添加Library文件，引入该组件后，在VB中配置好输入和输出的参数，实现算法功能。

3) MCGS调试与调用。这里需要启动MCGS工程(新建或打开原有工程)才能进行调试，根据输入输出数据的显示对VB程序进行修改，修改完成后将VB工程重新编译，生成**.dll文件，最后将文件拷贝到“目录： MCGSProgramAddIns用户定制构件”中，启动MCGS在“工具”—“策略构建管理”—“用户定制构建”选择“模糊PID控制器(在编程环节自命名)”进行安装。安装完成之后在运行策略的组态窗口的策略工具箱内，会显示“模糊自适应控制器”，可在系统组态时直接调用。

4　应　用

首先新建MCGS工程，构建实时数据库，配置好各种数据参数；然后进行组态画面的设计，实时显示温度参数曲线和功能画面；之后对设备窗口进行配置，在该窗口中选择所构成的温度系统硬件进行驱动以获取数据，同时在此窗口中调用“模糊PID控制器”，根据弹出的对话框选择参数进行匹配；最后编译运行，系统开始工作。

实验中，在设备窗口分别选择软件自带的“PID控制器”与编写的“模糊PID控制器”进行实验。设定目标温度为40℃，调节的结果如图3所示，图3a)为调用PID控制器(参数为KP=2，KI=0.2，KD=0.05)的结果，图3b)为调用模糊PID控制器(初始参数设为KP=2， KI=0.2， KD=0.05，稳态参数为KP=1.89， KI=0.54， KD=0.26)的结果。

实验结果显示，PID控制器的超调量较大，当设定值为40℃时，最高温度达到77℃，且系统调节时间较长，持续将近650s；模糊PID算法的超调量较小，且调节时间为300s左右。模糊PID控制方案体现了较为优越的动态性能，无论在超调量、调节时间还是抗干扰方面都具备较好的控制性能。

图3　实验结果

5　结束语

将模糊算法与PID算法相结合，通过模糊规则在线修正PID控制算法的参数，以适应过程中对象的变化，且在温度对象中进行应用，体现了算法较好的动态性能。模糊PID算法无需精确模型便能实现对对象的控制，对温度对象的控制具有不错的效果，实际系统中具备可行性。

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Application of Fuzzy-PID Algorithm in Temperature Control

Mi Yibo， Shi Hongrui

(College of Information Science and Technology， Donghua University，Shanghai， 201620， China)

Abstracts： Aiming at problems of temperature inertia and lag， fuzzy control rules are applied to tune PID parameters to realize more accurate temperature control based on classic PID control. The fuzzy-PID control algorithm is developed with adopting MCGS and combination of VB and Matlab’s COM technology， and is applied in temperature control of a heating furnace. The experiment results show fuzzy-PID algorithm has better performance on overshoot and setting time.

fuzzy-PID；temperature control；MCGS configuration software；COM technology

米一博(1991—)，男，东华大学在读硕士研究生，主要研究方向为先进工业控制技术。

TP273

B

1007-7324(2016)04-0029-03

稿件收到日期： 2016-03-11。