1、 基金项目：厦门市科技计划项目(3502Z2006008)资助作者简介：彭彦卿（1966-） ，女，博士研究生。*通讯作者：基于 PLC 的混合型模糊 PID 在胶温控制系统中的应用彭彦卿 1,2，罗键 1*，陈李清 3（1.厦门大学自动化系 福建 厦门 361005 2.厦门理工学院电子与电子工程系 福建 厦门 361005.厦门鱼肝油厂 福建 厦门 361005）摘要：从一类工业过程控制对象出发，针对传统 PID 控制存在的设定值跟随特性不佳的问题，设计出一种基于变设定值权重思想的新型混合模糊 PID 控制器，该方法通过模糊系统的输出在线修正 PID 控制器比例作用部分设定值的加权系数，使
2、系统的目标值跟随特性得到改善，并通过 MATLAB 仿真和 PLC 编程两种方式加以实现，结果表明本文所设计的控制器不仅响应速度快，而且超调量小，具有很好的设定值跟随特性，在模拟运行中亦取得了优于传统 PID 的效果。关键词：Fuzzy-PID；MATLAB 仿真；PLC；胶温控制中图分类号：见中图分类号（图书馆） 文献标识码： A在鱼肝油生产行业，软胶囊是一类重要的产品，其基本原理是以脉动的形式将药液打入液体明胶，然后进入石蜡油循环系统进行冷却，同时在胶液表面张力的作用下，形成球形胶丸。因此，明胶的温度控制是一个非常关键的工艺条件。温度太低，明胶流动性差，胶丸成形不好，温度太高，又会破坏明胶
3、的粘度，在后续的工序中易发生胶丸破损现象。而且控制对象特性比较复杂，滞后时间特性相当明显，具有大惯性和时变不确定性等特征，难以建立精确的数学模型。PID 调节器虽然控制简单，可靠性高，但参数一旦整定好后即固定不变，所以存在启动过程超调大，过渡时间长；外扰抑制特性和目标值跟随性能难以兼顾的问题。针对以上问题的研究，目前已经出现了许多方法，如二自由度 PID 控制 1、模糊控制 等等。模糊控制与传统控制不同，传统控制是从过程的数学建模开始的，控制器是为数学模型设计的。因此当被控对象参数发生变化时，系统的控制效果就会受到影响，模糊是从收集整理启发式规则和人类经验（即模糊 IF-THEN 规则）开始的
4、，通过分析这些规则来设计控制器2，因此并不依赖于精确的数学模型，对被控对象参数变化有较好的鲁棒性。基于以上分析，本文将传统 PID 控制和模糊控制结合起来，设计出一种新的混合型模糊 PID 控制器，并将其应用于厦门鱼肝油厂新型全自动软胶囊机的研制项目上。对温度控制系统进行改进，并给出系统的MATLAB 仿真和基于 PLC 的软硬件设计和实现。1 系统数学模型描述明胶温度的控制采用 PLC 的 PT 模组控制电加热器通过石蜡油域隔层对明胶进行间接加热。石蜡油的热导率介于不锈钢和明胶之间，因为是间接加热，控制效果要经过一定的延迟才能作用到胶液，呈现纯滞后环节特征，胶箱采用不锈钢材质，热导率较高，具
5、有小惯性环节特征；明胶自身的热导率则较低，具有大惯性环节特征，基于以上分析，系统的数学模型可记为式（1） ，并可进一步简化为式（2）的最简式 。sTeKSG210)()（1）sTe201)(（2）式中 ， K0为对象静态增益， 为滞后时间常数。T 1为不锈钢壁传热小惯性时间常数，T 2为时变的明胶传热的大惯性环节时间常数。2 控制方案设计2.1 控制器的设计文献5提出了一种变设定值权重的方法，其基本思路是首先根据 Ziegler-Nichols 法则整定出抗干扰能力最优的 PID 控制器的参数，然后对设定值权重进行调整，使系统能够同时获得目标函数值跟踪特性最优数学表达式为)()( )()(0t
6、fwtbdeKttyKutidspP（3）式中 ， 10K p、 Kd、 Ki 参数为按 Ziegler-)(,)(teftNichols 法则整定出的 PID 比例、积分、微分系数，w为一大于等于零而小于等于 1 的常数因此，在一定程度上削弱了 Kp 的作用，这样虽然可减少超调量，但会使响应速度变慢，这部分的影响将通过 f(t)进行适当的补偿，当 y(t)正在趋向 ysp(t)时，则加大 b(t),而当y(t)正在偏离 ysp(t)时，则减少 b(t)当 f(t)=0,w = 1时，则 b(t) = 1,系统则为常规的 PID 控制器从该方案出发，将公式（3）做进一步变形如下： tidspP
7、 deKtKu0)()(tiPseytb1)(tidspP etfw0)()(tiPs KetyK)()(*ut（4） ；其 中 ， )(tyfwspP； 01,)(ettiddKetu0*)( 式（4）中 u*(t)为普通 PID 控制器输出， u(t)为基于模糊逻辑的控制器输出由此形成一种传统 PID和模糊控制相结合的混合控制策略混合型模糊 PID控制器的系统框图如图 1 所示： d / d tF u z z y C o n t r o lP I D加热装置温度检测装置设定温度（ ys p）+_u * ( t )+f ( t )u ( t )e e ()PspuKwfty u ( t )实
8、际温度 （ y ）+图 1 温度控制系统框图Fig. 1 Block diagram of temperature control system 2.2 模糊控制算法基于 Z-N 规则进行 PID 控制器参数整定时，主要是为保证系统的抗干扰能力，根据本系统在加热过程中间要不断补充胶液的特点，良好的抗干扰能力和抗参数摄动性能是必要的，但是也带来了设定值跟随能力不佳，超调大等问题。为此，本文提出一种模糊补偿控制策略，通过制定合适的模糊控制规则，在不同阶段给出不同的补偿量，例如在加热初期按常规 PID控制，给出较小的负的补偿，温度以较快的速度上升，然后随着温度逐渐接近设定值，给出较大的负补偿量，使温
9、度缓慢上升，所以可以减小超调量。当温度超过设定值时，且继续上升时，则给出更大的负补偿，使输出尽快向相反方向变化，从而使系统具有较好的目标值跟随性能，即既具有较快的响应速度，又减小了超调量，同时因为 u*(t)部分是按 Z-N 规则进行的参数整定，所以 u*(t)的存在，也保证了 PID 控制具有良好的抗干扰性能。2.2.1 语言变量的模糊集e = NB、NS、Z、PS、PB= N、Z、Pf = NVB、NB、NS、Z、PS、PB、PVB其中 NVB、NB、NS 、Z、PS、PB、PVB 分别表示变量为负很大、负大、负小、零、正小、正大、正很大N、Z、P 表示变量为负、零、正2.2.2 模糊变量
10、论域、隶属函数类型及解模糊化方法e(t)、 、 f(t)的论域均为-1，1隶属度函数分别如图 2 所示解模糊化方法采用加权平均法 (a) (b)(c)图 2 e(t)(a)、e (b)、f( t) (c)的隶属度函数Fig.2 Membership degree of e(t)(a)、 (b)、f( t) (c)该模糊器的模糊控制规则具有如下形式：ife = Ai and e = Bj then f = Ck, i=1,2，5；j = 1,2,3; k = 1,2,7其中 Ai、 Bj、 Ck 为各自论域上的模糊语言值（如 NB、NS 等） ，其控制规则表如表 1表 1 模糊控制规则表Tab.
11、1 Fuzzy control rule tableee NB NS Z PS PBN NVB NB NM NS ZZ NM NS Z PS PMP Z PS PM PB PVB2.3 仿真分析为了初步验证以上控制器对系统控制对象的控制效果，并为现场调试提供更可靠的依据，首先利用MATLAB 仿真软件和模糊工具箱对式 2 的控制对象进行仿真研究取 K0 =2, *=3, T=10仿真实现的系统模型如图 3 所示在参数调试过程中，对于式 2 的控制对象，根据 Z-N 法则的第一法 6，确定出 PID 控制器的参数分别为 Kp=2， Kd=3， Ki=1/3打开各对话框，输入相应参数即可进行仿真为
12、了实现模糊控制变量的论域和实际值参数的匹配，参数 K1、 K2、 K3 均可修改w的值也可以经整定得出控制效果最佳时的值为了便于对比，只要令 w= 0， f(t) = 0，则可得到传统 PID 控制的仿真模型图 4 和图 5 分别是采用不同的控制方式时，系统阶跃响应过渡过程曲线和在 t=50s 时刻加入 0.2*（t-50）扰动及参数摄动 10%时的控制曲线。二者对比，可以发现按 Z-N 法则整定的传统 PID 控制的超调量高达50%，参数摄动 10%时更高达 70%，而模糊 PID 控制的超调量明显减小，可见模糊 PID 控制效果明显优于传统 PID 控制。(a) (b)图 4 (a)和(b
13、)分别为采用常规 PID 和 fuzzy-PID 控制时阶跃响应过渡过程曲线Fig4. Step response of conventional PID(a) and fuzzy-PID(b) Control图 3 系统仿真模型Fig3. System simulation model(a) (b) 图 5 (a)和(b)分别为采用常规 PID 和 fuzzy-PID 控制，参数摄动 10%，并加入扰动 0.2*(t-50)时阶跃响应过渡过程曲线Fig.5 Conventional PID (a) and fuzzy-PID (b), with 10% parameter variation
14、 and perturbation 0.2*(t-50), the step response curve24 基于 PLC 的控制器的实现在仿真实现的基础上，设计基于 PLC 的控制器实现，新型全自动软胶囊机采用 DELTA DVP-14SS11T2 PLC 和 HITECH PWS3260DTN 可编程触摸终端作为实现平台。胶温控制系统是其中一个重要部分，明胶温度通过温度传感器输入 DVP04AD-S, 实现 A/D 转换，由DVP04PT-S PT 模组实现温度控制 7。因为 PLC 软件WPLsoft-2.09 中有 PID 运算指令，只要将按常规方法整定出的 PID 参数输入相应的单
15、元，并用 PID 指令直接计算出 u*(t)即可， 再对 u(t)部分利用模糊规则进行计算，最后把两部分合在一起作为控制器的输出。输出 PWM 信号控制加热管接通时间的占空比，从而对温度进行控制。在计算 u(t)时，因为已经对模糊规则进行了合理的简化，所以，减小了在线计算的工作量。程序流程图如图 6 所示：3 结果分析因为新的滴丸机正在设计和组装中，所以采取模拟实验的方式，图 7(a)显示的是采用常规 PID 控制的温度历史曲线，图 7(b)是采用本文提出的混合型模糊PID 控制的温度曲线两者对比不难发现，采用传统PID，虽然在整定时已经尽量兼顾设定值跟随性能，减小超调量，但历史数据显示超调最
16、大时胶温达到89.0，超过设定值达 11%而混合型模糊 PID 控制则较好地解决了目标值跟随能力欠佳的问题，超调量明显减小，而且响应速度变快4 结语为了在保证系统温度控制精度和良好的抗干扰能开始温度比较及 A / D 采集计算 e 及 eP W M 输出u ( t ) = u ( t ) + u * ( t )精确量模糊化查模糊表进行模糊判决并确定 f ( t )计算 u ( t )计算 u * ( t )返回图 6 混合型模糊 PID 控制程序流程图Fig.6 Hybrid fuzzy PID Control procedure flowchart力的基础上，获得良好的目标值跟随性能，减小过
17、渡过程的超调量，获得较快的响应速度。本文将传统 PID控制器和模糊控制有机地结合起来，设计出一种新型混合模糊 PID 控制器。仿真实验和 PLC 编程实现的结果，均表明了该方法的有效性。图 7(a) 常规 PID 控制的温度历史曲线Fig.7(a) Temperature curse of conventional PID control图 图 7(b) 模糊 PID 控制的温度曲线Fig. Fig.7(b) Temperature curse of fuzzy-PID control参考文献1 Jing-Gang Zhang, Zhi-yuan Liu, Run Pei. wo degree
18、 of - freedom PID control with fuzzy logic compensation. Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beijing, 4-5 November 2002C: 1498-1501.2 P.J.Escamilla-Ambrosio and N.Mort. A novel design and tuning procedure for PID type fuzzy logic controllers. 2002 F
19、irst International IEEE Symposium Intelligent Systems, September 2002C:36-41.3 Ning Wang. A fuzzy PID controller for multi-model plants Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beijing, 4-5 November 2002C:1401-14044 王永初, 任秀珍. 工业过程控制系统设计范例M. 北京: 科学出版社, 1986.5 A
20、.VisioliTuning of PID controllers with fuzzy logic： IEE Proc.-Control Theory Appl.Vol. 148, No. 1, January 2001C:1-8. 6 邹伯敏.自动控制理论M. 北京: 机械工业出版社, 2002.1.7 陈李清，彭彦卿六头自动软胶囊滴丸机（）控制系统的设计与实现J医药工程设计，2005（26）6:30-32.基金项目：厦门市科技计划项目(3502Z2006008)资助作者简介：彭彦卿（1966-） ，女，博士研究生。*通讯作者：Application of Hybrid Fuzzy PID
21、 in Gelatin Temperature Control System Based on PLCYanqing Peng1 JianLuo1 Liqing Chen2(1. Department of Automation, Xiamen University, Xiamen 361005, China 2. Xiamen Cod-liver Oil Factory, Xiamen 361005, China)Abstract: Proceeding from a kind of process plants, aiming at such problems as bad set-poi
22、nt following, the new hybrid fuzzy PID controller based on set-point weight tuning was presented. The set-point weight of the proportional part acted on the PID controller was modified online by fuzzy inference system, so the command tracking was greatly improved. Moreover, realizations of this meth
23、od based on MATLAB simulation and PLC were also provided, which show that both the overshoot and rise time in set point following can be reduced, so a good set-point following is assured. Meanwhile, the superiority of this method over the classic one in the application is proved.Key words: Fuzzy-PID
24、; MATLAB simulation; PLC; Gelatin temperature control个人简介彭彦卿，女，厦门理工学院产学研推进办常务副主任，电子与电气工程系电气工程及其自动化专业教师，副教授，高级工程师，本科和硕士研究生阶段均就读于天津大学，2009 年在厦门大学获得控制理论与控制工程学科工学博士学位。主要研究方向为智能控制、过 程控制、复 杂系统的建模与优 化。近年来在各种刊物上公开发表论文 17 篇（均为第一作者或独立撰稿），9 篇发 表于权威级期刊， 3 篇发表于学 报级刊物，其中 2 篇论文获得福建省电机工程学会、福建省自动化学会优秀论文奖；包括与他人合作的论文，共发表学术论文 30 余篇，参与 编写专著一部。以独立完成人或第一完成人获得软件著作权 1 项，实用新型专利 1 项 。主持省科技 计划重点项目、省自然科学基金项目等各类科研项目共 9 项，作为主要成 员参与国家、省部 级等各类科研 项目共 11 项。所主持（参与）的项目获省部级奖 2 项，市级奖 3 项，校级奖 1 项。曾经在企业从事专业技术工作十多年，主持或参加过近二十项设备工艺方面的技术改造项目，为企业创造的直接经济 效益达几千万元， 4 次荣获福建省和厦 门市优秀发明成果二等奖、三等奖。
