本發(fā)明屬于自動(dòng)控制、自動(dòng)調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法。

背景技術(shù)：

液位控制技術(shù)在自動(dòng)化控制、自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)領(lǐng)域有著不可替代的位置，涉及煉油、發(fā)電、化工、冶金、醫(yī)藥、造紙和輕工等工業(yè)部門，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著十分重要的作用。比如，鍋爐的汽包水位控制，一旦液位過低，會(huì)使鍋爐的溫度過高而發(fā)生安全事故；供水單位的供水，如果水位過低，達(dá)不到供水的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于百姓的吃水、用水會(huì)產(chǎn)生極大影響?？傊瑸榇_保生產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性，就必須不斷開發(fā)先進(jìn)的液位控制技術(shù)和控制策略。

液位控制具有非線性、強(qiáng)耦合、大滯后、數(shù)學(xué)模型難確立等特點(diǎn)，使得采用常規(guī)PID控制會(huì)由于參數(shù)整定困難產(chǎn)生超調(diào)量大、響應(yīng)速度慢、控制不穩(wěn)定等問題，常規(guī)的PID控制策略已愈加不能滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求。由此，尋求一種適用于液位控制的PID參數(shù)自整定方法對(duì)提高液位控制的快速性、魯棒性有著重要的意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法，解決了現(xiàn)有常規(guī)PID控制參數(shù)整定困難、效率低下及難以達(dá)到最佳控制效果的問題。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法，具體按照以下步驟實(shí)施：

步驟1：對(duì)實(shí)際液位信號(hào)y進(jìn)行采樣、濾波、整定和量化，然后計(jì)算設(shè)定液位信號(hào)y_d與實(shí)際液位信號(hào)y間的偏差e及偏差變化率ec；

步驟2：將步驟1處理后的信號(hào)作為模糊控制器的輸入量，進(jìn)行模糊化、模糊推理及清晰化處理，最后得到模糊控制器的輸出量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d，其中，ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d分別為PID調(diào)節(jié)器比例增益K_p的增量、積分增益K_i的增量和微分增益K_d的增量；

步驟3：結(jié)合常規(guī)PID控制器設(shè)置的初始基準(zhǔn)值，從而得到PID控制器的三個(gè)參數(shù)，再由PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式，計(jì)算控制輸出，然后作用于被控對(duì)象。

本發(fā)明的特點(diǎn)還在于：

偏差e為：e＝y(tǒng)_d-y。

偏差變化率ec為：ec＝de/dt。

步驟2具體為：

步驟2.1：確定模糊控制器的輸入、輸出變量的論域；

步驟2.2：模糊化，即將精確的輸入變量轉(zhuǎn)化為模糊量，具體為：

假設(shè)精確的輸入變量x的實(shí)際變化范圍為[a,b]，將精確的輸入變量x轉(zhuǎn)換為離散論域[c,d]之間的值y：

其中，x表示輸入變量，即e及ec；y表示輸入變量x經(jīng)過模糊化處理后所對(duì)應(yīng)的模糊量；a、b分別表示輸入變量x的下限與上限，c、d分別表示輸入變量x經(jīng)過模糊化處理后所對(duì)應(yīng)輸入論域的下限與上限；

如果計(jì)算出來的y值不是整數(shù)，按四舍五入的辦法把它歸入最接近的整數(shù)，這樣就把連續(xù)量變換為離散論域中的有限整數(shù)值；

步驟2.3：定義模糊集合及其隸屬度函數(shù)，其中，輸入變量的模糊集合e＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，ec＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，輸出變量的模糊集合ΔK_m＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，m＝p,i,d；

步驟2.4：建立模糊控制規(guī)律表，

ΔK_p的模糊規(guī)則表如表1：

表1ΔK_p的模糊規(guī)則表

ΔK_i的模糊規(guī)則表如表2：

表2ΔK_i的模糊規(guī)則表

ΔK_d的模糊規(guī)則表如表3：

表3ΔK_d的模糊規(guī)則表

步驟2.5：采用重心法對(duì)模糊控制器的輸出值進(jìn)行清晰化處理，具體為：

其中，z_i表示第i個(gè)精確的輸入變量，i＝1…n，z₀表示控制輸出的清晰化量，μ_c(z_i)表示輸出模糊集合中的元素z_i對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)；

步驟2.6：在Matlab環(huán)境下，利用模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面建立模糊推理系統(tǒng)；按照步驟2.1-步驟2.5生成ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊控制查詢表，并將查詢表存儲(chǔ)在CompactLogix控制器的內(nèi)存中。

步驟3具體為：

步驟3.1：結(jié)合常規(guī)PID控制器設(shè)置的基準(zhǔn)值，得到PID控制器的三個(gè)參數(shù)：

K_p＝K_p0+ΔK_p

K_i＝K_i0+ΔK_i

K_d＝K_d0+ΔK_d

其中，K_p0,K_i0,K_d0表示常規(guī)PID控制器設(shè)置的基準(zhǔn)值；

步驟3.2：根據(jù)PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式，計(jì)算控制輸出u(t)：

然后作用于被控對(duì)象。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法，是一種變?chǔ)_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊PID自整定算法，它克服了變K_p、K_i、K_d模糊自整定算法對(duì)其參數(shù)選擇盲目性，又兼顧常規(guī)PID和模糊控制兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)控制液位精度高、魯棒性好、參數(shù)易整定，可滿足更高的控制要求；同時(shí)在對(duì)象模型結(jié)構(gòu)發(fā)生較大改變的情況下也能獲得較好的控制效果。本發(fā)明將模糊自整定PID方法應(yīng)用到水位控制算法上，將預(yù)先生成的查詢表存儲(chǔ)在CompactLogix的內(nèi)存中，當(dāng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制時(shí)，便于CompactLogix的CPU根據(jù)輸入信息從控制表查詢所對(duì)應(yīng)的控制輸出量，節(jié)省計(jì)算時(shí)間，大大提高效率。與傳統(tǒng)的PID相比較，模糊自整定PID方法對(duì)于水位控制魯棒性更強(qiáng)、控制精度更高、快速性更好、參數(shù)更易整定。

附圖說明

圖1是本發(fā)明液位控制方法的控制結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明液位控制方法在PLC實(shí)現(xiàn)的具體流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。

本發(fā)明一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法，控制結(jié)構(gòu)如圖1所示，對(duì)實(shí)際液位信號(hào)y進(jìn)行采樣、濾波、整定和量化，然后計(jì)算設(shè)定液位信號(hào)y_d與實(shí)際液位信號(hào)y間的偏差e及偏差變化率ec；將e和ec作為模糊控制器的輸入變量，對(duì)輸入變量進(jìn)行模糊化、模糊推理、清晰化處理，得到模糊控制器的輸出量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d，結(jié)合常規(guī)PID控制器設(shè)置的初始基準(zhǔn)值可得到PID控制器的三個(gè)參數(shù)，最后由PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式計(jì)算出控制信號(hào)，作用于被控對(duì)象。

本發(fā)明一種基于CompactLogix的模糊自整定PID的液位控制方法，具體按照以下步驟實(shí)施：

步驟1：對(duì)實(shí)際液位信號(hào)y進(jìn)行采樣、濾波、整定和量化，然后計(jì)算設(shè)定液位信號(hào)y_d與實(shí)際液位信號(hào)y間的偏差e及偏差變化率ec；

偏差e為：e＝y(tǒng)_d-y。

偏差變化率ec為：ec＝de/dt。

步驟2：將步驟1處理后的信號(hào)作為模糊控制器的輸入量，進(jìn)行模糊化、模糊推理及清晰化處理，最后得到模糊控制器的輸出量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d，其中，ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d分別為PID調(diào)節(jié)器比例增益K_p的增量、積分增益K_i的增量和微分增益K_d的增量；

步驟2.1：確定模糊控制器的輸入、輸出變量的論域；論域的選擇要結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際和現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)。

步驟2.2：模糊化，即將精確的輸入變量轉(zhuǎn)化為模糊量，具體為：

假設(shè)精確的輸入變量x的實(shí)際變化范圍為[a,b]，將精確的輸入變量x轉(zhuǎn)換為離散論域[c,d]之間的值y：

其中，x表示輸入變量，即e及ec；y表示輸入變量x經(jīng)過模糊化處理后所對(duì)應(yīng)的模糊量；a、b分別表示輸入變量x的下限與上限，c、d分別表示輸入變量x經(jīng)過模糊化處理后所對(duì)應(yīng)輸入論域的下限與上限；

如果計(jì)算出來的y值不是整數(shù)，按四舍五入的辦法把它歸入最接近的整數(shù)，這樣就把連續(xù)量變換為離散論域中的有限整數(shù)值。

步驟2.3：定義模糊集合及其隸屬度函數(shù)；其中，輸入變量的模糊集合e＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，ec＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，輸出變量的模糊集合ΔK_m＝{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，m＝p,i,d，隸屬度函數(shù)的選擇是難點(diǎn)，要不斷仿真調(diào)試，選取合適的隸屬度函數(shù)曲線，才能使系統(tǒng)處于最優(yōu)控制。

步驟2.4：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和實(shí)驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù)，建立模糊規(guī)則表，ΔK_p的模糊規(guī)則表如表1，ΔK_i的模糊規(guī)則表如表2，ΔK_d的模糊規(guī)則表如表3；控制規(guī)則的制定是關(guān)鍵、核心，要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和實(shí)驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù)不斷總結(jié)，從而得出一條條的控制規(guī)律。

表1ΔK_p的模糊規(guī)則表

表2ΔK_i的模糊規(guī)則表

表3ΔK_d的模糊規(guī)則表

步驟2.5：通過模糊推理得到的模糊量要進(jìn)行清晰化計(jì)算后才能應(yīng)用于實(shí)際的控制，采用重心法對(duì)模糊控制器的輸出值進(jìn)行清晰化處理，雖然此方法計(jì)算量稍大，但模糊控制器的性能比較好。確立公式如下：

其中，z_i表示第i個(gè)精確的輸入變量，i＝1…n，z₀表示控制輸出的清晰化量，μ_c(z_i)表示輸出模糊集合C中的元素z_i對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)。

步驟2.6：在Matlab環(huán)境下，利用模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面(GUI)可以建立模糊推理系統(tǒng)；按照步驟2.1-步驟2.5生成ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊控制查詢表，并將查詢表存儲(chǔ)在CompactLogix控制器的內(nèi)存中。

步驟3：結(jié)合常規(guī)PID控制器設(shè)置的初始基準(zhǔn)值，從而得到PID控制器的三個(gè)參數(shù)，再由PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式，計(jì)算控制輸出，然后作用于被控對(duì)象，具體為：

步驟3.1：結(jié)合常規(guī)PID控制器設(shè)置的基準(zhǔn)值，得到PID控制器的三個(gè)參數(shù)：

K_p＝K_p0+ΔK_p

K_i＝K_i0+ΔK_i

K_d＝K_d0+ΔK_d

其中，K_p0,K_i0,K_d0表示常規(guī)PID控制器設(shè)置的基準(zhǔn)值；

步驟3.2：根據(jù)PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式，計(jì)算控制輸出u(t)：

然后作用于被控對(duì)象。

具體在CompctLogix系列PLC實(shí)現(xiàn)具體流程如圖2所示，首先將Matlab環(huán)境下生成的ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊控制查詢表預(yù)存在CompctLogix指定內(nèi)存中，根據(jù)PLC控制器掃描周期，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，之后對(duì)采樣到的輸入量濾波、整定和量化，從而建立輸入量e、ec的模糊論域，然后對(duì)輸入量e、ec模糊化，根據(jù)e、ec的模糊量確定PID參數(shù)變化量所在模糊控制查詢表中的位置，查模糊控制查詢表，確定ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的值，結(jié)合PID調(diào)節(jié)器的三個(gè)參數(shù)的預(yù)設(shè)初值，即可得到PID調(diào)節(jié)器的三個(gè)參數(shù)，根據(jù)PID調(diào)節(jié)器運(yùn)算公式，計(jì)算出的控制量直接作用于被控對(duì)象，一次控制結(jié)束。