基于matlab的恒溫箱溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2024-07-20 14:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 響應(yīng)曲線；或者施加脈沖輸入，測繪輸出的脈沖響應(yīng)，再對響應(yīng)曲線的結(jié)果進(jìn)行分析，確定被研究對象的傳遞函數(shù)。時(shí)域測定法所采用的測試設(shè)備簡單，測試工作量小，因而應(yīng)用廣泛。采用時(shí)域法確定被測系統(tǒng)或?qū)ο蟮臄?shù)學(xué)模型時(shí)，需要在被測對象上人為地施加階躍輸入信號，然后測定被測對象的輸出響應(yīng)曲線，從而求出其傳遞函數(shù)[8]。在本文中，采用二階慣性加純滯后環(huán)節(jié)近似恒溫箱的溫度控制系統(tǒng)，即溫度控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：。對溫度控制系統(tǒng)傳遞函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行辨識，得到k=5,=8,1,10。則被控系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為：。PID參數(shù)的整定，主要是確定、和,對一個(gè)結(jié)構(gòu)和控制算式的形式已定的控制系統(tǒng)，控制質(zhì)量的好壞主要取決于選擇的參數(shù)是否合理。在本文中采用ZN經(jīng)驗(yàn)公式法對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行整定。在PID控制中、具有以下特點(diǎn):（1)比例增益增大，可以加快響應(yīng)速度，減小系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差，提高控制精度，但是過大會使系統(tǒng)產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致不穩(wěn)定；（2)積分作用主要是消除系統(tǒng)靜態(tài)誤差，加強(qiáng)積分作用，有利于減小系統(tǒng)靜差，但是過大，會加大超調(diào)，甚至引起振蕩；（3)微分作用可以改善動態(tài)性能，增大微分增益，有利于加快系統(tǒng)響應(yīng)，使系統(tǒng)超調(diào)量減小，穩(wěn)定性增加，但對擾動敏感，抑制外擾能力減弱；若過大，會使調(diào)節(jié)過程出現(xiàn)超調(diào)減速，調(diào)節(jié)時(shí)間增長；反之，若過小，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，穩(wěn)定性變差。對于一個(gè)經(jīng)典的PID控制器，其傳遞函數(shù)為，對于二階慣性加純滯后環(huán)節(jié)，經(jīng)驗(yàn)公式為，[11]。由上述公式可得：=,=10，=。 通過上文的分析，確定了系統(tǒng)的參數(shù)，在MATLAB環(huán)境下，建立Simulink仿真框圖，對控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真并檢測控制效果。恒溫箱的溫度控制系統(tǒng)是一個(gè)時(shí)滯系統(tǒng)，數(shù)學(xué)模型很難確立，采用經(jīng)典控制理論對系統(tǒng)進(jìn)行控制比較困難。而模糊控制的最大優(yōu)點(diǎn)就是不依賴于被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，是將人的控制經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，借助于模糊數(shù)學(xué)工具，通過模糊推理來實(shí)現(xiàn)對恒溫箱的溫度控制。模糊控制屬于智能控制，適用于非線性、時(shí)變、時(shí)滯系統(tǒng)，同時(shí)模糊控制器結(jié)構(gòu)簡單，參數(shù)整定方便，因此它成為目前智能控制中一種重要的方式[12]。[13]模糊控制的基本思想是把專家對特定的控制對象或控制過程的控制策略總結(jié)為以“IFTHEN”表達(dá)式形式表示的控制規(guī)則，通過模糊推理得到控制集，作用于被控對象。圖2 模糊控制器基本結(jié)構(gòu)選擇模糊控制器的結(jié)構(gòu)，就是確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量。一般選取誤差信號E（或e）和誤差變化信號EC（或ec）作為模糊控制器的輸入變量，而把受控變量的變化y作為輸出變量。通常模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示：如圖所示，模糊控制器主要由模糊化、知識庫、模糊推理、清晰化四部分組成，各部分的作用概述如下：模糊化的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊化量。其中輸入量包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等。模糊化的具體過程如下：（1） 首先對這些輸入量進(jìn)行處理，以變成模糊控制器要求的輸入量；（2） 將上述已經(jīng)處理過的輸入量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其變換到各自的論域范圍；（3） 將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合來表示。知識庫中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識和要求的控制目標(biāo)。它通常有數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成。（1） 數(shù)據(jù)庫主要包括各語言變量的隸屬度函數(shù)，尺度變換因子及模糊空間的分級數(shù)等；（2） 規(guī)則庫包括了用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則。它們反應(yīng)了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識；模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊(yùn)含關(guān)系及模糊推理規(guī)則來進(jìn)行的。清晰化的作用是將模糊推理得到的控制量變換為實(shí)際用于控制的清晰量。它包含以下兩部分內(nèi)容：（1） 將模糊的控制量經(jīng)清晰化變換，變成表示在論域范圍的清晰量；（2） 將表示在論域范圍的清晰量經(jīng)尺度變換成實(shí)際的控制量。模糊控制與經(jīng)典控制相比，具有以下的優(yōu)點(diǎn)：（1） 模糊控制不需要精確的數(shù)學(xué)模型，是解決不確定性系統(tǒng)控制的一種有效途徑。（2） 模糊控制是一種非線性控制，適用于范圍很廣，適宜于非線性系統(tǒng)的控制。（3）模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，可用于有時(shí)變、非線性等特性的復(fù)雜系統(tǒng)的控制。（4）模糊控制的機(jī)理符合人們對過程控制作用的直觀描述和思維邏輯，由工業(yè)過程的定性過程出發(fā)，較易建立語言變量控制規(guī)則。（5）模糊控制是基于啟發(fā)性的知識及語言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工控制的過程和方法，增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平。同時(shí)模糊控制還具有如下的缺陷：（1） 模糊控制對比較復(fù)雜的不確定性系統(tǒng)進(jìn)行控制時(shí)往往精度較低，總結(jié)控制規(guī)則過分依賴現(xiàn)場操作，調(diào)試時(shí)間長。（2） 模糊控制過多的依賴控制經(jīng)驗(yàn)，由于沒有被控對象的模型，在投入運(yùn)行之前就很難進(jìn)行穩(wěn)定性、魯棒性等閉環(huán)分析。[14]模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心部分，模糊控制器的設(shè)計(jì)成功與否直接影響模糊控制系統(tǒng)的性能。因此設(shè)計(jì)一個(gè)合適的模糊控制器對于模糊控制有著重要的作用，模糊控制器的設(shè)計(jì)如以下步驟:選擇模糊控制器的結(jié)構(gòu)，就是確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量，一般模糊控制器的輸入變量是誤差和誤差變化率，輸出一般選受控變量的變化量。按照輸入變量數(shù)目的不同可以把模糊控制器分為：單變量模糊控制器和多變量模糊控制器，而單變量模糊控制輸入的個(gè)數(shù)稱為模糊控制器的維數(shù)，從理論上講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制效果也越好，但是實(shí)現(xiàn)起來也越困難，而維數(shù)太低的模糊控制器，控制效果又不理想，因此目前最典型的模糊控制器是二維模糊控制器，即輸入為誤差E和誤差變化率EC。2. 選取模糊控制規(guī)則（1） 選定描述控制器輸入和輸出變量的語義詞匯我們稱這些語義變量詞匯為變量的模糊狀態(tài)。如果選擇比較多的詞匯，那么制定規(guī)則就比較靈活，形成的規(guī)則就比較精確，不過，這種控制規(guī)則比較復(fù)雜，且不易制訂。因此，在選擇模糊狀態(tài)時(shí)，必須兼顧簡單性和靈活性。在實(shí)際應(yīng)用中，通常選取7至9個(gè)模糊狀態(tài)，即正大、正中、正小、負(fù)小、負(fù)中、負(fù)大和零7個(gè)模糊狀態(tài)加上正零和負(fù)零2個(gè)模糊狀態(tài)。（2） 規(guī)定模糊集模糊集表示各種模糊狀態(tài)，當(dāng)輸入誤差在高分辨率的模糊子集上變化時(shí)，有輸入誤差引起的輸出變化比較劇烈。反之，當(dāng)輸入誤差在低分辨率的模糊子集上變化時(shí)，所引起輸出變化比較平緩。因此，對于誤差變化范圍較大的情況，應(yīng)采用分辨率較低的模糊子集，而當(dāng)誤差接近零時(shí)采用分辨率高的模糊子集。對應(yīng)于誤差E的語言變量，可分為下列7個(gè)模糊狀態(tài)：PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。對應(yīng)于誤差變化率EC的語言變量，可分為7個(gè)模糊狀態(tài)：PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。3. 確定模糊化的解模糊策略與模糊化相反，模糊推理得到的
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