【導讀】鍋爐是化工、煉油、發(fā)電等工業(yè)生產(chǎn)過程中必不可少的重要動力設(shè)備。本文主要是用MATLAB對鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)進行仿真研究。包水位控制系統(tǒng)的仿真程序。通過對象特性、最佳PID參數(shù)整定、控制系統(tǒng)比較分析。化學反應(yīng)、干燥和蒸發(fā)過程的熱源。革新，作為全廠動力和熱源的鍋爐，亦向著大容量、高效率發(fā)展。為了確保安全，穩(wěn)。按鍋爐的容量、蒸汽壓力、蒸發(fā)量、燃料種類的不同，鍋爐可以有多種分類。按鍋爐的容量可分為：小型鍋爐、中型鍋爐、大型鍋爐和超大型鍋爐。

　　

【正文】 1 自適應(yīng)模糊控制器 結(jié)構(gòu) PID 參數(shù)模糊自整定是找出 PID 三個參數(shù)與 e 和 ec 之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷檢測 e 和 ec ，根據(jù)模糊控制原理來對三個參數(shù)進行在線修改，以滿足不同 e 和 40 ec 時對控制參數(shù)的不同要求，而使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。 模糊自整定 PID 是在 PID 算法的基礎(chǔ)上，通過計算當前系統(tǒng)誤差 e 和誤差變化率ec ，利用模糊規(guī)則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表進行參數(shù)調(diào)整。 模 糊控制設(shè)計的核心是總結(jié)工程人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立合適的模糊規(guī)則表，得到針對 ,p i dk k k 三個參數(shù)分別整定的模糊控制表 [5]。 表 51 pk 的模糊規(guī)則表 ec pk? e NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PS PS ZO NS NS PM PM PM PS ZO NS NS ZO PM PM PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM PS ZO NS NM NM NM NB PB ZO ZO NM NM NM NB NB 表 52 ik 的模糊規(guī)則表 ec ik? e NB NM NS ZO PS PM PB NB NB NB NM NM NS ZO ZO NM NB NB NM NS NS ZO ZO NS NB NM NS NS ZO PS PS ZO NM NM NS ZO PS PM PM PS NM NS ZO PS PS PM PB PM ZO ZO PS PS PM PB PB PB ZO ZO PS PM PM PB PB 41 表 52 dk 的模糊規(guī)則表 ec dk? e NB NM NS ZO PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM PS NS NB NM NM NS ZO NS ZO NS NM NM NS NS ZO ZO ZO NS NS NS NS NS ZO PS ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO PM PB NS PS PS PS PS PB PB PB PM PM PM PS PS PB ,p i dk k k 的模糊控制規(guī)則表建立好后，可根據(jù)如下方法進行 ,p i dk k k 的自適應(yīng)校正。將系統(tǒng)誤差 e 和誤差變化率 ec 變化范圍定義為模糊集上的論域。 , { 5 , 4 , 3 , 2 , 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 }e e c ? ? ? ? ? ? （ 51） 其模糊子集為 , { , , , , , , }e e c N B N M N S O P S P M P B? （ 52） 子集中元素分別代表負大，負中，負小，領(lǐng)，正小，正中，正大。設(shè) ,eec 和 ,p i dk k k 均服從 正態(tài)分布，因此可得出各模糊子集的隸屬度，根據(jù) 各模糊 子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型，應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計 PID 參數(shù)的模糊矩陣表，查出修正參數(shù)代入下式計算： 39。 { , }p p i i pk k e ec?? （ 53） 39。 { , }i i i i ik k e ec?? （ 54） 39。 { , }d d i i dk k e ec?? （ 55） 用 模糊自適應(yīng)整定 PID 控制 實現(xiàn)自適應(yīng)控制的初步 設(shè)計 在線運行過程中，控制系統(tǒng)通過對模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果處理，查表和運算，完成對 PID 參數(shù)的在線自校正。其 程序框 圖如圖 52 所示。 根據(jù)程序框 圖 在 MATLAB 環(huán)境下的 Mfile 中 編寫 在線自校正 程序見附錄。 42 圖 52 在線自校正 程序框 圖 取 鍋爐水位對象參數(shù)為： ?0 =， ? =100， ?f =， K=50， T=20。 PID 控制器參數(shù) 取 為： P=2， I=， D=0。 當 系統(tǒng)突然受到 的干擾時， 在線自校正 仿真結(jié)果如 圖 53。 由圖可以看出，調(diào)整時間約為 12 秒，超調(diào)約為 %。與前邊提到的常規(guī) 43 圖 53 ? =100，干擾為 在線自校正 仿真結(jié)果 PID 控制系統(tǒng)比較， 模糊自適應(yīng)整定 PID 控制 大大改善了控制品質(zhì)。下面改變 ? 值，取 ? =200， 干擾仍為 ，仿真結(jié)果如圖 54。與圖 53 比較，二者基本一樣。前邊已經(jīng)討論過，各種控制系統(tǒng)對 ? 的魯棒性都很小。然而 由圖 54 可知， 模糊自適應(yīng)整定PID 控制 的魯棒性很強，具有很強的自適應(yīng)能力 。 圖 54 ? =200，干擾為 在線自校正 仿真結(jié)果 遺憾的是，由于時間有限，不能對 模糊自適應(yīng)整定 PID 控制 進行深入探討，只是進行了初步設(shè)計。但是由此不難看出， 用模糊自適應(yīng)整定 PID 控制實現(xiàn)自適應(yīng)控制 完全可以實現(xiàn)，并且簡單、易行，且能夠改進控制質(zhì)量。 44 結(jié) 論 本文 從 仿真 的角度出發(fā)，系統(tǒng)地 對鍋爐汽包液位控制系統(tǒng)進行了 研究 。 得出以下結(jié)論： （ 1） 對于汽包水位的動態(tài)特性，特別是在蒸汽流量干擾時，產(chǎn)生虛假水位現(xiàn)象。K 越大，假液位現(xiàn)象越嚴重且持續(xù)時間越長。在一定范圍內(nèi)， T 越小，假液位上升越快，假液位現(xiàn)象也越嚴重。 ? 越大，滯后時間越長，反之越短。 （ 2） 用 經(jīng)驗湊試法 整定 PID 控制器參數(shù)簡單易行?？梢哉ǔ?最佳 PID 參數(shù) 。 （ 3） 單沖量控制系統(tǒng) 不能克服給水流量和 蒸汽流量的干擾。 它只適用于 汽包停留時間較長，假水位現(xiàn)象不顯著的 小型鍋爐。 雙沖量控制系統(tǒng)可以及時糾正負荷干擾下的假水位引起的調(diào)節(jié)閥的誤動作，減小汽包水位的波動。但是 仍不能克服 給水流量的干擾。三沖量控制系統(tǒng) 克服了上述缺點， 對于給水的擾動 也 能夠及時克服，在蒸汽流量和給水流量共同影響下，能得到令人滿意的控制效果。 （ 4） 三種控制系統(tǒng)都具有一定的魯棒性。對于 K 的變化，雙沖量控制系統(tǒng)的魯棒性強于單沖量控制系統(tǒng)，三雙沖量控制系統(tǒng)與雙沖量控制系統(tǒng)的魯棒性差不多。對于 T 的變化，三種控制系統(tǒng)魯棒性都很強。然而對于 ? 的變化，三種控制系統(tǒng)對 ? 的魯棒性都較小。 （ 5） 當對象特性變化很大時， 可以采用 智能 PID 控制器代替上述常規(guī) PID 控制器 自動實現(xiàn)對 PID 參數(shù)的最佳調(diào)整，使系統(tǒng)具有 自適應(yīng)能力。 45 附 錄 在線自校正 程序 %%%%%%%%%%%%%%Fuzzy Tunning PID Control%%%%%%%%%%%%% clear all。 close all。 a=newfis(39。fuzzpid39。)。 a=addvar(a,39。input39。,39。e39。,[3,3])。 %參數(shù) e a=addmf(a,39。input39。,1,39。NB39。,39。zmf39。,[3,1])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。NM39。,39。trimf39。,[3,2,0])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。NS39。,39。trimf39。,[3,1,1])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。Z39。,39。trimf39。,[2,0,2])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。PS39。,39。trimf39。,[1,1,3])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。PM39。,39。trimf39。,[0,2,3])。 a=addmf(a,39。input39。,1,39。PB39。,39。smf39。,[1,3])。 a=addvar(a,39。input39。,39。ec39。,[3,3])。 %參數(shù) ec a=addmf(a,39。input39。,2,39。NB39。,39。zmf39。,[3,1])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。NM39。,39。trimf39。,[3,2,0])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。NS39。,39。trimf39。,[3,1,1])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。Z39。,39。trimf39。,[2,0,2])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。PS39。,39。trimf39。,[1,1,3])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。PM39。,39。trimf39。,[0,2,3])。 a=addmf(a,39。input39。,2,39。PB39。,39。smf39。,[1,3])。 a=addvar(a,39。output39。,39。kp39。,[,])。 %參數(shù) kp a=addmf(a,39。output39。,1,39。NB39。,39。zmf39。,[,])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。NM39。,39。trimf39。,[,0])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。NS39。,39。trimf39。,[,])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。Z39。,39。trimf39。,[,0,])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。PS39。,39。trimf39。,[,])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。PM39。,39。trimf39。,[0,])。 a=addmf(a,39。output39。,1,39。PB39。,39。smf39。,[,])。 a=addvar(a,39。output39。,39。ki39。,[,])。 %參數(shù) ki a=addmf(a,39。output39。,2,39。NB39。,39。zmf39。,[,])。 46 a=addmf(a,39。output39。,2,39。NM39。,39。trimf39。,[,0])。 a=addmf(a,39。output39。,2,39。NS39。,39。trimf39。,[,])。 a=addmf(a,39。output39。,2,39。Z39。,39。trimf39。,[,0,])。 a=addmf(a,39。output39。,2,39。PS39。,39。trimf39。,[,])。 a=addmf(a,39。output39。,2,39。PM39。,39。trimf39。,[0,])。 a=addmf(a,39。output39。,2,39。PB39。,39。smf39。,[,])。 a=addvar(a,39。output39。,39。kd39。,[3,3])。 %參數(shù) kd a=addmf(a,39。output39。,3,39。NB39。,39。zmf39。,[3,1])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。NM39。,39。trimf39。,[3,2,0])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。NS39。,39。trimf39。,[3,1,1])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。Z39。,39。trimf39。,[2,0,2])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。PS39。,39。trimf39。,[1,1,3])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。PM39。,39。trimf39。,[0,2,3])。 a=addmf(a,39。output39。,3,39。PB39。,39。smf39。,[1,3])。 rulelist=[1 1 7 1 5 1 1。 1 2 7 1 3 1 1。 1 3 6 2 1 1 1。 1 4 6 2 1 1 1。 1 5 5 3 1 1 1。 1 6 4 4 2 1 1。 1 7 4 4 5 1 1。 2 1 7 1 5 1 1。 2 2 7 1 3 1 1。