基于模糊PID的单片机温度控制仿真研究.pdf

科学技术创新 2023.26基于模糊 PID 的单片机温度控制仿真研究陈玉强1，王青林1，刘凤举2，姜卫星1，陈昌文1（1.汕尾职业技术学院 海洋学院，广东 汕尾；2 牡丹江师范学院，黑龙江 牡丹江）近年来，我国工业呈现了突飞猛进的发展势态。在这一势态之下，很多设备均实现了自动化操作，而要想保证设备的自动化操作的可靠性及安全性，便需要做好温度的控制工作。鉴于常规的 PID 控制效果不理想的缺点，本文设计了一种模糊 PID 温度控制系统，利用模糊逻辑控制对温度进行在线调整，满足控制要求。1国内外研究状况1.1国外研究状况自 1965 年，美国著名控制理论专家扎德教授创始模糊数学以来，模糊控制理论及其应用得到了迅速发展。模糊控制应用始于 1973 年，以日本为例，在 20世纪 80 年代进入了模糊控制实用化时期，1987 年，在模糊控制成功用于仙台地铁之后，各种采用模糊控制技术的电子产品，如电视机、摄像机、洗衣机、电冰箱、电饭锅等相继研制成功并投放市场1。近年来，模糊控制理论在各个方面应用很广。多数情况下，模糊控制器用软件实现。但是在时间要求非常高的情况下，软件实现已经不能满足要求，所以几个模糊逻辑公司开发了一些模糊通用芯片，如美国NS 公司推出的神经网络模糊逻辑编译器-NeuFuz4，美国 Neural Logic 公司的 NLX 系列模糊控制通用微处理器投放市场，NLX 是 VLSI 模糊逻辑芯片，主要用于模糊识别领域，德国 Siemens 公司和 Inform 公司联合研制了 Fuzzy-166 微处理器2-3。1.2国内研究状况自 1979 年以来，我国许多科研单位和学者在模糊控制的理论、仿真实验及其应用方面做了大量的研究工作，这些工作主要集中在对模糊控制系统结构、模糊推理算法、自学习或自组织模糊控制器、模糊控制稳定性问题、神经网络在模糊控制中的应用、遗传算法在模糊控制中的应用，以及模糊控制芯片等方面的研究，而其成果应用主要集中于工业炉窑方面，石化方面，机电行业，家电行业，飞行控制等方面4-6。今后模糊智能控制技术中要的研究方向是以模糊控制为核心辅以其他方法而构成大系统智能控制体系。2仿真系统设计本文涉及的电阻炉温度控制系统是对电阻炉的温度进行实时测量和控制，使电阻炉的温度保持在允许的范围内。电阻炉的温度控制系统主要有串口通信、主控系统、温度测量和温度控制等四个模块组成，电阻炉为一阶惯性系统。电阻炉温度控制系统上电后，引导主控器STC89C52 启动并进入控制主程序。主程序首先对各个模块进行初始化，包括端口初始化、变量初始化、定时器初始化和模糊查询表等。初始化完成后，电阻炉温度控制系统将调用温度采集程序,并在显示屏上实时显示电阻炉的温度值，之后等待键盘的输入，当输汕尾职业技术学院高层次人才基金项目（SKQD2021B-039）。作者简介院陈玉强（1970-），男，博士，副教授，研究方向：自动控制。摘要：本文结合 PID 算法和模糊控制，设计了一个模糊 PID 智能控制器，利用单片机构成了温度控制系统。本文旨在以 STC89C52 单片机作为主控核心，以模糊控制和 PID 控制相结合的模糊 PID 控制器来控制温度。首先，介绍 PID 温控系统的组成，其次，利用 PROTUES 搭建控制模型和 KEIL 软件进行编程，最后通过MATLAB/SIMULINK 对系统仿真结果进行分析,达到了预期效果。关键词：模糊控制；PID 控制；STC89C52 单片机中图分类号院TP273文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2023冤26-0064-0464-2023.26 科学技术创新入一个目标值时系统进入后续的程序流程。整个程序始终处于 while 循环中，主程序负责把各个功能模块联接起来。本设计的采用 Keil C 语言程序实现，Protues 运行结果如图 1 所示。3模糊 PID 控制器结构PID 控制是目前工程中应用最广且适用性最强的控制算法，其将系统的期望目标与实际输出之间的偏差经过比例、积分、微分运算构成控制量。模糊 PID 利用模糊控制器，根据输入信号偏差 e 的大小、方向和变化趋势等特征，通过模糊化、模糊推理和模糊决策，在线整定 PID 的比例、积分和微分参数。其结构如图 2所示。图 2模糊 PID 控制器结构图 2 中，kp、ki 和 kd 为模糊输出，分别为 PID 控制器的比例系数、积分时间常数、微分时间常数，Ke、Kc为模糊比例系数。模糊 PID 计算是电阻炉温度控制系统的核心部分，其中偏差 e 的基本论域为-100+100，偏差变化率的基本论域为-10+10。输出比例系数修正量 Kp 的基本论域选为-0.240.24，积分系数修正量 Ki 的基本论域为-0.060.06，微分系数修正量 Kd 的基本论域为-0.030.03。4系统仿真分析4.1传统 PID 控制系统的仿真打 开 Matlab 仿 真 集 成 环 镜Simulink 工作界面，建立系统的阶跃环闭环控制框图，如图 3 所示。通过计算，可得 Kp=7,Ki=2,Kd=1,其仿真结果如图 4(a)所示，由图可看出系统响应时间长且系统存在振荡现象，而且超调量较大，不满足要求，为了使控制效果得到提升，微调参数后，得到图 4(b)。调整参数后Kp=2,Ki=0.3,Kd=1。4.2模糊自整定 PID 控制仿真模型参数确定通过 Matlab 软件模糊推理系统编辑器进行。考虑系统对论域的覆盖程度、稳定性、灵敏性和鲁棒性则，同时为了简化计算，各个输入和输出变量选择三角形隶属函数。结合误差 e 及其误差变化率 ec，采用三角形隶属度函数，得到模糊控制规则如下：If e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PSIf e=NB and ec=NM Then Kp=PB,Ki=NB,Kd=PS.根据以上控制规则,设计出电阻炉温度控制回路参数 Kp,Ki,Kd 的模糊控制规则表，表 1 为 Kp,Ki,Kd图 1系统运行结果图 3系统 PID 闭环框图65-科学技术创新 2023.26(a)(b)图 4系统响应曲线表 1Kp,Ki,Kd 模糊控制规则ec e NB NM NS ZO PS PM PB NB PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NB PM/NM/NB PS/NS/NB ZO/ZO/NM ZO/ZO/PS NM PB/NB/PS PB/NB/NS PM/NM/NB PS/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/ZO/ZO NS.PM/NB/ZO PB/NB/NS PM/NS/NM PS/NS/NM ZO/ZO/NS NS/PS/NS NS/PS/ZO ZO.PM/NB/ZO PB/NB/NS PS/NS/NS ZO/ZO/NS NS/PS/NS NM/PM/NS NM/PM/ZO PS.PM/NB/ZO PS/NS/ZO ZO/ZO/ZO NS/PS/ZO NS/PS/ZO NM/PM/ZO NM/PB/ZO PM PS/ZO/PB ZO/ZO/NS NS/PS/PS NM/PS/PS NM/PM/PS NM/PB/PS NB/PB/PB PB PS/ZO/PB ZO/ZO/PM NM/PSPM NM/PM/PM NM/PM/PS NB/PB/PS NB/PB/PB 图 5模糊 PID 仿真框图模糊控制规则。模糊控制利用人工控制所取得的经验，不需要建立精确数学模型，可通过类似于人脑判断的手段，经过模糊规则推理得出控制结论。由于模糊控制不是按照精准数学模型对被控对象进行控制，因此对具有大惯性、时滞长特性的被控对象有较好的把握能力。模糊 PID控制工作框图如图 5 所示。经过仿真计算得到图 6，调整后的参数为Kp=15,Ki=0.3,Kd=25。由图 6 比较数据可得出表 2。由表 2 可知，与传统PID 控制相比，模糊 PID控制算法稳定性好、精度高、响应快；模糊 PID控制的稳态误差小、超调量控制小、稳态响应时间短。由此可见，基于模糊控制的 PID 控制器，在电阻炉温度控制效果上好于传统 PID 控制。图 6模糊 PID 控制与传统 PID 控制5结论在电阻炉温度控制中，与常规 PID 控制算法相比，使用基于模糊自整定 PID 锅炉温度控制算法，既具有常规 PID 的优点，也有模糊控制的自适应性和灵活性，说明该方法用于电阻炉温度控制系统在系统鲁棒性、超调控制、响应时间等方面具有明显的优势。参考文献1Tracking Control for Fuzzy Control Systems WithTime Delay and ExternalJ International Journal ofControl,Automation and Systems.Volume 21,Issue8.2023.2Yanhui Cheng.Research on Intelligent Control of表 2系统用常规 PID 控制和模糊 PID 控制性能比较控制模式 超调量 调 节时间 峰值时间 模糊 PID 控制 5.5%1000 616 传统 PID 控制 11.7%1450 576 66-2023.26 科学技术创新Simulation Study of Temperature Controlof Singlechip Microcomputer Based onFuzzy-PIDChen Yuqiang1,Wang Qinglin1,Liu Fengju2,Jiang Weixing1,Chen Changwen1（1.College of Ocean of Shanwei Institute of Technology,Shanwei,China;2.Mudanjiang Normal University,Mudanjiang,China)Abstract:Combining PID algorithm and fuzzy control,this paper designs a fuzzy PID intelligent controller,which uses a single-chip microcomputer to form a temperature control system.This paper aims to take theSTC89C52 microcomputer as the main control center,and to control the temperature by the fuzzy PID con-troller combining fuzzy control and PID control.The composition of PID temperature control system will be in-troduced in the first part of the paper.Secondly,the circuit model will be set up by PROTUES and KEILsoftware will be used in the programme,and finally finally,the system will be simulated by MATLAB andSIMULINK,and the simulation results will be analyzed to achieve the expected effect.Key words:fuzzy-control;PID control;STC89C52 singlechipAgricultural Greenhouse Based on Fuzzy PID ControlJ.Journal of Environmental Engineering and Science,2020.3Aruna R.,Jaya Christa S.T.Modeling,system iden原tification and design of fuzzy PID controller for dis原charge dynamics of metal hydride hydrogen storagebedJ.International Journal of HydrogenEnergy,2020,45(7).4陈玉强，肖友洪，等.神经网络及模糊控制在振动主动控制中的应用 M.哈尔滨：黑龙江教育出版社，2007，12.5汤永进，葛安同，等.基于 PID 算法的智能烹饪辅助机温度模糊控制方法J.中国设备工程，2023(6)：28-30.6冀常鹏，王紫瑞.基于自适应模糊 PID 的石墨烯制备控制系统J.应用科学学报，2022，40(5)：876-886.67-