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基于模糊PID控制的温室环境控制系统研究_弓正.pdf

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基于模糊PID控制的温室环境控制系统研究_弓正.pdf

p物联网技术 nbsp; nbsp;2018年 nbsp;/ 第 8期 nbsp; nbsp;智能处理与应用Intelligent Processing and Application98基于模糊PID控制的温室环境控制系统研究弓 nbsp;正,张 nbsp;昊,胡欣宇(山西农业大学, 山西 晋中 030800)摘 nbsp;要 模糊 PID控制器最初应用于工业控制领域 , 但在多耦合 、 易扰动的温室环境中存在着系统易超调 、 响应速度不够快等缺陷 。 针对这一问题 , 在常规模糊 PID控制系统的基础上分别加入了积分单元的混合式模糊 PID控制器 、 开关式模糊PID控制器及参数自整定模糊 PID控制器 。 其可实现不同温室环境的控制需求 , 若温室环境对控制精度要求较高 , 可使用混合式模糊 PID控制器 ; 若需实现稳态性能好 、 响应速度快 、 易于实现的温室环境高性能控制 , 可使用开关式模糊 PID控制器 ;若温室环境系统要求较长周期的精确控制 , 可使用参数自整定模糊 PID控制器 。关键词 温室 ; 环境控制 ; 模糊控制技术 ; PID控制技术中图分类号 TP273 nbsp; nbsp; nbsp;文献标识码 A nbsp; nbsp; nbsp;文章编号 2095-1302( 2018) 08-0098-03收稿日期 2018-03-31 nbsp; 修回日期 2018-05-02DOI 10.16667/j.issn.2095-1302.2018.08.0310 nbsp;引 nbsp;言温室的实际生产过程存在着农业的特殊性与复杂性 , 以及诸多非线性环境因子 , 且各环境参数之间相互耦合 。 因此 ,高效的温室环境控制一直是现代化温室的关键问题之一 , 具有重要的研究意义 。 2015 年 , 王君[1]提出了结合遗传算法与模糊逻辑网络智能算法 , 并建立了作物生长模型 , 构建了加入作物生长模型的温室环境远程智能控制系统 ; 2015 年 , 黄侠等[2]建立了传统温室控制与农业专家相结合的控制系统 ; 2017 年 , 彭辉等[3]构建了一个包含温室外部环境因素的数学模型 , 提出了将神经网络 、 遗传优化算法与模糊逻辑控制相结合的控制方案 。1 PID 温室控制与模糊控制的复合策略模糊 PID 控制一般采用二维模糊控制器 , 是以偏差 e 与偏差变化率 ec 作为控制器的输入量 , 通常这种控制器具有微分与比例的模糊控制作用[4], 但缺乏积分部分的模糊控制作用 。 由于在常规的线性控制理论中 , 往往比例控制单元能获得较快的动态响应与较高的稳态精度 , 积分控制单元能够消除稳态偏差但动态响应速度慢 , 因此将 PI 或 PID 控制与模糊 PID 温室控制结合 , 构成 Fuzzy-PI 或 Fuzzy-PID( 即 “模糊比例 - 积分控制 ”或 “模糊比例 - 积分 -微分控制 ”) 的复合控制 , 同时发挥比例单元与积分单元的优势 , 使系统达到稳态精度高 、 动态响应迅速 、超调量小的良好性能 。2 nbsp;混合式模糊 PID 控制器设计2.1 nbsp;控制系统原理图模糊 PID 温室控制器由于未加入积分控制单元 , 易使系统产生偏差 。 因此 , 为消除系统余差 、 提高系统稳定性 , 在这一控制系统中加入了积分控制单元 , 称为 “混合式模糊 PID 控制器 ”。 该控制器的原理如图 1 所示 。图 1 nbsp;混合式模糊 PID 控制器原理图2.2 nbsp;控制系统的 nbsp;Simulink 实现混合式模糊 PID 控制器的与模糊 PID 温室控制器仿真对比原理图 , 如图 2 所示 。2.3 nbsp;Matlab 仿真模糊 PID 温室控制器的仿真结果与混合式模糊 PID 控制器的仿真结果对比如图 3 所示 。图 2 nbsp;混合式模糊 PID 控制器与模糊 PID 温室控制器仿真对比原理图2018年 nbsp;/ 第 8期 nbsp; nbsp;物联网技术智能处理与应用Intelligent Processing and Application99图 3 nbsp;模糊 PID 温室控制器的与混合式模糊 nbsp;PID 控制器的仿真结果对比图模糊 PID 温室控制器与混合式模糊 PID 控制器的误差对比如图 4 所示 。图 4 nbsp;混合式模糊 PID 控制器与模糊 PID 温室 nbsp;控制器误差曲线对比图通过图 3 与图 4 可证明 加入积分控制单元的模糊 PID控制器具有超调小 、 响应速度更快的特征 , 并且系统输出能够在扰动后达到新的稳态时 , 实现更好的跟踪设定值 。 通过观察与对比混合式模糊 PID 控制器与模糊 PID 温室控制器误差曲线可知 , 前者可实现比后者更强的消除系统误差作用 。3 nbsp;开关式模糊 PID 控制器设计3.1 nbsp;控制系统原理图开关式模糊 PID 控制器是基于传统 PID 控制与模糊 PID控制器的各自优点 , 将其结合使用 。 控制器原理如图 5 所示 。图 5 nbsp;开关式模糊 PID 控制器的控制原理图3.2 nbsp;控制系统的 Simulink 仿真开关式模糊 PID 控制器的仿真模型如图 6 所示 。图 6 nbsp;开关式模糊 PID 控制器的仿真模型3.3 nbsp;Matlab 仿真开关式模糊 PID 控制器将模糊控制器与传统 PID 控制器相结合 , 通过开关选择调用其中一个控制单元进行控制 , 仿真响应曲线如图 7 所示 在控制初期 , 由模糊控制单元执行控制 , 对相应曲线进行粗略的调控 , 以达到良好的稳态性能 ;然而由于模糊控制单元未加入积分部分 , 易出现积分饱和 , 导致系统超调 , 因此当模糊控制使系统响应出现超调后 , 切换转入 PID 控制器单元进行控制 , 减弱系统超调 、 实现精细调控 。仿真结果表明 开关式模糊 PID 控制器可缩短系统过渡时间 、提高系统响应速度 , 且实现了良好的稳态性能 。图 7 nbsp;开关式模糊 PID 控制系统的响应曲线4 nbsp;自整定模糊 PID 控制器设计4.1 nbsp;控制系统的原理图自整定模糊 PID 控制器采用二维模糊控制器作为控制结构 , 通过模糊规对 PID 参数在线整定[5], 满足不同的输入量偏差 e 与偏差变化率 ec 对于 PID 参数的比例因子 、 积分因子 、微分因子的不同要求 。 自整定模糊 PID 控制器的原理如图 8所示 。图 8 nbsp;自整定模糊 PID 控制器的原理4.2 nbsp;控制系统的 Simulink 实现自整定模糊 PID 控制器需要在控制过程中不断的监测[6]输入量偏差 e 和偏差变化率 ec, 确定 e, ec 与 Kp, Ki, Kd之间的模糊关系并用模糊逻辑规则进行描述 , 再通过模糊推理将 Kp, Ki, Kd修正整定并输出 , 从而得到满足 e 和 ec 要求的PID 控制器参数 , 以实现控制系统良好的稳态性能与动态性能 , 发挥各控制单元的最大控制作用 。 其中 Kp39;, Ki39;, Kd39; 为预 nbsp;整定值 KpKp39;Δ Kp, KiKi39;Δ Ki, KdKd39;Δ Kd。Kp, Ki, Kd在稳定性 、 调节精度 、 响应速度与稳定性方面有如下特征[7]其一 , Kp作为比例系数 , 其值越大 , 则调节时间越短 、调节精度越高 、 系统响应越快 , 从而优化系统稳态性能 。物联网技术 nbsp; nbsp;2018年 nbsp;/ 第 8期 nbsp; nbsp;智能处理与应用Intelligent Processing and Application100其二 , Ki作为积分系数能够实现消除系统余差 、 减小稳态误差的目的 。 当 Ki较大时 , 系统稳态误差消除迅速 , 但 Ki过大则会导致响应初期过程产生积分饱和现象所引起的系统超调 ; 反之 , 若 Ki较小 , 虽不会引起超调现象 , 但难以消除静态误差 。其三 , Kd是微分系数 , 微分系数能够起到抑制响应过程中的偏差变化的作用 , 从而提升系统的动态性能 , 提前预报偏差的变化 ; 但 Kd越大则造成调节过程延时 , 且系统的抗扰动性能也会相应降低 。Simulink 中 PID 控制器和模糊 PID 温室控制器的模块结构分别如图 9 和图 10 所示 。图 9 nbsp;PID 控制器图 10 nbsp;模糊 PID 温室控制器将模糊 PID 控制器与 PID 控制器分别打包封装与连接 ,如图 11 所示 。4.3 nbsp;Matlab 仿真自整定模糊 PID 控制系统响应曲线如图 12 所示 , 该控制系统的响应速度快 、 系统稳定性好 、 调节精度高 , 且未产生系统震荡与超调现象 。通过实践证明 , 利用 Matlab 中的模糊逻辑控制工具箱可便捷地编辑 FIS 文件以实现模糊 PID 温室控制系统 , 并且可灵活地设置与修改控制器参数 , 通过 Simulink 将控制系统仿真结果直观呈现 。5 nbsp;结 nbsp;语控制系统仿真结果表明 , 相较于单一 PID 控制与单一模糊逻辑控制 , 模糊 PID 控制系统具有更好的系统稳定性及更小的误差 , 可有效抑制振荡与超调产生 , 响应速度也明显提升 ,验证了在温室环境控制中运用模糊 PID 控制方法的良好控制性能与可行性 。图 11 nbsp;模糊 PID 温室控制器与 PID 控制器的封装图 12 nbsp;自整定模糊 PID 控制系统的响应曲线参考文献[1] 雷 勇 ,李 泽 滔 . 温室温度系统的自适应模糊 PID 控制 [J]. 控制工程,2014(S1 )23-27.[2] 王君 . 基于模糊控制策略的温室远程智能控制系统的研究 [D]. 长春 吉 林 大 学, nbsp;2015.[3] 黄侠,吴舰,吴楠 . 大棚花卉种植智能辅助决策支持系统关键技术 [J]. 中国农业信息, 2015(6 )60-62.[4] 王成阁,吴敏 . 参数自整定模糊控制器厚度监控 AGC 的实现 [J]. 有色金属加工, 2004,33 (3 )42-46.[5] 宋立业,彭继慎,程英,等 . 自适应模糊 PID 控制在压射控制系统中的应用 [J]. 计算机系统应用, 2012,21 (3 )163-166.[6] 吴春,庞洪,陈明,等 . 一种自整定模糊 PID 控制仿真 [J]. 桂林航天工业学院学报, 2008,13 (4 )17-19.[7]杨 婷 婷 ,单 玉 波 . 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