摘 要:文章分析了控制器的設(shè)計思路和原理,研究了一類多模態(tài)PID的控制策略,建立了某恒溫箱溫度控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上通過Matlab進(jìn)行了仿真實驗,并與傳統(tǒng)PID的控制策略仿真結(jié)果進(jìn)行了對比分析。針對該恒溫箱溫度控制系統(tǒng)設(shè)計要求,采用羅克韋爾公司PLC編程實現(xiàn)了一類改進(jìn)型的多模態(tài)PID控制策略,通過試驗驗證了該多模態(tài)PID控制策略在復(fù)雜溫度控制系統(tǒng)中的有效性和可行性。
關(guān)鍵詞:多模態(tài)PID;Matlab仿真;PLC;溫度控制
1 多模態(tài)PID簡介與設(shè)計思路
相對于傳統(tǒng)PID控制,多模態(tài)PID(M-PID,Multi-mode PID)控制策略的主要方法是引入決策機(jī)構(gòu)(DE, Decision Element)和虛擬采樣開關(guān)(VSS, Visual Sampling Switch)[1],利用決策機(jī)構(gòu)來決定控制器的比例-積分-微分三項基本控制是否作用在被控對象上,從而實現(xiàn)三項控制作用互不干擾,相互獨立,相互協(xié)調(diào)的控制原則,以期提高控制器的控制效果。
相對傳統(tǒng)PID,多模態(tài)PID控制器增加了一個決策機(jī)構(gòu),通過判斷偏差絕對值的變化率d|e|/dt及其二階導(dǎo)數(shù)d2|e|/dt2的值,以決策三個環(huán)節(jié)的開斷,其基本控制策略如下:
(1)當(dāng)偏差絕對值的變化率d|e|/dt?叟0,控制器采用比例加積分控制,此時系統(tǒng)處于加速啟動控制狀態(tài)。
(2)當(dāng)偏差絕對值的變化率d|e|/dt<0,且偏差絕對值的二階導(dǎo)數(shù)值d2|e|/dt2>0,系統(tǒng)采用積分加微分控制,此時系統(tǒng)處于強(qiáng)迫制動控制狀態(tài)。
(3)當(dāng)偏差絕對值的變化率d|e|/dt<0,且偏差絕對值的二階導(dǎo)數(shù)值d2|e|/dt2<0,系統(tǒng)采用積分控制,此時系統(tǒng)處于位置學(xué)習(xí)控制狀態(tài)。
2 多模態(tài)PID控制策略的Matlab仿真
2.1 控制對象模型的建立
針對某型溫度控制系統(tǒng),通過實驗法,確定了系統(tǒng)傳遞函數(shù)如下:
(1)
2.2 傳統(tǒng)PID溫度控制系統(tǒng)在Matlab中的仿真
為了對比M-PID控制效果,針對上述溫度控制對象,在Matlab中采用PID控制器進(jìn)行控制系統(tǒng)仿真分析?;谏鲜龇治?,對原有的傳遞函數(shù)進(jìn)行了PID控制的仿真分析,PID參數(shù)由Matlab內(nèi)置的參數(shù)優(yōu)化整定得到。
2.3 多模態(tài)PID溫度控制系統(tǒng)在SIMULINK中的仿真
多模態(tài)PID控制器的設(shè)計與仿真分析以傳統(tǒng)PID為基礎(chǔ),在其基本控制框架上加入虛擬采樣開關(guān)模塊(負(fù)責(zé)三種控制作用的投入與斷開),并加入決策機(jī)構(gòu)。
傳統(tǒng)PID的整定方法已經(jīng)無法應(yīng)用到多模態(tài)PID控制系統(tǒng),只能通過多次仿真實驗找到參數(shù)設(shè)置與相應(yīng)的相關(guān)規(guī)律來整定多模態(tài)PID的控制器參數(shù)。最終得到多模態(tài)PID各項參數(shù)為,Kp=1.29,Ki=0.0034,Kd=3,參數(shù)整定過程在此不做詳細(xì)闡述。
傳統(tǒng)PID的溫度上升時間、峰值時間、調(diào)節(jié)時間和超調(diào)量都明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于多模態(tài)PID,具體數(shù)值見表1。
表1 傳統(tǒng)PID 與M-PID控制系統(tǒng)仿真結(jié)果分析
3 基于PLC的多模態(tài)PID控制系統(tǒng)的實現(xiàn)
3.1 基于PLC的多模態(tài)PID控制系統(tǒng)設(shè)計
文章選用Logix5561控制器,基于羅克韋爾自動化ControlLogix平臺,開發(fā)多模態(tài)M-PID溫度控制系統(tǒng)。
3.2 在RSLogix 5000環(huán)境中利用梯形圖搭建多模態(tài)PID
在硬件回路上,用PLC作為控制器的核心,在RSlogix 5000軟件中用梯形圖對PLC進(jìn)行多模態(tài)PID的編程。
3.3 試驗過程及結(jié)果
為了對比M-PID控制器控制效果,文章首先基于PLC控制器,采用傳統(tǒng)PID對某型號加熱爐進(jìn)行溫度控制試驗。試驗環(huán)境溫度為室溫,加熱爐設(shè)置期望溫度為80℃。
控制系統(tǒng)各項指標(biāo)為:上升時間Tr=10min,峰值時間Tp=16min,超調(diào)量P.O.%=32.5%,采用傳統(tǒng)PID控制平穩(wěn)性較差,難以收斂到終值。
參數(shù)整定是PID調(diào)試控制的主要環(huán)節(jié),如果參數(shù)整定得不夠好,設(shè)計再先進(jìn)的控制器也無法發(fā)揮它的效果。由文獻(xiàn)[2][3]可知,常見的整定方法有臨界振蕩法、衰減法、反應(yīng)曲線法,這里采用較為簡單且容易掌握的臨界振蕩法,其步驟如下:(1)先去掉積分和微分作用,僅開啟比例作用Kp;(2)調(diào)節(jié)Kp,直至響應(yīng)臨界振蕩(即等幅振蕩);(3)加入積分作用Ki,使響應(yīng)穩(wěn)定在設(shè)定值;(4)重啟系統(tǒng),針對響應(yīng)的上升時間、超調(diào)量等情況加入微分作用Kd,并對KP,Ki,Kd進(jìn)行微調(diào)。 經(jīng)過整定后的PID控制器參數(shù)分別為:KP=20,Ki=10,Kd=60。
雖然設(shè)定溫度為80℃,但是由于恒溫箱自身的特性,實際超調(diào)量達(dá)到了32.5%。而在仿真中并沒有考慮到實際恒溫箱的慣性,因此在反復(fù)試驗后工作人員在控制算法的決策機(jī)構(gòu)上重新做了改動。當(dāng)溫度即將達(dá)到設(shè)定溫度時切斷PID的作用,讓其用慣性自己上升。
其中,在傳統(tǒng)PID控制下超調(diào)較大, 高出溫度設(shè)置值27℃,這是由于停止加熱后加熱模塊溫度高于恒溫箱內(nèi)溫度產(chǎn)生散熱引起,在修改決策機(jī)構(gòu)時,考慮到這部分影響,在開始加熱階段當(dāng)偏差小于27℃后即停止加熱,利用余溫特性升至設(shè)定溫度,并且通過多次試驗發(fā)現(xiàn)過了上升時間后其穩(wěn)定調(diào)節(jié)階段只會在偏差2℃以內(nèi)震動,加入1℃的裕量只需在偏差正負(fù)3℃以內(nèi)調(diào)節(jié)即可。
在M-PID的控制下,控制系統(tǒng)各項指標(biāo)為:上升時間Tr=9min,峰值時間TP=14min,超調(diào)P.O%=3.75%,調(diào)節(jié)時間Ts=37min。
4 結(jié)論與數(shù)據(jù)分析
4.1 數(shù)據(jù)分析對比
4.1.1 上升時間、峰值時間
傳統(tǒng)PID控制下,恒溫箱的上升時間Ts=10min,峰值時間TP=16min。而在MPID控制下,上升時間縮短為9min,峰值時間為14min。分別減少了1min和2min。這兩者的時間比起仿真來說,改善情況并不十分明顯,原因有兩點:第一,由于硬件本身的特點,在用傳統(tǒng)PID時恒溫箱的上升速度已經(jīng)趨于飽和,MPID作用下無法很大程度提升;第二,仿真中的MPID是在理想環(huán)境下運行的,在理想環(huán)境下的KP值可以達(dá)到很大,而在實際運行過程中這是不可能的,所以上升時間的改善不會那么明顯。
4.1.2 超調(diào)量
在多模態(tài)PID作用下,系統(tǒng)的超調(diào)量明顯減少,從原本的32.5%減少到3.75%。這部分作用明顯主要是因為在決策機(jī)構(gòu)中,當(dāng)溫度快上升到設(shè)定值,系統(tǒng)切斷了比例環(huán)節(jié)的作用。
4.1.3 調(diào)節(jié)時間(MPID)
與傳統(tǒng)PID相比,多模態(tài)PID的平穩(wěn)性更好,輸出的溫度曲線抖動更小。主要原因是傳統(tǒng)PID是三個參數(shù)必須同時作用,而多模態(tài)PID則是通過決策機(jī)構(gòu)的調(diào)整,三個參數(shù)分別發(fā)揮作用,這樣就提高了溫度控制效率,改善了溫度控制曲線。
4.2 結(jié)論
通過上述試驗,完成了多模態(tài)PID在硬件上的實現(xiàn)。通過試驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),對于已有的多模態(tài)PID算法需要進(jìn)一步改善才能更好的在硬件上實現(xiàn),改善的方式是在決策機(jī)構(gòu)上進(jìn)行修改。在修改后,溫度控制曲線的超調(diào)量和后續(xù)的穩(wěn)定過程有了明顯改善。
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