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标题 | 一种基于FF的自适应模糊PID控制算法的功能块实现 | |||||||||||||||||||||||||
技术领域 | ||||||||||||||||||||||||||
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简介 | 本文阐述了基金会现场总线的功能块结构,介绍了自适应模糊PID控制理论,并且在FF中标准PID功能块的基础上,提出了一种自适应模糊PID控制算法的实现方法。 | |||||||||||||||||||||||||
内容 |
1.前言 基金会现场总线(FF)是专门针对过程控制领域设计的一类总线,已经被越来越广泛的应用到工业中。利用其标准功能块可以在用户层很容易实现大多数的工业控制任务。但是对于一些未知或不准确的控制系统模型,显然利用标准功能块无法精确控制,模糊理论已被证明是一种解决此类模型的有效方法。而且PID控制是迄今为止应用最为广泛的一种控制方法,在工业过程中大多采用PID控制,其优点是原理简单,鲁棒性好,通用性强。基于以上现状,本文冗合模糊理论和功能块技术,在FF中提出了一种实现自适应模糊PID控制算法的方法,扩大了FF的应用领域。 2.FF功能块 基金会现场总线的功能块应用进程规范对功能块的定义为:带有一个或多个输入输出参数的模块,并允许设备制造商按照协议开发自己的功能块。基金会现场总线体系结构中定义了1种资源块、10种基本功能块、19种先进功能块以及7种标准的转换块。功能块提供控制系统行为,它的输入、输出参数可以通过现场总线连接。各功能块的执行均受精确调度。功能块是参数、算法、事件三者的完整结合。由外部事件驱动功能块的执行,通过算法把输入参数转化为输出参数,实现应用系统的控制功能。功能块根据设备的功能需要设置到现场总线设备内。 功能块的内部结构如图一[1]
图 一 功能块的内部结构 3.基于FF的自适应模糊PID功能块 模糊控制是将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则,然后用这些控制规则去控制系统。 目前,PID控制在工业上的应用非常广泛,它的优点吸引着很多的学者,将其与模糊控制相结合可形成自适应模糊PID控制,自适应模糊PID控制就是在PID算法的基础上,通过计算当前系统的误差e和误差的变化率ec,利用工程人员的技术知识和实际操作经验建立知识库(模糊规则),通过模糊推理来进行参数调整的[2]。基金会现场总线的功能块应用进程规范使先进控制在设备级的实现成为可能,自适应模糊PID控制器可以在FF中作为控制功能块被应用。FF已经定义了标准的PID功能块,我们可以在此基础上增加必要的参数构成自适应模糊PID功能块。 3.1自适应模糊PID控制器结构 图二给出了自适应模糊PID控制器的结构图,自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,从而构成了自适应模糊PID控制器。从外部看来他与传统的PID相似,不同之处就是PID控制器参数Kp,Ki,Kd,通过计算误差e和误差率ec,利用模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表进行整定了[3]。
3.2模糊推理系统输入输出变量的隶属度函数 在现场总线设备中,功能块需要快速反应完成实时控制任务,因此在模糊推理系统中,输入输出变量的隶属度函数我们都选用分段线性函数,因为它的控制要求易于满足,并且可以快速计算。下图三给出了模糊推理系统的输入输出变量的隶属度函数,工程人员通过调整论域元素来启用输入输出变量[4]。
3.3模糊推理系统的参数整定规则 当误差E和误差率EC变化时,Kp,Ki,Kd的自我整定规则如下[4]: (1)当误差E较大时,Kp要足够大才能使系统快速响应。为了减小微分饱和,Kd要调小。同时,为了避免由于因积分饱和而引起的系统超调,Ki要减小到零。 (2)当误差E和误差率EC都不是很大时,为了减小系统超调,Kp要小,Ki也要仔细选取。在这种情况下,Kd对系统的响应速度起了很大的作用,要保持适当的值。 (3)为了得到好的静态系统性能,当误差E较小时,输出值接近设定值,Kp、Ki的值要增加。同时,为了避免输出在设定值附近上下摇摆,Kd要仔细确定。一般情况下,误差E小时,Kd要大。相反,E大时,Kd要小。 根据以上的整定准则,得到模糊参数调整状态表如下:
表一 模糊参数状态调节表
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