单片机控制的智能
PID
控制器在液压系统中的应用研究
摘要
:
本文在对传统
PID
调节器在液压伺服控制系统中的控制效果分析的基础上
,
采用了新型的模糊控制技术
,
通过单片
机实现了智能
PID
控制
,
取得了比较好的控制效果 。
关键词
:
电液伺服控制
;
智能控制
;
模糊控制
;
单片机
;
智能
PID
1
理论基础
电液伺服控制系统的典型特征是低阻尼 、时变性 、
非线性
,
很难得到系统的数学模型
,
因此用经典控制
方法难以得到令人满意的效果
;
但用自然语言却能简
明扼要的表达系统的特性 。智能控制
( Intelligent Con
2
trol) ,
特别是模糊控制
(Fuzzy - Control)
刚好具有这一
特点
,
其研究的不是被控对象
,
而是控制器本身
;
描
述系统的也不是数学模型
,
而是语言模型 。智 能控制
技术是一门新兴的理论和技术
,
它是传统控制理论发
展的较高的阶段 。
整个控制系统通过微机
(
单片机
)
实现全数字化
,
可使系统的结构简单
,
操作灵活
,
可靠性和适应性增
强
,
控制精度和鲁棒性提高
,
维修简便
;
特别容易实
现非线性化控制 。
采用微型计算机进行数字化控制
,
并应用现代控
制理论所提供的控制算法
,
是液压伺服控制系统的发
展方向
,
它能够使系统的性能较好的满足工业过程中
高性能控制的要求 。
2
模糊控制原理
模糊控制的基本原理如图
1
所示 。
图
1
模糊控制原理框图
控制规律由单片机编程实现
,
算法描述为
:
将被
控制量
y ( t)
与给定值
r ( t)
比较
,
得到误差信号
e
( t) ,
将
e ( t )
模糊化后作为模糊控制的输入量 。模
糊量可用相应的模糊语言表示
,
再根据推理合成规则
进行模糊决策
,
得到模糊控制量
U ,
将
U
逆模糊化并
数据交换
,
得到精确的控制系统的控制量
u ( t )
。考
虑到模糊控制实现的简易性和快速性
,
通常采用二维
模糊控制器的结构形式
,
以
E
和
EC
作为输入语句量 。
3
系统结构简介
本文的实验及仿真均基于阀控液压马达试验台及
其模型
,
系统的结构原理如图
2
所示
:
传感器将测得到的电压信号经过前置放大器后由
A/ D
转换送入单片机
,
并与给定的信号进行比较
,
单
片机根据偏差信号
,
经过智能
PID
控制算法后
,
由
D/
A
送入伺服放大器控制伺服阀
,
控制马达按照给定的
信号
,
完成相应的转动 。
图
2
系统结构原理图
4
智能
PID
控制器设计原理
PID
控制算法分为两步
:
一是初始参数的确定
;
二是参数的在线调整 。传统
PID
算法为
:
G( s) =
U ( s)
E ( s)
= K
p
(
1
+
1
T
I
s
+ T
D
s)
(
1
)
其中
,
K
P
, T
I
, T
D
分别为控制器的比例 、积分 、
微分系数 。其初值可用
Ziegler - Nichls
公式确定
:
K
P
0
=
1
1
2
T/
τ
T
I
0
=
2
τ
T
D
0
=
0
1
5
τ
(
2
)
式中
, T
为对象的时间常数
,
τ为对象的纯滞后常数 。
条件值的模糊化
,
指实际控制系统的响应值到模
糊规则条件的转化 。本
PID
分别采用五个模糊集反映
超调量
E ,
即
: PB ,
PS ,
ZO , NS , NB
。论域中的超
调量从属五个模糊集的从属度如表
1
所示 。
表
1
模糊变量
E
的赋值表
E
- 4
- 3
- 2
- 1
0
1
2
3
4
PB
0
0
0
0
0
0
0
0
1
5
1
PS
0
0
0
0
0
0
1
5
1
0
1
8
0
1
1
ZO
0
0
0
1
1
0
1
8
1
0
1
8
0
1
1
0
0
NS
0
1
1
0
1
8
1
0
1
5
0
0
0
0
0
NB
1
0
1
5
0
0
0
0
0
0
0
模糊化时对相应的偏差取其最大隶属度所属的模
糊变量 。
同理
,
采用五个模糊集来反映
EC
以及模糊输出
U ,
赋值表从略 。
模糊规则采用产生式表示方法
,
即 “
if (
条 件
)
then
(
结果
)
”形式
,
根据控制条件
,
以及受控对象对
控制器的要求
,
可写出如下控制规律表
,
见表
2
。将
三个修正系数逆模糊化
,
见表
3
。
PID
经过整定后的参数由下式得出
:
・
2
4
・