[发明专利]温度控制系统和温度控制方法

说明书

技术领域

本申请涉及一种控制系统和控制方法，特别是一种PID温度控制系统和温度控制方法。

背景技术

控制系统广泛应用于各种不同的控制对象，例如用于对温度的控制中。单晶炉、烧结炉、退火炉、热处理炉、工业窑炉、电烤箱等设备的使用中，均需要对温度进行控制。这些应用场合对温度控制的工艺要求基本上是相同的，即要求被控对象的温度在允许的过渡过程后以规定的精度收敛于温度给定值，并在一段时间内保持不变；或者控制温度以一定精度跟踪某一事先设定好的目标曲线。温控系统本身为一个大惯性、大滞后非线性系统，对象参数变化大，要建立精确的数学模型较为困难，这就限制了各种基于数学模型的现代控制技术在温控系统中的实际应用。

目前工业控制器市场上，主要有如下几种类型的控制方法：

一、PID控制：PID控制结构简单、鲁棒性较强，占据了目前工业控制器市场的95％。但是在静态和动态性能之间、跟踪设定值与抑制扰动能力之间存在着矛盾。这主要是由于线性PID控制中P(即比例控制环节)、I(即积分环节)、D(即微分环节)为线性组合，而系统特性变化与控制量之间呈现非线性映射关系。

对复杂过程尤其是大时滞和大惯性的系统，例如温控系统等，常规的PID参数不能实现实时在线调整，且难以取得更好的控制效果。近年来，将智能控制算法应用于各种复杂过程控制引起了人们的广泛关注。

二、模糊控制：模糊自整定PID参数控制系统能在控制过程中对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分析，采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自整定，不仅保持了PID控制系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强等优点，而且具有更大的灵活性、适应性，总体上控制精度更好，是目前较为先进的一种控制方法。模糊控制是一种基于语言规则与模糊推理的智能控制，它模仿人类带有模糊性的控制行为，将操作人员自然语言式的经验总结为控制规则，并基于这些规则进行模糊推理等过程，生成控制量。但是模糊控制对输入变量的处理是离散的，量化等级有限，且没有积分环节，稳态时控制精度不如PID控制。将模糊控制与常规PID控制相结合，利用模糊推理判断的思想，根据不同的偏差(e)和偏差变化率(ec)对PID的参数进行在线自整定，就可以兼顾两者的优点。

三、以人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法和群集智能技术等为代表的智能控制。其中具有代表性的有遗传算法：遗传算法基于自然选择和基因遗传学原理的搜索方法，将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适应度函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体；新群体包含上一代的大量信息，并且引入了新的优于上一代的个体。这样周而复始，群体中各个体的适应度不断提高，直至满足一定的极限条件。此时群体中适应度最高的个体即为待优化问题的最优解。遗传算法能够在复杂空间进行全局优化搜索，具有较强的鲁棒性。另外，遗传算法对于搜索空间，基本上不需要什么限制性的假设，如连续、可微及单峰等。基于遗传算法的PID参数整定方法，是一种寻求全局最优解的自适应概率搜索优化方法，可提高参数优化效果，简化计算过程。

对于电加热炉等控制对象而言，由于温度延迟非常严重，有时甚至达到数十秒以上，因此单纯采用上述现有的方法很容易造成超调，且超调后温度很难降下来，造成控制目标曲线和响应曲线长时间偏离，严重影响控制性能。

发明内容

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明将提供一种控制系统和控制方法，从而获得很好的控制精度且响应过程也能够达到相应的要求。

根据本发明的一方面，一种温度控制系统，用于控制被控系统的温度，所述温度控制系统包括基于模糊调参的PID控制器和固定参数的PID控制器；

当ε₁≤|e|≤ε₂时，接通基于模糊调参的PID控制器并断开固定参数的PID控制器；

当|e|＜ε₁时，断开基于模糊调参的PID控制器并接通固定参数的PID控制器；