基于PCS7與Matlab的智能控制器研究及應用.pdf

1、常規(guī)PID控制器是在流程工業(yè)過程控制中最常見的一種控制算法,因其控制算法簡單、易被廣大工程技術人員理解和掌握而得到廣泛的應用,但其參數(shù)的調節(jié)通常需要經驗豐富的工程技術人員才能完成,費時費力,而不同被控對象具有不同的特性,尤其如溫度這類具有滯后、非線性等因素的控制對象,使PID參數(shù)整定的難度增大,導致很多因PID控制器參數(shù)未能整定合適而使控制系統(tǒng)不能達到理想的控制性能。
　　除了常規(guī)PID控制算法外,還有神經網絡控制、模糊控制、預測

2、控制等控制算法,與PID控制系統(tǒng)結合形成的智能PID控制器,它吸收了智能控制方法控制的動態(tài)性能好和常規(guī)PID控制的穩(wěn)定精度高的優(yōu)點,能夠自動辨識被控過程參數(shù),并自動調整PID控制器的參數(shù)以適應被控過程參數(shù)的變化;本論文采用了較為常用的預測控制和模糊PID控制,可以通過PCS7或Matlab實現(xiàn)控制;通過PCS7編程實現(xiàn)時,編程復雜,規(guī)則不易修改,且不易被一般的工程技術人員掌握和使用;由于Matlab擁有三十多個工具箱,集成了大量的智能控

3、制模塊,在Simulink環(huán)境下可以直接調用組合,省去了大量繁瑣的編程工作,易于修改和使用,但它通常只能用來離線仿真;通過OPC技術能夠實現(xiàn)Simulink的在線控制功能,Matlab中集成的各種智能控制模塊能夠方便的在Simulink平臺上用于各種控制器的設計研究及應用,并具有上述優(yōu)點。
　　針對上述現(xiàn)狀,本論文圍繞智能控制器的研究及應用做了如下工作:
　　基于OPC技術實現(xiàn)了PCS7與Matlab的實時數(shù)據交換,搭建了集

4、成控制系統(tǒng)實驗平臺,在作為OPC客服端的Simulink環(huán)境下,分別利用Matlab控制工具箱中的OPCToolbox、PID模塊、Model Predictive Control Toolbox和Fuzzy Logic Toolbox完成了常規(guī)PID控制器、預測控制器和模糊PID控制器的設計研究及應用。
　　通過Simulink仿真和實際溫度控制兩種方式對設計的控制器進行了對比說明,得出如下結論:常規(guī)PID控制器的控制參數(shù)是提前