温度控制系统研究背景与现状

温度控制系统研究背景与现状1研究背景温度是生活及生产中最基本的物理量，它表征的是物体的冷热程度。自然界中任何物理、化学过程都紧密地与温度相联系。在很多生产过程中，温度的测量和控制都直接和安全生产、提高生产效率、保证产品质量、节约能源等重大技术经济指标相联系。自18世纪工业革命以来，工业过程离不开温度控制。温度控制广泛应用于社会生活的各个领域，如家电、汽车、材料、电力电子等。温度控制的精度以及不同控制对象的控制方法选择都起着至关重要的作用，温度是锅炉生产质量的重要指标之一，也是保证锅炉设备安全的重要参数。同时，温度是影响锅炉传热过程和设备效率的主要因素。基于此，运用反馈控制理论对锅炉进行温度控制，满足了工业生产的需求，提高了生产力。2国内外现状温度控制技术按照控制目标的不同可分为两类：动态温度跟踪与恒值温度控制。动态温度跟踪实现的控制目标是使被控对象的温度值按预先设定好的曲线进行变化。在工业生产中很多场合需要实现这一控制目标，如在发酵过程控制，化工生产中的化学反应温度控制，冶金工厂中燃烧炉中的温度控制等。恒值温度控制的目的是使被控对象的温度恒定在某一数值上，且要求其波动幅度（即稳态误差）不能超过某一给定值。从工业温度控制器的发展过程来看，温度控制技术大致可分以下几种：定值开关温度控制法所谓定值开关控温法，就是通过硬件电路或软件计算判别当前温度值与设定目标温度值之间的关系，进而对系统加热源（或冷却装置）进行通断控制。若当前温度值比设定温度值高，则关断加热器，或者开动制冷装置；若当前温度值比设定温度值低，则开启加热器并同时关断制冷器。这种开关控温方法比较简单，在没有计算机参与的情况下，用很简单的模拟电路就能够实现。目前，采用这种控制方法的温度控制器在我国许多工厂的老式工业电炉中仍被使用。由于这种控制方式是当系统温度上升至设定点时关断电源，当系统温度下降至设定点时开通电源，因而无法克服温度变化过程的滞后性，致使系统温度波动较大，控制精度低，完全不适用于高精度的温度控制。PID线性温度控制法1922年美国的Minorsky在对船舶自动导航的研究中，提出了基于输出反馈的比例积分微分（PID，ProportionalIntegralDifferential）控制器的设计方法[1]，标志了PID控制的诞生。随后，PID控制器就以其结构简单、对模型误差具有鲁棒性以及易于操作等特点，在大多数控制过程中能够获得满意的控制性能，到了20世纪40年代就已在过程控制中得到了广泛的应用。20世纪30～40年代，经典的频域设计法得到了很快的发展。较为重要的是Nyquist和Bode在稳定性理论上所取得的重要成就。这种经典设计方法是设计一种反馈补偿器，以获得一定量的稳定裕度，重点考虑了模型的不确定性，并利用反馈来减少系统对干扰和模型误差的灵敏度。补偿器的设计主要是采用由Nyquist稳定准则引申出来的图解法。进入50年代以后，发展较快的是解析法，并且定义了一些瞬态性能指标。借助于模拟计算机的帮助，能较为方便的检测时域响应指标。然而，与此同时对控制系统的鲁棒性和灵敏度的关注有所降低。20世纪50年代中期，随着数字计算机的出现，用差分方程来描述控制系统模型的方法得到了应用。对人造地球卫星的控制促进了现代控制理论的发展，最优控制被用于去寻找非线性动态系统的最优轨迹。20世纪60年代，基于最优化技术的控制器设计方法在解决各种不同设计问题上显示出了其优势。现代控制理论开始应用于实际的过程控制，但这需要对过程对象建立精确的数学模型，所以实际上往往难以得到精确的数学模型。因此进入七十年代以后，鲁棒性问题得到了人们更多的关注。从20世纪80年代开始，在单回路PID控制器中引入了参数整定和自适应控制理论，PID控制理论从此进入了高速发展阶段。由于PID控制算法简单、可靠性高等特点，在控制技术高速发展的今天，它在工业过程控制中仍然占有主导地位。由于PID调节器模型中考虑了系统的误差，误差变化及误差积累三个因素，因此，其控制性能大大地优越于定值开关控温法。其具体电路可以采用模拟电路或计算机软件方法来实现PID调节功能。前者称为模拟PID调节器，后者称为数字PID调节器。其中数字PID节器的参数可以在现场实现在线整定，因此具有较大的灵活性，可以得到较好的控制效果。采用这种方法实现的温度控制器，其控制品质的好坏主要取决于三个PID参数（即比例值、积分值、微分值）。只要PID参数选取的正确，对于一个确定的受控系统来说，其控制精度是比较令人满意的。它对大多数工业控制对象都能达到较好的控制效果，但它有明显的缺点，比如依赖于对象模型，对于非线性、大滞后、时变系统控制效果不理想等。而且随着生产的发展，对控制的实时性与精度要求越来越高，被控对象也越来越复杂，单纯采用常规PID控制器己不能满足系统的要求，因此出现了许多新的控制方法。比如自适应控制、最优控制、智能控制、鲁棒控制、满意控制等，这些控制策略引入到PID控制系统的设计当中极大地提高了系统的控制性能。其中，智能PID控制近几年引起了人们极大的研究兴趣。将智能控制方法和常规PID控制方法融合在一起，形成了许多形式的智能PID控制器。它吸收了智能控制与常规PID控制两者的优点。首先，它具备自学习、自适应、自组织的能力，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、能够适应被控过程参数的变化;其次，它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高、为现场工程设计人员所熟悉等特点。智能温度控制法1971年，着名的美籍华裔科学家傅京孙教授最早公开指出了一个崭新的研究领域，并提出了相应的概念，这就是智能控制系统（IntelligentControlSystems）。1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一界智能控制学术讨论会，智能控制原理和智能控制系统结构这一提法成为这次会议的主要议题。这次会议决定，在IEEE控制系统学会下设立一个IEEE智能控制专业委员会。这标志着智能控制这一新兴学科研究领域的正式诞生。智能控制作为一门独立的学科，已正式在国际上建立起来。在过去的20多年里，智能控制理论发展迅猛，出现了大量新颖的控制理论。智能控制系统是某些具有仿人智能的工程控制和信息处理系统，它与人工智能的发展紧密联系。智能控制是一门新兴的交叉前沿学科，它具有非常广泛的应用领域。智能可定义为:能有效的获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下成功的达到目的的能力。人工智能是应用除了数学式子以外的方法把人们的思维过程模型化，并利用计算机来模仿人的智能的学科。它的应用范围远比控制理论广泛，如包括判断、理解、推理、预测、识别、规划、决策、学习和问题求解等，是高度脑力行为和体力行为的综合。智能控制就是应用人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理论方法与技术相结将智能控制与PID控制相结合，实现温度的智能控制。智能控温法采用神经元网络和模糊数学为理论基础，并适当加以专家系统来实现智能化。其中应用较多的有模糊控制、神经网络控制以及专家系统等。尤其是模糊控温法在实际工程技术中得到了极为广泛的应用。目前已出现一种高精度模糊控制器，可以更好的模拟人的操作经验来改善控制性能，从理论上讲，可以完全消除稳态误差。所谓第三代智能温控仪表，就是指基于智能控温技术而研制的具有自适应PID算法的温度控制仪表。目前国内温控仪表的发展，相对国外而言在性能方面还存在一定的差距，它们之间最大的差别.主要还是在控制算法方面，具体表现为国内温控仪在全量程范围内温度控制精度低，自适应性较差。这种不足的原因是多方面造成的，如针对不同的温控对象，由于控制算法的不足而导致控制精度不稳定等。国内外实例甘肃大学的赵紫静研究了一种基于PID温度控制技术的X射线发生器。这种发生器需要将其精度控制在±℃左右，才能保证器件输出的X射线波长不发生超出要求的飘移，否则，X射线波长的超范围飘移将使整个设备难以正常使用[7]。在温控过程中，由于难以建立控制对象的精确数学模型，所以可以用PID技术根据预先设定好的控制规律不停地自动调节控制量以使被控系统朝着设定的平衡状态过渡，最后达到控制范围精度内的稳定动态平衡。模糊温度控制是基于模糊逻辑描述的控制算法，主要嵌入操作人员的经验和直觉知识。它适用于控制不易取得精确数学模型和数学模型不确定或经常变化的对象。武汉科技大学信息科学与工程学院的贾静云等将模糊PID温度控制技术运用在烟气加热炉炉温控制系统中，使得烟气加热炉的运行状况和维护条件得到了明显的改善，提高了喷煤比和设备开机率，降低了能耗和设备故障次数，很大程度地提高了生产效率[8]。中国内蒙古科技大学信息工程学院的董志学等研究了一种基于模糊PID温度控制系统的热分析仪控制策略，结合了模糊控制技术和PID控制技术，提高了对控制对象的适应能力，进而提高了温度控制的精度。数字PID控制则是一种是以微处理器为基础,综合了计算机技术、控制技术、通讯技术等高新技术的智能控制。海军航空工程学院基础实验部的李建海等设计了一种上位机监控采用组态软件，下位机采用西门子PLC的电路智能温度控制系统，实现了智能控制、闭环控制、多控制功能为一体的综合控制系统。昆明理工大学信息工程与自动化学院的王清海等在锅炉温度控制研究中将神经网络PID与LabVIEW人及交互结合，实现对锅炉温度的数据采集、控制和现实，提高了锅炉温控系统的效率。英国的Hamid等将PID控制器应用到冰箱的温度控制中，通过使用MATLAB/Simulink软件仿真和误差分析图的方式与传统的ON-OFF控制做了细致的比较。结果表明，PID控制无论是在精度和控制性能方面都优于ON-OFF控制。日本KomatsuElectronics公司的KazuhiroMimura对基于PID控制与现代控制理论相结合的离子化热水器温度控制开展了研究，结果证明这样的温度控制方法能够使用比传统控制系统更少的温度传感器，进而降低成本，提高了公司效益。