神经网络模糊PID控制在加热炉温度控制中的应用
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摘要
本文从实际出发，以唐山钢铁集团有限公司高线厂一车间蓄热室加热炉为研究对象，对受随机因素干扰的、具有大惯性、纯滞后的非线性分布参量的随机过程进行了研究。文中着重研究了神经网络与模糊系统和PID控制融合的可行性及融合方式，提出了一种复合式控制方案——神经网络模糊PID控制算法，并将此算法与PID控制、模糊自整定PID控制进行了仿真比较。本文的主要研究内容有如下几个方面：
1．研究了唐山钢铁公司高线厂的蓄热式加热炉的燃烧情况，得出了结论，即其过程为大惯性、纯滞后、受随机干扰的非线性分布参量过程，为后继的研究作了准备。
2．综述了PID控制、模糊控制、神经网络控制的发展和研究现状，并就这三种控制的研究提出了一些观点。
3．介绍了参量模糊化方法及基本辨识方法。
4．针对PID控制、模糊控制和神经网络控制的特点，提出了神经网络模糊PID控制算法。
5．介绍了MATLAB及Simulink仿真的应用，在MATLAB中对本文提出的神经网络模糊PID控制算法进行仿真试验，并与PID控制算法、模糊自整定PID控制算法进行仿真比较。验证本文所提出的算法在动、静态特性、鲁棒性和抗干扰性。结果表明，本文所提出的算法不仅获得强鲁棒性、强抗干扰性和满意的控制性能，而且系统设计方法简单，能方便地用于实际工业控制中。
In view of practical use, taking the regenerative furnace of the first plant of high-speed-wire factory of Tangshan steel company as object, the thesis studies the casual process of nonlinear and distributed parameter with big inertia,pure lag and casual disturbance. The feasibility and the form of combining neural network and fuzzy system with PID control are discussed. The theory of compound control-fuzzy-PID control based on neutral network is put forward. Comparison among the compound control, the PID control and the fuzzy self-tuning PID control is made in simulation. The main research work and contribution of this dissertation are as follows:
1. A study of combustion of the furnace in high-speed-wire factory of Tangshan steel company is made, from which the conclusion is acquired, that is the process is a casual process of nonlinear and distributed parameter with big inertia, pure lag and casual disturbance. This makes prepare for further studies.
2. A survey of PID control, fuzzy control and neutral network control is made, and the problems existing in neutral network control and fuzzy control, PID control are also discussed.
3. An introduction of the approach of parameter fuzzification and basic identification methods is followed.
4. The fuzzy-PID control arithmetic based on neutral network is proposed, according to characteristics of neutral network control and fuzzy system and PID system.
5. MATLAB and Simulink software are introduced at last. The simulation experiments are made for the arithmetic of fuzzy-PID based on neutral network in MATLAB. Comparisons are made among the arithmetic, PID control and fuzzy self-tuning PID control. It is showed that satisfied performance, strong robustness and disturbance-rejection are obtained by using the arithmetic put forward in this thesis. In addition, it is simple for system designing and convenient to use in industrial control.
1．研究了唐山钢铁公司高线厂的蓄热式加热炉的燃烧情况，得出了结论，即其过程为大惯性、纯滞后、受随机干扰的非线性分布参量过程，为后继的研究作了准备。
2．综述了PID控制、模糊控制、神经网络控制的发展和研究现状，并就这三种控制的研究提出了一些观点。
3．介绍了参量模糊化方法及基本辨识方法。
4．针对PID控制、模糊控制和神经网络控制的特点，提出了神经网络模糊PID控制算法。
5．介绍了MATLAB及Simulink仿真的应用，在MATLAB中对本文提出的神经网络模糊PID控制算法进行仿真试验，并与PID控制算法、模糊自整定PID控制算法进行仿真比较。验证本文所提出的算法在动、静态特性、鲁棒性和抗干扰性。结果表明，本文所提出的算法不仅获得强鲁棒性、强抗干扰性和满意的控制性能，而且系统设计方法简单，能方便地用于实际工业控制中。
In view of practical use, taking the regenerative furnace of the first plant of high-speed-wire factory of Tangshan steel company as object, the thesis studies the casual process of nonlinear and distributed parameter with big inertia,pure lag and casual disturbance. The feasibility and the form of combining neural network and fuzzy system with PID control are discussed. The theory of compound control-fuzzy-PID control based on neutral network is put forward. Comparison among the compound control, the PID control and the fuzzy self-tuning PID control is made in simulation. The main research work and contribution of this dissertation are as follows:
1. A study of combustion of the furnace in high-speed-wire factory of Tangshan steel company is made, from which the conclusion is acquired, that is the process is a casual process of nonlinear and distributed parameter with big inertia, pure lag and casual disturbance. This makes prepare for further studies.
2. A survey of PID control, fuzzy control and neutral network control is made, and the problems existing in neutral network control and fuzzy control, PID control are also discussed.
3. An introduction of the approach of parameter fuzzification and basic identification methods is followed.
4. The fuzzy-PID control arithmetic based on neutral network is proposed, according to characteristics of neutral network control and fuzzy system and PID system.
5. MATLAB and Simulink software are introduced at last. The simulation experiments are made for the arithmetic of fuzzy-PID based on neutral network in MATLAB. Comparisons are made among the arithmetic, PID control and fuzzy self-tuning PID control. It is showed that satisfied performance, strong robustness and disturbance-rejection are obtained by using the arithmetic put forward in this thesis. In addition, it is simple for system designing and convenient to use in industrial control.
引文
[1]陶永华，尹怡欣，葛芦生编箸．新型PID控制及其应用．北京：机械工业出版社，1998．9
[2]王顺晃．舒迪前编箸．智能控制系统及其应用．北京：机械工业出版社，1995．1
[3]李士勇等编箸．模糊控制和智能控制理论与应用．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1990．12
[4]王化祥，孙金刚，陈磊．一种新型模糊PID调节器的设计．自动化仪表，2000，21(5)：8～10
[5]孙增圻等编箸．智能控制理论与技术．北京：清华大学出版社，1997．4
[6]杨波，葛芦生．蓄热式加热炉的神经网络燃烧控制．安徽工业大学学报，2002．1，第19卷第一期
[7]柴天佑，王中杰，王伟．加热炉控制技术的回顾与展望．冶金自动化，1998年第五期
[8]金以慧主编．过程控制．北京：清华大学出版社，1993．4
[9]李友善，李军编箸．模糊控制理论及其在过程控制中的应用．北京：国防工业出版社，1993
[10]王文杰．模糊控制理论在温度控制中的应用．西北纺织工学院学报，1995，9(2)：152～154
[11]费峻涛，鲍远律，朱民，杨梅．自动化与仪表．第13卷，1998第2期
[12]刘关俊．模糊控制器在陶瓷窑炉温度控制中的应用．电气开关，2000(5)：38～40
[13]朱长华．蓄热式加热炉燃烧技术．湖南冶金．No．6 Nov．2001
[14]陈在平，杜太行等编箸．控制系统计算机仿真与CAD．天津：天津大学出版社．2001．9
[15]胡国亮，陈久康．用MATLAB进行模糊控制器的设计和仿真．基础自动化，2000．2，7(1)：15～20
[16]刘革辉，单杰峰，郑楚光．Matlab软件中的Fuzzy Logic工具箱在模糊控制系统仿真中的应用．计算机仿真，2000．9，17(5)：69～72
[17]薛定宁箸．反馈控制系统设计与分析—MATLAB语言应用．北京：清华大学出版社，2000．4
[18]Mohand Mokhtari，Michel Marie箸。赵彦铃，吴淑红译．MATLAB与SIMULINK工程应用．北京：电子工业出版社，2002．1
[19]陈住平，魏克新．基于MATLAB(SIMULINK)语言的智能控制系统仿真．电气传动，1998．4：42～44
[20]张化光，柴天佑，王殿辉．操作人员控制规则的模糊建模及其应用．自动化学报，1994，20(3)：308～314
[21]谢书明，柴天佑．一种参数自适应模糊PID控制器．信息与控制，1998，27(4)：255～259
[22] Zhi-Wei Woo,Huang-Yuan Chung, Jin-Jye Lin. A PID type fuzzy controller with self-tuning scaling factors. Fuzzy Sets and Systems, 115(2000),321～326
[23] W.Li, X.G. Chang, F.M. Wahl et ai. Tracking control of a manipulator under uncertainty by FUZZY P+ID controller. Fuzzy Sets and systems, 112(2000),125～137
[24]刘晓莉，张曙光，周少武等．模糊自校正控制在加热炉温度控制中的应用．湘潭矿业学院学报，2001，16(3)：82～85
[25]罗海福，毛义梅，张晶．一种参数自适应模糊PID控制器的设计与仿真．自动化与仪器仪表，2001．3：10～12
[26]陈新海，李言俊，周军编箸．自适应控制及应用．西安：西北工业大学出版社，1998．12
[27]刘智勇，苏琮，吴今培．纯滞后工业系统的复合模糊控制．自动化仪表，1998，19(5)：24～26
[28]王击，罗安，蔡自兴．智能控制在时滞系统中的算法研究．基础自动化，2001，8(6)：4～6
[29]宋明刚，李跃忠，王亮．智能PID方法在高精度控温中的应用研究．测控技术，1997，16(1)：12～14
[30]张化光，何希勤等箸．模糊自适应控制理论及其应用．北京：北京航空航大大学出版社，2002．7
[31]诸静等箸．模糊控制原理与应用．北京：机械工业出版社，1995．7
[32]胡社教，徐晓冰，杨柳．温度控制仪表的模糊PID控制．合肥工业大学学报(自然科学版)，1988，
21(5)：151～154
[33]黄琦兰，王知谟．一种自适应PID控制器的控制算法．天津城市建设学院学报，1997，3(1)：37～40
[34]刘天键．自适应模糊单神经元非模型控制系统的研究．厦门：福州大学，2001
[35]章兢．参数自调整Fuzzy+Ⅰ调节器．湖南大学学报，1993，20(6)：93～99
[36]罗安．大时滞系统模糊控制．工业加热，1996(2)：14～18
[37]范晓英，陆培新，陈文揩．一种新型的模糊控制器．控制理论与应用，1995，12(5)：597～601
[38]陈东辉．唐山高线厂加热炉燃烧模糊控制系统．河北理工学院学报，2000，24卷增刊，39～44
[39]张鹏，刘勇．转炉煤气步进式加热炉及其特点．冶金设备，2002．2：50～52
[40]何亨文，胡晚霞．智能在线自整定PID算法及其在电加热炉控制系统中的应用．电子测量与仪器学报，1998，12(1)：65～69
[41]龚菲，王永骥．神经网络自适应控制在电加热炉中的应用．工业加热，2002．1：5～7
[42]姚国年，翟唤春，王丽鹃．双模控制在动态控温系统中的应用．仪器与仪表，1999．4：17～19
[43]陈新海，李言俊，周军．自适应控制及应用．西安：西北工业大学出版社，1998
[44] SooYeong Yi,Myung Jin Chung. System design and stability analysis of a fuzzy logic controller. Fuzzy Set and System,1995,271-298.
[45] A.Blanco,M.Delgado,I.Requena. Improved Fuzzy neural networks for solving relational equation. Fuzzy Set and System, 1995,311-322.
[46]张乃饶，金晖．对稳定的模糊自适应控制方案的研究与改进．自动化学报，1997，23(2)：160-166
[47]候北平，卢佩，付连昆，自适应模糊PID控制器的设计及其于MATLAB的计算机仿真．天津轻工业学院学报，2001．12(4)：32～35
[48]程卫国，冯峰，王雪梅等箸．MATLAB5.3精要编程及高级应用．北京：机械工业出版社，2000．4
[49]刘革辉，单杰峰，郑楚光．Matlab软件中的Fuzzy Logic工具箱在模糊控制系统仿真中的应用．计算机仿真，2000．9，17(5)：69～72
[50] Mohand Mokhtari，Michel Marie箸，赵彦铃，吴淑红译．MATLAB与SIMULINK工程应用．北京：电子工业出版社，2002．1
[51]陈在平，魏克新．基于MATLAB(SIMULINK)语言的智能控制系统仿真．电气传动，1998．4：42～44
[52]张志涌，徐彦琴等编著．MATLAB教程—基于6.x版本．北京：北京航空航天大学出版社。2001．4
[53]谢家宋．高效蓄热式加热炉的应用与实践．轧钢．2001年2月第18卷第一期63～64
[54]叶少珍．基于神经网络的模糊控制系统的研究．福州大学学报(自然科学版)．2000年6月第28卷第3期98～101
[55]李春香，钟碧良，毛宗源．基于神经网络实现的PID控制器．石油化工高等学校学报．1999年6月第12卷第2期78～81
[56]潘世华，杨兵，葛芦生，杨波．蓄热式加热炉分布式测控系统．安徽工业大学学报．2002年10月第19卷第4期266～269
[57] Hunt. K. J. etc. Neural Network for Control System—A Survey. Automatica, 1992, 28(6): 1083～1112
[58] M. S. Ahmed and I. A. Tasaddug. Neural Servocontroller for Nonlinear MIMO Plant. IEE Proc. Control Theory&Appl. 1998, 145(3): 277～290
[59] Mamdani E. H. Development in Fuzzy Logic Control. Proc of 23rd Conference on Decision and Control,1984
[60] C.H. Chou, H.C. Lu, A heuristic self-tuning fuzzy controller, Fuzzy Sets and Systems 61(3) (1994)249～264
[2]王顺晃．舒迪前编箸．智能控制系统及其应用．北京：机械工业出版社，1995．1
[3]李士勇等编箸．模糊控制和智能控制理论与应用．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1990．12
[4]王化祥，孙金刚，陈磊．一种新型模糊PID调节器的设计．自动化仪表，2000，21(5)：8～10
[5]孙增圻等编箸．智能控制理论与技术．北京：清华大学出版社，1997．4
[6]杨波，葛芦生．蓄热式加热炉的神经网络燃烧控制．安徽工业大学学报，2002．1，第19卷第一期
[7]柴天佑，王中杰，王伟．加热炉控制技术的回顾与展望．冶金自动化，1998年第五期
[8]金以慧主编．过程控制．北京：清华大学出版社，1993．4
[9]李友善，李军编箸．模糊控制理论及其在过程控制中的应用．北京：国防工业出版社，1993
[10]王文杰．模糊控制理论在温度控制中的应用．西北纺织工学院学报，1995，9(2)：152～154
[11]费峻涛，鲍远律，朱民，杨梅．自动化与仪表．第13卷，1998第2期
[12]刘关俊．模糊控制器在陶瓷窑炉温度控制中的应用．电气开关，2000(5)：38～40
[13]朱长华．蓄热式加热炉燃烧技术．湖南冶金．No．6 Nov．2001
[14]陈在平，杜太行等编箸．控制系统计算机仿真与CAD．天津：天津大学出版社．2001．9
[15]胡国亮，陈久康．用MATLAB进行模糊控制器的设计和仿真．基础自动化，2000．2，7(1)：15～20
[16]刘革辉，单杰峰，郑楚光．Matlab软件中的Fuzzy Logic工具箱在模糊控制系统仿真中的应用．计算机仿真，2000．9，17(5)：69～72
[17]薛定宁箸．反馈控制系统设计与分析—MATLAB语言应用．北京：清华大学出版社，2000．4
[18]Mohand Mokhtari，Michel Marie箸。赵彦铃，吴淑红译．MATLAB与SIMULINK工程应用．北京：电子工业出版社，2002．1
[19]陈住平，魏克新．基于MATLAB(SIMULINK)语言的智能控制系统仿真．电气传动，1998．4：42～44
[20]张化光，柴天佑，王殿辉．操作人员控制规则的模糊建模及其应用．自动化学报，1994，20(3)：308～314
[21]谢书明，柴天佑．一种参数自适应模糊PID控制器．信息与控制，1998，27(4)：255～259
[22] Zhi-Wei Woo,Huang-Yuan Chung, Jin-Jye Lin. A PID type fuzzy controller with self-tuning scaling factors. Fuzzy Sets and Systems, 115(2000),321～326
[23] W.Li, X.G. Chang, F.M. Wahl et ai. Tracking control of a manipulator under uncertainty by FUZZY P+ID controller. Fuzzy Sets and systems, 112(2000),125～137
[24]刘晓莉，张曙光，周少武等．模糊自校正控制在加热炉温度控制中的应用．湘潭矿业学院学报，2001，16(3)：82～85
[25]罗海福，毛义梅，张晶．一种参数自适应模糊PID控制器的设计与仿真．自动化与仪器仪表，2001．3：10～12
[26]陈新海，李言俊，周军编箸．自适应控制及应用．西安：西北工业大学出版社，1998．12
[27]刘智勇，苏琮，吴今培．纯滞后工业系统的复合模糊控制．自动化仪表，1998，19(5)：24～26
[28]王击，罗安，蔡自兴．智能控制在时滞系统中的算法研究．基础自动化，2001，8(6)：4～6
[29]宋明刚，李跃忠，王亮．智能PID方法在高精度控温中的应用研究．测控技术，1997，16(1)：12～14
[30]张化光，何希勤等箸．模糊自适应控制理论及其应用．北京：北京航空航大大学出版社，2002．7
[31]诸静等箸．模糊控制原理与应用．北京：机械工业出版社，1995．7
[32]胡社教，徐晓冰，杨柳．温度控制仪表的模糊PID控制．合肥工业大学学报(自然科学版)，1988，
21(5)：151～154
[33]黄琦兰，王知谟．一种自适应PID控制器的控制算法．天津城市建设学院学报，1997，3(1)：37～40
[34]刘天键．自适应模糊单神经元非模型控制系统的研究．厦门：福州大学，2001
[35]章兢．参数自调整Fuzzy+Ⅰ调节器．湖南大学学报，1993，20(6)：93～99
[36]罗安．大时滞系统模糊控制．工业加热，1996(2)：14～18
[37]范晓英，陆培新，陈文揩．一种新型的模糊控制器．控制理论与应用，1995，12(5)：597～601
[38]陈东辉．唐山高线厂加热炉燃烧模糊控制系统．河北理工学院学报，2000，24卷增刊，39～44
[39]张鹏，刘勇．转炉煤气步进式加热炉及其特点．冶金设备，2002．2：50～52
[40]何亨文，胡晚霞．智能在线自整定PID算法及其在电加热炉控制系统中的应用．电子测量与仪器学报，1998，12(1)：65～69
[41]龚菲，王永骥．神经网络自适应控制在电加热炉中的应用．工业加热，2002．1：5～7
[42]姚国年，翟唤春，王丽鹃．双模控制在动态控温系统中的应用．仪器与仪表，1999．4：17～19
[43]陈新海，李言俊，周军．自适应控制及应用．西安：西北工业大学出版社，1998
[44] SooYeong Yi,Myung Jin Chung. System design and stability analysis of a fuzzy logic controller. Fuzzy Set and System,1995,271-298.
[45] A.Blanco,M.Delgado,I.Requena. Improved Fuzzy neural networks for solving relational equation. Fuzzy Set and System, 1995,311-322.
[46]张乃饶，金晖．对稳定的模糊自适应控制方案的研究与改进．自动化学报，1997，23(2)：160-166
[47]候北平，卢佩，付连昆，自适应模糊PID控制器的设计及其于MATLAB的计算机仿真．天津轻工业学院学报，2001．12(4)：32～35
[48]程卫国，冯峰，王雪梅等箸．MATLAB5.3精要编程及高级应用．北京：机械工业出版社，2000．4
[49]刘革辉，单杰峰，郑楚光．Matlab软件中的Fuzzy Logic工具箱在模糊控制系统仿真中的应用．计算机仿真，2000．9，17(5)：69～72
[50] Mohand Mokhtari，Michel Marie箸，赵彦铃，吴淑红译．MATLAB与SIMULINK工程应用．北京：电子工业出版社，2002．1
[51]陈在平，魏克新．基于MATLAB(SIMULINK)语言的智能控制系统仿真．电气传动，1998．4：42～44
[52]张志涌，徐彦琴等编著．MATLAB教程—基于6.x版本．北京：北京航空航天大学出版社。2001．4
[53]谢家宋．高效蓄热式加热炉的应用与实践．轧钢．2001年2月第18卷第一期63～64
[54]叶少珍．基于神经网络的模糊控制系统的研究．福州大学学报(自然科学版)．2000年6月第28卷第3期98～101
[55]李春香，钟碧良，毛宗源．基于神经网络实现的PID控制器．石油化工高等学校学报．1999年6月第12卷第2期78～81
[56]潘世华，杨兵，葛芦生，杨波．蓄热式加热炉分布式测控系统．安徽工业大学学报．2002年10月第19卷第4期266～269
[57] Hunt. K. J. etc. Neural Network for Control System—A Survey. Automatica, 1992, 28(6): 1083～1112
[58] M. S. Ahmed and I. A. Tasaddug. Neural Servocontroller for Nonlinear MIMO Plant. IEE Proc. Control Theory&Appl. 1998, 145(3): 277～290
[59] Mamdani E. H. Development in Fuzzy Logic Control. Proc of 23rd Conference on Decision and Control,1984
[60] C.H. Chou, H.C. Lu, A heuristic self-tuning fuzzy controller, Fuzzy Sets and Systems 61(3) (1994)249～264