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通常,对于温度控制的理解,是觉得其技术成熟且改变不大。有一些工业的应用(如,注塑工业),不仅对时间进行精确的控制,而且在当设定值改变时,对于快速加温阶段和扰动的快速响应形成最小程度的过冲(overshoot)和下冲(undershoot)。
通常,对于温度控制的理解,是觉得其技术成熟且改变不大。有一些工业的应用(如,注塑工业),不仅对时间进行精确的控制,而且在当设定值改变时,对于快速加温阶段和扰动的快速响应形成最小程度的过冲(overshoot)和下冲(undershoot)。一般采用的PID控制技术难以满足这些特殊的场合。
控制器由两个部分组成:传统PID控制器、模糊化模块。
PID模糊控制重要的任务是找出PID的三个参数[1] 与误差e和误差变化率ec之间的模糊关系,在运行中不断检测e和ec,根据确定的模糊控制规则来对三个参数进行在线调整,满足不同e和ec时对三个参数的不同要求。
存在2种的复杂温度控制器。一种方案是基于增加特殊性能的PID,另一种方案是模糊逻辑控制。
模糊PID控制器
通常,对于温度控制的理解,是觉得其技术成熟且改变不大。有一些工业的应用(如,注塑工业),不仅对时间进行精确的控制,而且在当设定值改变时,对于快速加温阶段和扰动的快速响应形成最小程度的过冲(overshoot)和下冲(undershoot)。一般采用的PID控制技术难以满足这些特殊的场合。
控制器由两个部分组成:传统PID控制器、模糊化模块。
PID模糊控制重要的任务是找出PID的三个参数[1] 与误差e和误差变化率ec之间的模糊关系,在运行中不断检测e和ec,根据确定的模糊控制规则来对三个参数进行在线调整,满足不同e和ec时对三个参数的不同要求。
存在2种的复杂温度控制器。一种方案是基于增加特殊性能的PID,另一种方案是模糊逻辑控制。
增强的PID温度控制
加热和冷却过程中的不同速度(时间常数)可根据温度设定值,进行PID常数的动态调节。这样的调节需要一个加热模型--加热过程的反转静态特性(inverse static characteristic)。一旦控制系统执行加热模型,它的输出可被相应地用于前馈变量。前馈变量与比例成分的输出一起使加热模型符合加热过程。
一个近似的时间优化控制方法需要将温度控制的全部过程分为3个部分,每部分都有其不同控制机制。在第一阶段(温度在设定值之下)和最后一个阶段(温度在设定值之上),幂常量(分别是满值和零)被应用,控制调节误差。在中间阶段(设定值在中间),线性PID控制开始作用。在这里所谓的线性控制区(linear control zone,LCZ)、非线性、调节误差限制(regulation error limit ,REL)就能被使用,会有助于限制温度的过冲和下冲。图1中,为加强的PID温度控制器的框图,适用范围较广。
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