基于MCS-51单片机智能温度控制系统设计文献综述
温度控制在热处理工艺过程中,是一个非常重要的环节。控制精度直接影响着产品质量的好坏。实验室人员根据材料的烧成制度来调节电炉的输出电压以实现对电炉的温度控制。一般的有两种方法:第一种就是手动调压法,第二种控制方法在主回路中采取双向可控硅装置,并结合一些简单的仪表,使得保温阶段能够自动,但这两种方法的升温过程都是依赖于试验者的调节,并不能精确的按照给定的升降温速度来调节。本文提出的以参数自整定PID 控制为基础的温控系统简单、可靠,大大提高了控制质量及自动化水平,具有良好的经济效益。
电炉是热处理生产中应用最广的加热设备，通过布置在炉内的电热元件将电能转化为热能,借助辐射与对流的传热方式加热工件。通常可用以下模型定性描述
式中 X——电炉内温升（指炉内温度与室温温差)
K——放大系数
t——加热时间
T——时间系数
V——控制电压
τ0——纯滞后时间
但在实际热力过程中，由于被加热金属的导热率、装入量以及加热温度等因素的不同，直接影响着 K 、T 、τ0等参数的变化，因此电炉本身具有很大的不确定性。
温度控制在热处理工艺过程中,是一个非常重要的环节。控制精度直接影响着产品质量的好坏。根据不同的目的，将材料及其制件加热到适宜的温度。
在工业生产过程中，电炉随着负荷变化或干扰因素的影响，其对象特性或结构发生改变。电炉温控具有升温单向性、大时滞和时变的特点，如升温靠电阻丝加热，降温依靠自然冷却，温度超调后调整慢，因此用传统的控制方法难以得到更好的控制效果。另外对于 PID 控制，若条件稍有变化，则控制参数也需调整。自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统指标保持在最佳范围内。但由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量以及评价指标不易定量表示，而模糊理论正是解决这一问题的有效途径。
人们运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件操作用模糊集表示并把这些模糊控制规则及有关信息(如评价指标、初始 PID 参数等)作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况运用模糊推理，实现自动对 PID 参数的最佳调整。
摘要：
本文根据模糊控制和PID控制的特点及其原理，把模糊控制和PID控制结合起来，形成模糊PID控制，有效的克服了它们的缺点而发挥了它们的优势。本文详细阐述了该系统中模糊PID控制器的实现方法、系统的各种控制、故障检测以及状态显示。
模糊PID控制器实际上跟传统的PID控制器有很大联系。区别在于传统的控制器的控制前提必须是熟悉控制对象的模型结构，而模糊控制器因为它的非线性特性，所以控制性能优于传统PID控制器。对于时变系统，如果能够很好地采用模糊控制器进行调节，其控制结果的稳定性和活力性都会有改善。但是，如果调节效果不好，执行器会因为周期振荡影响使用寿命，特别是调节器是阀门的场合，就必须考虑这个问题。为了解决这个问题，出现了很多模糊控制的分析方法。本文提出的方法采用一个固定的初始域，这样相当程度上简化了模糊控制的设定问题以及实现。文中分析了振荡的原因并分析如何抑制这种振荡的各种方法，最后，还给出一种方案，通过减少隶属函数的数量以及改善解模糊化的方法缩短控制信号计算时间，有效的改善了控制的实时性。
模糊控制器的一个主要缺陷就是调整的参数太多。特别是参数设定的时候，因为没有相关的书参考，所以它的给定非常困难。众所周知，优化方法的收敛性跟它的初始化设定有很大关联，如果模糊控制器的初始域是固定的，那么它的控制就明显的简化了。而且我们要控制的参数大多有其实际的物理意义，所以模糊控制器完全可以利用PID算法的控制规律进行近似的调整。也就是说最简单的模糊PID控制器就是同时采用几种基本模糊控制算法（P+I+D或者PI+D），控制过程中它会根据控制要求，做出适当的选择，保证在处理跟踪以抗阶跃干扰问题上，其控制性能接近于任何一种PID控制。假设模糊集的初始域是对称的，两个调节器的参数采用Ziegler-Nichols方法。
为了改善上述设计的模糊控制器，我们有必要考模糊控制器的参数问题，有两种方法可以采纳，一种采用手动的方法改变，另一种就是采用一些相关的优化算法。其中遗传算法就是一种。控制器采用的参数不同，其收敛的优化值也会不一样。这些参数包括模糊集的分布，模糊集的个数，映射规则，基本模糊控制器的参数和不同的算法组合等。要注意的是在优化前必须选定模糊推理及解模糊的方法。很明显，优化过程很耗时，更有甚者，有些优化方法要已知系统的精确模型，但是实际过程中难以得到系统的精确模型，所以在大多数情况下，这些优化算法不能直接应用在实际过程。也就是说模型不精确直接影响优化成败。模糊控制的主要思想就是针对那些传递函数未知的或者结构难以辨识的系统进行控制，这也是模糊控制的性能为什么优于传统方法的原因。同时，把模糊控制和传统的PID控制算法结合起来，更能体现这种算法的优点，因为它大大简化实际过程的调整。
参数集的启发式优化法也适用于模糊PI控制器，它采用固定的定义域，其参数的选取和传统的PI控制器都一样。我们采用的控制方法是结合模糊PI算法和PD算法并利用启发式优化法处理参数集，特别要注意这里的调节器出现了两个比例环节，所以它的控制可能不同于传统的PID算法。但是我们调整的参数它们本身具有实际的物理意义，值得一提的是前面所提到的控制可以通过改变采样时间而不改变定义域的范围实现调整。
关键词：单片机；热处理温度控制；模糊 PID
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