基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究
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4 仿真结果
4．1 建立系统Simulink仿真框图
在Matlab的Simulink环境下根据图2设计出系统的仿真框图。如图3所示。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/162084.htm
，模糊化因子ke=0．12，kec=0．02，解模糊因子K1=1.8，K2=0.03，K3=0.01，PID参数值KP=3．5，KI=0．025，KD=0．1。图4是常规PID控制曲线图和模糊PID控制曲线图。仿真结果表明，模糊PID控制方法较常规的PID控制，具有较高的控制精度，超调量小，控制效果好。
仿真显示采用Fuzzy-PID算法，没有振荡并且超调量小，从仿真的结果可以看出，常规PID算法调节时间为55 s，而模糊PID的调节时间是27 s，常规PID的超调量是26％，而模糊PID的超调量是1．27％，明显优于传统的PID算法。
4．3 温度控制系统实际控制效果
将常规PID和模糊PID参数自整定算法用于温度控制系统中，以及加入相同的干扰后对控制效果的影响，其温度控制实验曲线如图5，图6所示。
从温度控制系统的实际控制结果看出：常规PID算法调节时间为4．4 min，而模糊PID的调节时间是2．1min，常规PID的超调量是10％，而模糊PID的超调量是6％；在加入相同干扰的情况下，系统恢复稳定的时间，常规PID是2．7 min，模糊PID是0．9 min。
5 结语
温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性的特性，并且锅炉水温控制系统中的循环水也是强干扰，增加了系统控制的复杂性，常规PID控制效果不太理想，而模糊PID参数自整定控制算法对于解决温度系统中的非线性、时变性和大延时起到明显的改善效果，对干扰也具有较好的抑制调节能力。
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