PID加自适应模糊逻辑- 两全其美之法

比例积分微分（PID）控制是一种成熟的将系统驱动到目标位置或水平的方法。作为控制温度的手段它几乎无处不在，并广泛应用于无数的化学和科学过程以及自动化领域。然而，PID控制并非没有问题。在目标值发生变化的情况下，无论是作为阶梯函数还是作为“升温和保温”曲线的一部分，它都会产生不理想的结果。

为了提高性能，一些仪器制造商正在探索使用“模糊逻辑”进行过程控制的价值。这篇OMEGA Engineering白皮书探讨了PID系统的弱点和模糊逻辑的潜在好处，特别是提及了温度控制问题。个别部分涉及：

在控制回路反馈的最基本形式中，测量诸如温度的输出并将其与目标值进行比较。根据这些值之间的差异，计算出一个校正因子并将其应用于输入。如果烤箱温度低于要求，则热量会增加。在比例控制中，（PID首字母缩略词中的第一项）校正因子与差值成比例。因此，永远不会实现目标值，因为当差异接近零时，所应用的校正也接近零。

积分动作，“PID”中的第二项，试图解决这个问题。它有效地累计了“P”动作的误差结果，使用它来增加修正系数。如果烤箱保持低于目标温度，“I”将起到增加输送热量的作用。但是，当达到目标时，不是停止加热，“I”会尝试将累积误差驱动为零，从而导致超调。

第三个字母D代表微分，试图最小化这种超调。它通过减慢接近目标时应用的校正因子来实现此目的。

PID控制方程中的数学是复杂的，具有多个变量和常数相互作用。在任何给定的应用中，选择这些应用以在过程本身和仪器施加的约束内尽可能接近地跟随目标值。

几乎每个过程控制应用都共有的三个问题是：

在许多情况下，输出可能需要很长（也许也是可变的）时间来响应输入变化。例如，炉子在“充入”新金属时会冷却，并且可能需要几分钟才能恢复到原来的温度。这可能导致温度超调，从而可能会损坏内容物。或者，加热可能太慢，降低了工艺效率并对产品或材料造成有害影响。

当目标值瞬间改变时，PID迫使系统应用大的校正因子，这又会导致超调。或者，系统可能变得饱和，无法提供足够的校正，增加了“I”项的影响。

这些问题也发生在“升温和保温”的情况下，其中温度逐渐升高然后保持。跟踪设定值的逐渐变化可以挑战PID控制系统。

因此，选择最佳值是一种称为“调整”的试错过程。多年来，已经开发出许多调整方法，其中最满意的方法似乎是“Ziegler Nichols”方法。但是，这种方法会产生强烈的振荡，这在某些情况下可能是有问题的。

传统计算基于布尔逻辑，意味着所有内容都表示为0或1。在某些情况下，这会导致过度简化和不充分的结果。模糊逻辑（引申为模糊控制）寻求通过创建与人类对问题的感知更加一致的启发式来处理复杂性。

模糊逻辑提供了一种在复杂控制情况下处理不精确和非线性的方法。输入被传递到“推理引擎”，其中应用人或基于经验的规则来产生输出。

PID循环的调整取决于启发式算法，但往往最终是次优的。模糊逻辑提供了Ziegler Nichols等方法的替代方案，越来越多的研究表明它可以产生出色的结果。因此，控制许多复杂过程的理想方法似乎是使用基于模糊逻辑调整的PID控制器。

一种采用该方法的市售产品是OMEGA® Platinum系列温度和过程控制器。该基于微处理器的紧凑型PID控制器系列有三种DIN尺寸可供选择，易于设置和使用。可以连接所有常见的热电偶和RTD，系统仅自动启用所选输入类型的相关功能。电压和电流输入也可用，几乎可用于任何工程单位。这些控制器提供完整的PID解决方案，支持最多16个升温和保温序列的复杂程序。具有自适应模糊逻辑的PID应用可以自动调整，有助于获得上佳结果。

除非开环控制可以接受，否则几乎每个过程控制应用都将受益于PID控制。在温度控制方面，很好的例子包括：

此外，许多科学和化学过程依赖于仔细和准确的温度控制。

闭环控制尝试使进程的实际输出尽可能接近目标或设定点输出。

PID控制是提供这种控制的成熟方法，但需要调整才能获得最佳性能。这种调整复杂而有难度，因此通常采用启发式技术，例如Ziegler Nichols方法。

需要步进改变或“升温和保温”控制的过程通过传统的PID技术特别难以处理。为了解决这个问题，像OMEGA这样的控制器制造商正在采用基于模糊逻辑的自动调整功能。利用先进的计算技术帮助优化PID循环，并提供更高水平的过程控制。