基于PID控制的注塑机料筒温度控制系统研究
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基于PID控制器的温度控制系统设计随着现代工业的快速发展,各种自动控制系统也得到了广泛应用。
其中,基于PID控制器的温度控制系统设计广泛应用于化工、制药、冶金等行业。
本文将从基本原理入手,详细论述基于PID控制器的温度控制系统设计。
一、PID控制器的原理PID控制器是一种经典的控制器,它采用比例、积分、微分三个控制量的组合,通过对控制量不同比例的组合,实现对被控对象的精确控制。
具体来说,PID控制器将被控对象的当前状态与期望的目标状态进行比较,计算出误差值,然后对误差值进行P、I、D三个控制量的加权计算,得到控制输出值,通过执行控制动作,使被控对象达到期望的目标状态。
其中,比例控制P以被控对象的当前状态与期望目标状态之间的误差值为输入,按比例放大输出控制信号,其控制效果主要针对误差量的大小。
积分控制I主要是针对误差值的积累程度,在误差值持续存在的情况下逐渐加大控制输出的幅度,使被控对象逐渐趋近期望的目标状态。
微分控制D主要是针对误差值的变化速度,当偏差值增加或减小的速率较快时,将适当增大或减小控制输出量的幅度,以加快误差的消除速度。
综上所述,PID控制器的优点在于能够快速消除误差,避免超调和欠调,稳定性强,且对于被控对象的性质要求不高。
因此,PID控制器成为了温度控制系统设计的主要控制器之一。
二、温度传感器的选取温度控制系统的核心是温度控制器,其中最关键的部分是温度传感器。
良好的温度传感器应具有温度响应时间短、测量范围广、精度高等特点。
其中最常用的温度传感器是热电偶和热电阻。
热电偶是一种基于热电效应的温度测量传感器,它是利用不同材料所产生的热电动势的差别测量温度。
热电偶具有灵敏度高、阻抗小、动态响应快等特点,但受到热电对、交流电干扰等因素影响较大,测量过程中容易出现漂移现象。
热电阻是一种利用金属或半导体的电阻随温度变化的特性测量温度的传感器。
热电阻具有较高的精度、长期稳定性好的特点,但响应迟缓,对于超出其量程的高温不可用。
基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统研究李月英;齐仁龙【摘要】温度是塑料挤出工艺中的关键参数,塑料挤出机的温度控制系统具有非线性和滞后控制等特点,严重影响挤出机温度控制的响应速度和稳定性。
为解决传统比例积分微分(PID)控制的缺点,在传统PID控制的基础上,结合模糊控制的优点,提出了一种复合模糊PID控制算法,并采用Matlab软件对该模糊PID复合控制器进行仿真。
结果表明,复合模糊PID算法对塑料挤出机温度控制精度高,调节时间较带有补偿环节的PID控制方式缩短了56%,系统稳定阶段的超调量为0,稳定性更好。
%Temperature is the key parameter in plastics extrusion, however, the temperature control system in plastics extruder features nonlinear and hysteresis control, which affects the response speed and stability of temperature control. A compound fuzzy proportional integral differential(PID)control algorithm is presented to solve the drawbacks in traditional PID control algorithm, which is based on traditional PID control coupled with the advantages of fuzzy control algorithm and has been simulated by Matlab. The results show that the temperature control in extruder has high precision by means of compound fuzzy PID control algorithm. Its regulating time is reduced by 56% compared with that of compensation PID control method. The overshoot is 0 in stable stage ofthe system, which implies greater stability.【期刊名称】《合成树脂及塑料》【年(卷),期】2016(033)006【总页数】4页(P59-62)【关键词】塑料挤出机;比例积分微分控制算法;模糊控制算法;温度控制系统【作者】李月英;齐仁龙【作者单位】郑州科技学院,河南省郑州市 450064;郑州科技学院,河南省郑州市 450064【正文语种】中文【中图分类】TQ320.5影响塑料挤出成型工艺的主要参数是温度、压力以及挤出速率[1]。
基于PID控制的注塑机料筒温度控制系统研究摘要:文章指出了注塑机料筒温度控制系统的主要技术问题,概述了温度控制的三种控制方法,即线性PID控制,非线性PID控制和基于BP神经网络的PID控制,分别阐述了这些控制方法的工作原理及其优缺点。
其中,基于BP神经网络的PID控制器的优越性最好,不仅能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,还具有神经网络的可预测性,实用性强,能很好地满足注塑机料筒的温度控制要求。
关键词:线性;非线性;PID;BP注塑机料筒温度是注塑工艺的重要参数,对料筒温度进行有效地控制是保证塑料制品成型质量的重要环节。
然而,注塑机料筒温度系统是一个多变量、离散、间歇工作、大滞后、非线性、强耦合且需要人工参与的复杂系统,由于其加温过程中的复杂性,使得该控制系统的精确数学模型很难以建立,也就使得料筒的温度控制成为注塑机控制器设计中的难点。
另外,在注塑机料筒温度控制器的设计过程中,控制器的工作性能,如良好的鲁棒性和较低的算法复杂度是不可忽视的参数指标。
目前,采用较多的是PID控制方法,这主要是因为PID控制应用范围广,广泛应用于非线性或时变控制过程中,而起PID控制器中的3个参数Kd、Kp、Ki比较容易整定,是最简单的有时却又是最好的控制器。
本文基于料筒温度PID控制器的发展过程,从线性PID控制器到非线性PID 控制器,再到基于BP神经网络的PID控制器三个方面,分别阐述了各自的优缺点。
1 料筒温度线性PID控制器PID控制器不用被控对象的精确模型,只用控制目标与对象实际行为之间的误差来产生消除此误差的控制策略。
由于PID控制技术是立足于误差来减少误差的过程控制原理,所以在控制工程实践中得到广泛有效的应用。
本文主要研究注塑机料筒的温度控制系统,采用线性PID控制器,其基本结构如图1所示。
从图1可以概括出线性PID控制方法在实践应用中,本文的温度控制系统设计中存在如下问题:①直接以e=v-y的方式产生原始误差不太合理。
注塑机PID温度调整设置原理注塑机PID温度调整设置原理当热电偶采集被测温度偏离所希望给定值时,PID控制可测量信号与给定值偏差进行比例(P)、积分(I)、微分(D)运算,输出某个适当控制信号给执行机构,促使测量值恢复到给定值,达到自动控制效果。
比例运算是指输出控制量与偏差比例关系。
比例参数P设定值越大,控制灵敏度越低,设定值越小,控制灵敏度越高,例如比例参数P设定为4%,表示测量值偏离给定值4%时,输出控制量变化100%。
积分运算目是消除偏差。
偏差存,积分作用将控制量向使偏差消除方向移动。
积分时间是表示积分作用强度单位。
设定积分时间越短,积分作用越强。
例如积分时间设定为240秒时,表示对固定偏差,积分作用输出量达到和比例作用相同输出量需要240秒。
比例作用和积分作用是对控制结果修正动作,响应较慢。
微分作用是消除其缺点而补充。
微分作用偏差产生速度对输出量进行修正,使控制过程尽快恢复到原来控制状态,微分时间是表示微分作用强度单位,仪表设定微分时间越长,则以微分作用进行修正越强。
PID模块操作非常简捷设定4个参数就可以进行温度精确控制: 1、温度设定 2、P值 3、I值 4、D值PID模块温度控制精度主要受P、I、D这三个参数影响。
其中P代表比例,I代表积分,D代表微分。
比例运算(P)比例控制是建立与设定值(SV)相关一种运算,并偏差求运算值(控制输出量)。
当前值(PV)小,运算值为100%。
当前值比例带内,运算值偏差比例求并逐渐减小直到SV和PV匹配(即,直到偏差为0),此时运算值回复到先前值(前馈运算)。
若出现静差(残余偏差),可用减小P方法减小残余偏差。
P太小,会出现振荡。
积分运算(I)将积分与比例运算相结合,调节时间延续可减小静差。
积分强度用积分时间表示,积分时间相当于积分运算值到比例运算值阶跃偏差响应下达到作用所需要时间。
积分时间越小,积分运算校正时间越强。
但积分时间值太小,校正作用太强会出现振荡。
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现文章以注塑机温度控制系统为应用背景,研究了一个基于BP神经网络的PID温度控制系统。
标签:温度控制系统;研究;实现国内市场中的注塑机温度控制系统大多采用比例积分微分(PID)控制和模糊控制。
在塑料机械中,料桶的温度控制非常关键,低于或者高于塑料的适宜熔融标准都会影响产品的最终成型质量。
由于产品成型过程复杂而且可影响因素多,如果可以做好料桶的温控就可以对整个生产起到事半功倍的效果。
但是这几种控制方式都需要建立精确的数学模型,而注塑机温度控制系统是一个大滞后、强耦合、非线性的时变系统,建立精确的数学模型是非常困难的,因此PID温控系统的效果并不是很理想,鉴于这种情况,本文引入一个基于BP神经网络的温度PID控制系统来改善注塑机温度控制。
神经网络具有表达任意非线性映射的能力,能够对非线性系统进行建模。
利用神经网络的这一特点建立动态模型,作为预测控制器的预测模型,可用于热力过程的预测和控制,应用BP神经网络,通过学习和训练逼近对象的真实模型。
对温度控制的各相关指标的相对权重确定。
影响温度变化各相关因素在输入预测和评估模型时,需要一组决定其相对重要性的初始权重,权重的确定需要基本的原则作支持。
例如确定温度的上限及下限,纯加热控制段的比例,不同位置的温度控制段的默认PID参数等。
目前本文使用的是基于经验的三层架构的BP神经网络架构,通过输入层对采样数据的输入,隐含层的各种计算,并把计算结果通过输出传递出去,这样经过在线指导后,可以满足BPN-PIDS系统的算法的实现。
其中各层的连接权值首先通过随机赋值的方式进行,然后根据各指导案例的学习,得到健壮的权重值。
本文的主要工作是设计并实现了一个基于BP神经网络的温度PID控制系统(BP neural network PID system简称为BPN-PIDS),其核心是PID神经网络,如图1-2 BPN-PIDS控制算法所示。
PID 控制在温度控制系统中的应用研究摘要PID 控制是一种常用的控制方式,在温度控制系统中得到了广泛的应用。
本文介绍了PID 控制的原理和实现方法,分析了PID 控制的优势与不足,并探讨了PID 控制在温度控制系统中的应用。
实验结果表明,PID 控制可以在短时间内将温度稳定在设定值附近,具有较高的控制精度和响应速度。
关键词:PID 控制;温度控制系统;控制精度;响应速度1.引言在工业生产、科学实验和生活中,温度控制是一项非常重要的控制任务。
温度控制可以使工业产品、科学实验和生活用品保持稳定的温度,达到保质保量的目的。
温度控制系统根据温度的变化,通过控制加热或冷却设备,使温度保持在设定值附近。
PID 控制是温度控制系统中一种常用的控制方式,可以实现温度的精确控制,具有广泛的应用。
2.PID 控制原理PID 控制是传统控制中最常用的一种控制方式,它基于系统的误差、误差变化率和误差积分值进行控制。
PID 控制的基本原理可以表示为下式:u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*de(t)/dt其中,u(t)表示控制器的输出值,Kp、Ki 和Kd 是分别控制误差、误差积分和误差变化率的控制系数,e(t)是误差信号,de(t)/dt 是误差信号的变化率。
具体来说,Kp 决定控制器对误差的纠正力度,Ki 决定控制器对误差积分的纠正力度,Kd 决定控制器对误差变化率的纠正力度。
PID 控制器使用误差的当前值、时间累积值和变化率的信息进行控制,可以实现快速响应和平稳控制。
3.PID 控制实现方法PID 控制器可以采用硬件和软件两种实现方法。
硬件方式的实现通常使用模拟电路或微控制器等控制芯片。
软件方式的实现通常使用计算机软件进行控制。
下面简要介绍两种实现方法的特点。
3.1硬件实现方法硬件方式的实现方法通常具有较高的实时性和可靠性,适用于对控制精度要求较高的场合。
硬件PID 控制器通常由比较器、积分器和微分器等基本运算电路组成。
基于pid算法的塑料挤出机温度控制系统研究摘要:料挤出机是一种重要的塑料加工机械。
正确控制塑料挤出机的温度对于压出品质与产量起着重要的作用。
传统的控制系统在温度精度与反应速度上存在不足,而基于PID算法的控制系统则可以提高温度控制的精度与速度。
因此,研究基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统具有重要的实用价值。
本文从塑料挤出机温度控制系统的原理和分析、基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统的建立和实现、塑料挤出机温度控制系统的应用技术三方面进行了研究。
本文通过研究表明:基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统能够实现塑料挤出机温度控制的良好效果,确保产品质量和效率,具有重要的实用价值,可以为模具制造行业的发展提供有力的支持。
关键词:塑料挤出机;温度控制;PID算法1、言目前,塑料成型技术已经在工业生产中发挥着越来越重要的作用,模具制造行业也正在快速发展。
塑料挤出机是一种重要的塑料加工机械,其正确的温度控制对于压出品质与产量起着重要的作用。
然而,传统的控制系统存在温度精度和反应速度低下的问题。
因此,基于PID算法的控制系统可以提高温度控制的精度和速度,应用基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统可以有效地改善塑料挤出机的温度控制,进而确保产品质量和效率,为模具制造行业的发展提供有力的支持。
(此处省略中间2497字)4、结论本文从塑料挤出机温度控制系统的原理和分析、基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统的建立和实现、塑料挤出机温度控制系统的应用技术三方面进行了研究,得出以下结论:1)过对塑料挤出机温度控制系统的分析,确定了基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统的建立方案;2)采用PID算法构建塑料挤出机温度控制系统,实现了塑料挤出机的良好温度控制效果;3)基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统具有简单、精确、可靠、安全等优势;4)基于PID算法的塑料挤出机温度控制系统具有重要的实用价值,为模具制造行业的发展提供有力支持。
基于PID控制的注塑机料筒温度控制系统研究
摘要:文章指出了注塑机料筒温度控制系统的主要技术问题,概述了温度控制的三种控制方法,即线性PID控制,非线性PID控制和基于BP神经网络的PID控制,分别阐述了这些控制方法的工作原理及其优缺点。
其中,基于BP神经网络的PID控制器的优越性最好,不仅能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,还具有神经网络的可预测性,实用性强,能很好地满足注塑机料筒的温度控制要求。
关键词:线性;非线性;PID;BP
注塑机料筒温度是注塑工艺的重要参数,对料筒温度进行有效地控制是保证塑料制品成型质量的重要环节。
然而,注塑机料筒温度系统是一个多变量、离散、间歇工作、大滞后、非线性、强耦合且需要人工参与的复杂系统,由于其加温过程中的复杂性,使得该控制系统的精确数学模型很难以建立,也就使得料筒的温度控制成为注塑机控制器设计中的难点。
另外,在注塑机料筒温度控制器的设计过程中,控制器的工作性能,如良好的鲁棒性和较低的算法复杂度是不可忽视的参数指标。
目前,采用较多的是PID控制方法,这主要是因为PID控制应用范围广,广泛应用于非线性或时变控制过程中,而起PID控制器中的3个参数Kd、Kp、Ki比较容易整定,是最简单的有时却又是最好的控制器。
本文基于料筒温度PID控制器的发展过程,从线性PID控制器到非线性PID 控制器,再到基于BP神经网络的PID控制器三个方面,分别阐述了各自的优缺点。
1 料筒温度线性PID控制器
PID控制器不用被控对象的精确模型,只用控制目标与对象实际行为之间的误差来产生消除此误差的控制策略。
由于PID控制技术是立足于误差来减少误差的过程控制原理,所以在控制工程实践中得到广泛有效的应用。
本文主要研究注塑机料筒的温度控制系统,采用线性PID控制器,其基本结构如图1所示。
从图1可以概括出线性PID控制方法在实践应用中,本文的温度控制系统设计中存在如下问题:
①直接以e=v-y的方式产生原始误差不太合理。
由于控制目标在过程中可以“跳变”,但是对象输出y的变化都有惯性,不可能跳变,不可能跳变,因此让缓变的变量y来跟踪能够跳变的变量v是不合理的。
②产生误差信号e的微分信号de/dt没有太好的办法。
微分器物理不可实现,只能近似实现,常用的近似微分器的传递函数为■。
这个传递函数可展成■,是近似微分公式■的实现。
但是,但输入信号v(t)被噪声n(t)污染时,输出y 中的近似微分■信号就被放大的噪声分量■所淹没,无法利用。
因此,PID控制器除特殊情形外,实际上都是PI控制器。
③线性组合不一定是最好的组合方式。
PID控制器给出的控制量u是误差的现在e(t)、误差的过去■e(τ)dτ、误差的将来■三者的加权线性组合。
大量工程实践证明,三者的线性组合不一定是最好的组合方式,为了避免线性组合方式的缺陷就产生了花样繁多的“变增益PID控制器”
④误差信号e的积分■e(τ)dτ反馈的引入有很多副作用。
大量工程实践表明,误差积分反馈的引入会使闭环变得迟钝,容易产生振荡及积分饱和引起的控制量饱和等。
将线性PID控制器应用于注塑机料筒的温度控制系统中,虽然能取得了良好的效果,但是该温度控制系统为大纯滞后系统,被控对象的参数变化较大、影响因素甚多、未建模动态因素显著,非线性严重,很难建立精确的数学模型,针对具有更多内部和外部不确定因素的控制对象时,该PID控制方法就显得无能为力了。
2 料筒温度非线性PID控制器
在注塑机料筒的温度控制系统中,线性PID控制仅仅考虑了控制对象(温度)外部信息,决定了所控制的对象的有限性。
对于带有更多内部和外部太多不确定因素的对象,线性PID就无能为力了。
对于这种情况,有必要去获得并考虑系统的内部信息和外部不确定性,并让这些信息参与系统的控制和调节,提高系统的抗干扰能力。
基于此,一种非线性PID控制器应运而生,它是在线性PID 控制器基础上进行了如下改进:
①根据系统所能承受的能力,被控量变化的合理性和系统提供控制的能力,由设定值v先安排合适的过渡过程。
该过渡过程由TD实现,TD不但给出所安排的过渡过程信号,还给出过渡过程的微分信号。
②误差的微分信号是可以用噪声放大效应很低的TD、状态观测器或ESO来提取。
③不同于线性PID控制,采用合适的非线性函数对误差进行组合,形成新的非线性误差反馈控制规律。
将非线性PID控制器应用于注塑机料筒温度控制系统中,由多个单回路非线性PID控制器分别调节各个电热环的供电电压,从而控制料筒各个段的温度。
由于该控制系统不需要建立精确的数学模型,而且能够把作用于被控制对象的所有不确定因素都归结为“未知扰动”,所以采用实时监测的温度数据对它进行估计并予以补偿,就可以达到自动抗扰的目的,进而实现温度的自动实时控制。
然而,在温度控制策略实现上,该温度控制系统依然存在一个显著的问题,即不清楚未建模动态因素,不具有预测性。
3 基于BP神经网络的料筒温度PID控制器
针对注塑机料筒温度控制的要求和线性PID控制器、非线性PID控制器的不足,尤其是针对非线性PID控制器的不可预测性,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器。
该控制器将神经网络和PID控制技术相结合,能无限地逼近非线性系统,具有收敛快、可预测的优点。
而且,基于BP神经网络的料筒温度PID控制器能有效地缩短过渡过程,具有较好的稳定性和快速响应性,可以满足注塑机料筒的温度控制要求。
该控制器由常规PID控制器和神经网络控制器两部分组成,如图2所示。
考虑到邻近加热器的影响,神经网络控制器的输入除本段加热器的输入信号、反馈信号外,还将邻近加热器的反馈信号引入。
神经网络控制器的输出即为PID 控制器的Kd、Kp、Ki3个参数,根据控制系统的输入/输出情况,通过神经网络实时调整PID控制器的3个参数,从而实现料筒温度的高性能控制。
与线性PID控制和非线性PID控制相比,基于BP神经网络的PID控制具有较好的稳定性和快速动态响应的特性,温度调节过程短。
由于BP神经网络具有很强的学习能力,能够不断地从训练样本中提取出所蕴含的基本信息,用于温度预测。
另外,在温度参数变化、数学模型不精确和控制环境变化的情况下,该控制器能保持较好的工作性能,系统鲁棒性强,使得该控制方法具有很大的应用前景。
4 结语
在注塑机控制系统中,加热料筒温度控制是其中非常重要的一环,为了实现高性能的温度控制功能,本文介绍了三种PID控制方法,即线性PID控制、非线性PID控制和基于BP神经网络的PID控制。
这三者之间具有层层递进的关系,后者都较前者具有更好的工作性能。
以性能最好的基于BP神经网络的PID控制方法为例,该方法兼具了非线性PID控制方法的优越性能,在带有更多内部和外部不确定因素的情况下,能实现较好的温度控制作用,具有良好的抗干扰性能;同时,该方法通过神经网络的学习能力实现温度数据的训练,可实现对未来数据的实时预测,具有可预测性,鲁棒性更强,实用价值更高。
参考文献:
[1] 孙小权,钱少明.基于BP神经网络的料筒温度PID控制器[J].机电工程,2008,(5).
[2] 曾璐.基于模糊变系数PID算法的注塑机料筒温度控制[J].广东轻工职业技术学院学报,2011,(3).
[3] 宁璀,张泉灵,苏宏业.注塑机料筒温度先进控制的研究与应用[J].机床与液压,2007,(12).。