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摘要：对电子产品进行老化测试时，老化测试箱的温度控制效果至关重要。为了改善老化测试箱的温度控制，介绍了温度测试箱的系统结构，随后介绍了PID和模糊控制，最后对系统进行模糊PID控制的仿真。仿真系统采用模糊控制算法对温度进行控制，实现了很好的控制，达到了满意的控制效果。仿真结果表明，模糊控制方法提高了控制的实时性、稳定性和精确度，对于工程实际应用具有较强的借鉴意义。 0引言 在现代电子测试中，老化测试箱被广泛应用，温度控制对电子设备的测试具有决定性影响，测试箱温度控制系统具有大滞后、非线性、时变等特性。采用一般PID控制会出现加热时间长、超调量大等问题。要取得好的控制效果，需要调节比例、积分、微分控制作用。模糊PID控制技术是一门非常具有潜力的控制技术，它模拟人的思维方式，能有效解决传统PID控制方法无法解决的问题，模糊PID技术已在工业控制领域、家电自动化领域和其他领域得到了广泛的应用［1］。本文尝试将模糊PID控制技术应用在老化测试箱的温度控制当中。 1老化箱的系统结构 老化箱的温度控制系统是以微处理器为核心，采用PID控制，使得温度可以控制在测试范围当中，加热丝的加热功率为2 000 W，温控箱的温度范围为0~150℃，实用的电压为市电交流220 V。整个系统由4个模块组成，如图1所示，采用MUC控制，其内部包括A/D和D/A转换模块、继电器和辅助继电器驱动电路。老化测试箱内部有用于温度检测的PT100，以及用于加热的加热丝。
由于老化箱一般可以看作带有纯滞后环节的一阶对象，其传递函数可以用以下公式表示： 通过测量系统温度的飞升曲线，可以得到老化箱的传递函数的参数:放大系数K=120，时间常数T=1 000，滞后时间τ=60 s。得到系统的传递函数为： 2PID控制 由于PID控制算法具备结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点，因此在工业控制领域中得到广泛应用［2］。尤其当微控制器应用在控制领域后，PID控制算法使用起来更加方便，实现了软件的数字PID控制算法。数字PID控制器比传统模拟PID控制器的控制性能更好，广泛应用在工业生产过程中。它是将比例、积分、微分控制并联在一起。假定在系统给定与反馈出现偏差： e(t)=r(t)－y(t)(3) 可以用如下表达式表示： 其中,u（t）为控制器的输出,Kp为比例系数,Ti为积分时间系数,Td为微分时间系数。 由式（3）可以得到PID控制器的传递函数为： 由式（4）可知： （1）比例环节：其主要作用是放大误差作用，当给定和输出出现偏差，控制器使偏差放大，比例系数越大，控制过程的过渡越快，但是过大的比例系数也会引起过高的超调量。 （2）积分环节：为了消除误差，控制器必须引入积分环节，积分环节的引入，随着时间的增加，积分项会增大，它的输出增大将进一步减小稳态误差。 （3）微分环节：由于微分具备对误差提前报告的作用，适当的微分系数可以微分加快系统响应过程。 3模糊控制 模糊逻辑控制是以集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的现代智能控制技术。模糊控制系统的设计一般可概括为模糊化、模糊规则设计、模糊推理机设计、去模糊化［3］。早在1974年英国的MAMDANI E H首次使用模糊控制语句组成控制器，并且把它运用到工业控制当中，获得了成功。模糊控制本质上是非线性控制，模拟人类思维方式，将人的控制转换成逻辑语句，最后转换成计算机控制［4］。 3.1模糊化 模糊化首先把输入的信号转换成模糊量，方便输入到推理机进行处理。假定输入的信号为，X1,e1∈［－x，+x］，模糊论域为U={－3，－2，－1，0，1，2，3}，采用7级的模糊子集NB、NM、NS、0、PS、PM、PB，则需要量化因子： ke=3x（6） 3.2隶属度函数 本模糊控制器采用Mamdani模糊推理方法，其推理过程包括隶属度聚集、规则激活和输出总和3个过程。二维输入e与其变化率de/dt的论域为（-3，+3），输出△KP、△KI、△KD的论域分别为（-0.3，+0.3）、（-0.01，+0.01）、(-3，+3)，隶属度函数μNB（x）与μPB（x）分别采用zmf函数和smf函数， μNM（x）、μNS（x）、μ0（x）、μPS（x）、μPM（x）都采用trimf函数。在设定隶属度函数时，应该保证重叠在0.2~0.6之间。 模糊推理规则可以用表达式概括为：IF (e=A and de/dt=B) THAN (dKp=C, dKi=D, dKd=E) ，其具体推理逻辑如表1~表3所示。
通过模糊推理可以得到模糊量，然后要对其进行去模糊化，本模糊控制器采用质心法。 4试验仿真与结论 采用传统PID控制器搭建Simulink仿真如图2所示，设定给定温度为60℃，温控箱传递函数拆分成一节环节图3模糊PID控制系统仿真图
Transfer Fcn和一个纯滞后环节Transport Delay。PID参数整定采用临界比例带法。 当KP=0.225时出现临界震荡，临界比例带δk=4.44，Tk=235 s，可得δ=1.67δk，Ti=0.5Tk，Td=0.125Tk。得到KP=0.134，Ti=117.51，Td=29.37，最后再根据控制效果进行微调。 采用模糊PID控制器搭建Simulink仿真，如图3所示，原来PID参数保存不变，增加Fuzzy模块以及对应量化因子，输入输出部分对其进行限幅。 输入给定温度60℃，仿真时间为1 000 s，PID控制输出曲线与模糊PID响应曲线如图4所示。通过仿真结果可以知道，模糊PID与PID相比，其系统的控制所需要的调节时间更短，超调量更小，控制效果更好。系统误差最后稳定在0℃。 5结论 本文介绍了老化测试箱的控制系统及其系统模型，随后描述PID和模糊PID控制。再对其进行系统的Simulink仿真，给定温度60℃，分别采用PID与模糊PID控制，得到对应输出温度曲线。实验结果表明，采用模糊PID控制器可以更好地满足系统温度控制的动态特性和稳态特性，在使用微机控制的场合，只需要优化其PID控制算法，而不需更改本身的外围电路，因而具有较大工程应用价值。 参考文献 ［1］ 黄卫华.模糊控制系统及应用［M］.北京:电子工业出版社,2012. ［2］ 刘金琨.先进PID控制的Matlab仿真（第3版）［M］.北京:电子工业出版社,2011. ［3］ 杨晓武.李劲松,李干荣,等.基于MATLAB 的锅炉液位模糊控制系统设计［J］ .化学工程与设备,2014,16(1):1114. ［4］ 李晓丹.模糊PID控制器的设计研究［D］.天津:天津大学,2005.
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