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基于模糊PID算法的适用于肉类烘干处理的去耦控制节能系统
Wei Zhang, Hong Ma, Simon X. Yang, Gauri S. Mittal
圭尔夫大学 工程学院 （加拿大 安大略湖 圭尔夫）
邮箱地址:{gmittal@uoguelph.ca}
摘要
本文介绍了一种可在肉类制造业中应用的基于模糊PID去耦控制的烘干室温湿度控制系统。该系统所采用的去耦算法可用于解决肉制品烘干室中由于温度和相对湿度之间的耦合现象而引起的一系列控制问题。目前，行业里普遍采用传统的PID控制算法，但这种控制算法并不能满足行业内对温湿度有更高精度控制的需求，因此本文所推荐的基于模糊PID算法的去耦控制技术可以用来解决此类温湿度耦合现象问题，提高控制精度。去耦控制仿真实验得到的数据表明，基于模糊PID去耦算法的肉制品烘干室温湿度控制系统可以提供更好的温湿度精度控制。另外，本文还将从系统稳定性和功耗这两个方面，分别讨论温湿度耦合现象所带来的一系列影响。
关键字：相对湿度，烘干处理，去耦控制，节能
目录
第1章 绪论
肉类制造业中烘干室系统通常有两个需要进行控制的变量（温度和相对湿度），相应的，烘干室系统设计有两条控制回路（温度控制回路和相对湿度控制回路）对这两个变量进行独立控制。在许多应用场合中，存在着大量与烘干室控制系统类似的控制系统，比如温室大棚的环境控制系统，干木材的加工处理控制系统，烟草加工房的环境控制系统等等。这些系统都被作为环境控制系统而被人们反复提起。
温湿度去耦控制原理是由模糊逻辑控制原理改进而来的。模糊控制方法的控制原理并不是取决于为控制对象所建立的数学模型，它的控制原理是根据该行业里的专家的经验和知识来设定的。这些专家的经验和知识可以用语言来描述或者用数据来设置，而不是用那些传统的抽象的数学方程式。目前有许多科研人员专注于研究新的去耦方法来减少耦合现象的影响，其中有一些科研人员提出了基于神经网络和模糊控制算法等新技术的去耦控制系统。还有一些资料介绍了已经应用于温室大棚的暖通空调（HVAC）；这是一种改进的基于模糊PID算法的控制系统，主要用于减少由于温湿度的耦合现象所带来的影响。然而，目前很少有人涉足于烘干室控制系统耦合现象影响和功耗方面的研究，同时，也很少有人将去耦控制方法这种技术应用到烘干室的控制系统。
本次研究的特点包括：（1）去耦原理是通过完全消除温度因素对系统的影响，忽略相对湿度的恢复时间来消除相对湿度的耦合；（2）去耦方法分为两个部分，第一部分是使用模糊逻辑算法建立一个耦合关系数学模型，另一部分将耦合关系数学模型嵌入到一个已经存在的独立温湿度PID控制器。研究人员之前的研究思路都是将整个系统改造成一个整体，或者改进整个控制算法，本文的思路与之前的研究思路完全不同。（3）本文数据来源于已经投入使用的肉制品烘干室，具有更高的可信度，而之前的研究数据大多来自仿真结果或者用于测试性能的小范围测试结果。
本文主要内容是开发设计一款去耦控制器，可应用于解决肉类烘干室系统里由于温湿度耦合现象带来的一系列控制难题。此设计可以有效地抑制温湿度的耦合现象给整个控制系统控制效果的影响，消除温度因素的干扰，相较于传统的温湿度控制系统，具有性能高，功耗低，对设备要求低的特点。
本文设计实现了一款专为肉类烘干室设计的去耦控制器。接下来本文的第二章主要介绍了肉类烘干室里出现的温湿度耦合现象，以及这种现象给系统带来怎样的控制难题，第三章阐述了本文设计实现的去耦控制器的实现原理及仿真数据结果的分析处理，第四章对本次研究进行全面的思考总结。
第2章 肉类烘干室的温湿度耦合现象
肉类烘干室里需要重点考虑的指标之一是温湿度控制系统的功耗。本章重点介绍影响控制精度和功耗的关键点，也就是耦合现象。
1.1烘干室和控制系统
烘干室是肉类制造业里的一个传统设备。在肉制品的生产过程中，许多类型的肉产品需要花上几周甚至几个月用于风干才能送到消费者手中。因此，生产过程中需要提供一个温湿度可控的储藏环境，以达到肉制品的生产要求。
一般烘干室的空间大小规格为18米*15米*3.3米（长*宽*高），控制系统要求对两个控制变量（温度和相对湿度）进行实时监测调控，使肉产品处于最佳储存状态。目前大多数的烘干室都为控制系统辅助装上了加热器，制冷器和通风装置进行联合调控。通常，制冷装置为氨醇制冷系统，加热装置为蒸汽锅炉，所以，在烘干室控制系统里一般有两个独立控制回路来分别控制温度和湿度。
在肉类制造业中，肉类烘干室普遍采用的控制原理是比例积分微分算法（PID算法）。目前常用的设计方案是在肉类烘干室中设计两个独立的PID控制器来分别控制变量（温度和相对湿度）。温度控制可以通过控制蒸汽调节阀、乙二醇调节阀或者冷气调节阀来实现；类似的，相对湿度控制则可以通过控制加湿器，乙二醇调节阀或者冷气调节阀来实现。
1.2温度和相对湿度的耦合现象
图1是目前采用的烘干室控制系统温湿度控制数据结果，其中x轴代表数据读取时间间隔（2秒），y轴表示温湿度的测量数据结果。图2是图1的局部放大图。从上图提供的数据可知，温度的波动往往会引起相对湿度的波动。实际生产中要想提高烘干室的控制精度，降低功耗，了解烘干室控制系统的一些特点是必不可少的。比如了解PID算法的局限性、温湿度这两者之间存在的关系和波动对功耗所带来的影响等这类问题。
根据以上数据结果分析，在温湿度控制系统中，温湿度这两个控制变量之间存在着复杂的耦合关系。接下来的实验我们将研究温湿度之间的耦合程度。
在一个恒定环境下的密闭容器里，初始温湿度分别为13℃、73%，然后对该密闭容器进行温湿度数据监测，了解温度变化对相对湿度的影响。多次实验取平均值，在测量误差允许范围内，当温度从13℃逐渐提高到15℃时，相对湿度将从刚开始的73%下降到64.1%；当温度从13℃下降到11℃时，相对湿度从73%提高到83.3%。平均每1℃的温度波动将引起相对湿度4.8%的波动。具体的测量数据见表1。
第3章 去耦原理和节能
从以上实验数据结果可推断：烘干室里的温湿度耦合现象直接影响到烘干室控制系统的控制精度，给相对湿度的控制带来额外的难度。烘干室里存在温湿度耦合关系十分复杂，难以用传统的数学模型描述表达。在这种情况下，如果烘干室控制系统采用传统的PID控制原理，温湿度耦合现象的存在必然使得温湿度控制效果差强人意。
在本章中，我们将运用模糊逻辑算法，为烘干室温度控制系统建立温湿度耦合关系模型。除此之外，我们还将运用目前一种比较先进的控制算法为烘干室控制系统设计一套可行的控制方案。
前文我们已经提到，烘干室里的温湿度耦合关系十分复杂，这意味着控制系统存在着一种非线性，滞后耦合关系。对于一个复杂的系统而言，像PID算法这类传统的数学算法已经远远达不到控制精度要求。从减少耦合现象的影响、提高控制精度和节能角度考虑，我们有必要引入先进的控制理论来改进现有的烘干室控制系统控制技术。
用精确的数学方程式将复杂的控制系统表达出来，这几乎是不可能实现的，但用语言或者人们的经验和知识去表达一个复杂的系统却是轻而易举的事。根据模糊集和模糊逻辑的定义，人们的经验和知识能够被翻译成复杂的函数，这种函数能够用计算机语言进行处理。模糊逻辑控制是一种智能控制方法，它具有可使用语言和数据集描述控制对象特征的优点，避免只能使用数学表达带来的局限性。
3.1耦合模型
本文介绍的去耦模型采用一维模糊控制器，它有一个独立的输入变量和一个独立的输出变量。输入变量是烘干室的温度值，其取值范围为[-1,1](℃)。根据输入的温度值和表1提供的温湿度之间的耦合关系实验值，耦合模型可以计算出一个取值范围为[-4.5,4.5](%)的相对湿度值作为输出值，用于补偿系统由于温度变化引起相对湿度的波动。模糊推理包括模糊化，模糊规则，模糊评估和聚合，去模糊化四个部分。
3.3.1模糊化
根据当前烘干室的实时输出数据，我们可以建立模糊子集和隶属函数。系统的输入值为温度（t），输出值为相对湿度的补偿值（rh）；数字集分别为：t取值范围为[-1,1],rh取值范围为[-4.5,4.5]。所有的模糊子集输入隶属函数和输出隶属函数将从三角函数中选定。
将输入隶属函数的定义域[-1,1]划分为五个模糊子集，用NB，NS，Z,PS，PB分别表示正大，正小，零，负小，负大。类似的，将输出隶属函数的定义域[-4.5,4.5]划分为五个模糊子集，用NB，NM，Z,PM，PB相应表示为正大，正中，零，负中，负大。
3.3.2模糊逻辑规则
按照我们对耦合的经验理解，模糊规则可以总结为：每个模糊规则都有一个对应的模糊蕴含关系，而整个模糊蕴含关系库是由每条模糊规则对应的模糊蕴含关系所组成的联合集。MATLAB中的模型库函数中有模糊逻辑工具箱，并为模糊逻辑系统提供了两种仿真模式，命令窗口，和图形用户界面等工具，方便用户使用。
3.1.3模糊评估和聚合
模糊近似推理是一种可以将数字输入转换成模糊输出的逻辑计算器。下面介绍一种特殊的模糊逻辑组合规则的推理原理。输出结果的去模糊化可以使用多种不同去模糊化方法计算得出，如最大隶属度法。我们用t表示温度的测量值，其取值范围为[-1.1],rh表示相对湿度的测量值，其取值范围为[-4.5,4.5]。利用图形用户界面（GUI）工具，我们可以直观地观察到近似推理的整个过程。
3.1.4去模糊化
在图形用户界面中，我们通过函数图像可以直观地观察温度输入隶属函数和相对湿度输出隶属函数之间的关系。图3是整个定义域上输入隶属函数和输出隶属函数的关系。在图3中，蓝色圆点线表示输入温度，绿色虚线表示烘干室实时测量出来的相对湿度输出结果。红色实线则是基于一维单输入单输出模糊控制模型的模糊近似推理输出结果。
3.2去耦控制系统的仿真及结果
运用模糊逻辑近似推理理论，我们可以建立一个烘干室温湿度耦合模型。利用模糊耦合模型，我们可以计算出温湿度之间的数值关系，用于去耦控制系统。图4是一种模糊逻辑去耦控制系统的原理流程图。该系统的控制原理是：首先，利用传统的PID算法，对温度和相对湿度这两个控制变量进行独立控制，达到控制变量稳定可控的效果；然后根据建立的温湿度模糊耦合模型计算出一个相关参数，输入到烘干室去耦控制系统中，补偿温度波动引起的相对湿度的波动，从而实现对温湿度精确控制。在该系统中，模糊去耦控
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