常用温度控制方法原理
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常用PID调节器/温控仪控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等算法。常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以绝对或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用简单处理单元连接成复杂网络；Puzzy-PID为线性控制，且结合模糊与PID控制优点。
1、引言 温度控制系统是变参数、有时滞和随机干扰的动态系统，为达到满意的控制效果，具有许多控制方法。故对几种常见的控制方法及其优缺点进行了分析与比较。 2、常见温度控制方法 2.1 常规PID控制 PID控制即比例、积分、微分控制，其结构简单实用，常用于工业生产领域。原理如图1。  图1 常见PID控制系统的原理框图 明显缺点是现场PID参数整定麻烦，易受外界干扰，对于滞后大的过程控制，调节时间过长。其控制算法需要预先建立模型，对系统动态特性的影响很难归并到模型中。 在我国大多数PID调节器厂家生产的调节器均为常规PID控制算法。 2.2 模糊控制
模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机控制。原理如图2。  图2 模糊控制系统原理框图 2.3 神经网络控制 神经网络控制采用数理模型的方法模拟生物神经细胞结构，用简单处理单元连接形成各种复杂网络，并采用误差反向传播算法(BP)。原理如图3：  图3 神经网络控制系统的原理框图 2.4 Fuzzy-PID控制 模糊控制不需知道被控对象的精确模型，易于控制不确定对象和非线性对象。PID本质是线性控制。将模糊控制与PID结合多，以Fuzzy-PID混合控制为例，据给定值与测量值之偏差e选择智能控制器，根据e的变化选择控制方法，当|e|≤emin或|e|≥emax时，采用PID控制；当emin≤|e|≤emax时，采用Fuzzy控制。其结构框图如图4。  图4 Fuzzy-PID混合控制结构框图 2.5 神经网络PID控制 在PID控制的基础上，加入神经网络控制器，构成神经网络PID控制器，如图5。神经网络控制器NNC是前馈控制器，通过对PID控制器的输出进行学习，在线调整自己，目标是使反馈误差e(t) 或u(t)趋近于零，使自己逐渐在控制中占据主导地位，以减弱或最终消除反馈控制器的作用。  图5 神经网络PID控制结构框图 2.6 模糊神经网络控制 将模糊逻辑与神经网络结合，采用神经网络模糊逻辑推理网络模型和快速的自学习算法，通过网络的离线训练和在线自学习使控制器具有自调整、自学习和自适应能力，达到模糊智能控制。如图6。  图6 模糊神经网络控制系统结构图 2.7 遗传PID控制
将线性与非线性控制相结合。使温度能满足用户的精度要求是温控系统的最终目的。在实际应用中，根据具体的应用场合、不同的加热对象、不同的控制要求和控制精度，选择不同的控制方式。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
