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自适应模糊PID控制在负压隔离病房控制系统中的应用

2018-08-04邓克勇张理鑫李志俊

装备制造技术 2018年6期
关键词:模糊化隔离病房模糊控制

邓克勇,张理鑫,李志俊

(1.中交第二航务工程勘察设计院有限公司,湖北 武汉430071;2.武汉理工大学自动化学院,湖北 武汉 430070)

0 引言

自2003年SARS肆虐之后,我国开始意识到传染病控制措施的重要性和必要性,多家医院先后逐步开始建起自己的负压隔离病房,因此负压隔离病房在我国不算少数。但由于一些设计单位缺乏一定基本的隔离设计知识,各地负压隔离病房的建造规格也都标准不一,硬件设施与隔离理念也都不尽相同,因此不同的隔离病房的使用效果都普遍不够理想。同时,仍然存在着负压隔离效果不稳定、隔离时效性很差、处理和排放污染空气不规范等问题。本文意在将原有的负压隔离病房的控制系统改进成为更稳定、更具时效性、更快达到所需环境配置要求的负压隔离病房控制系统。

由于负压隔离病房的控制模型是变量较多、耦合性强且系统不容易保持稳定的非线性系统,病房内要求具有均匀且固定流向的空气流场和恒定的温度、湿度的控制,以及防止涡流的产生等,传统的控制理论和设计方法难以满足其控制要求。负压隔离病房控制系统利用现代智能控制技术,可以快速设计出高质量,满足负压隔离病房安全规范的控制系统[1]。

模糊控制是用相对于模糊的语言变量来描述具体实际问题,以及用模糊逻辑推理实现对系统的控制,这种方法不需要对控制对象输入、输出等进行精确的描述,具有超调小、鲁棒性强和对系统非线性好的适应性等优势,经过多年的发展,在理论和应用方面都取得了巨大的成就,而PID控制作为一种传统的控制方法,仍是目前工业过程控制中应用最广泛的一种控制手段。本文将一般的PID控制器和常规模糊控制器有效组合,形成模糊PID控制器,使系统的PID参数能根据现场变化的环境进行模糊自适应在线整定,可有效地改善系统的稳态性能指标[2,3]。

1 基于模糊PID控制的负压隔离病房大气流场控制器的结构

负压隔离病房大气流场有如下控制要求:整个控制系统在密闭负压隔离病房内实现定向均匀且有合适稳定的温度与湿度的室内大气流场,并且能够排除相关干扰量,驱动控制风机工作,始终保持气压差恒定,有效防止病毒的交叉感染。

负压隔离病房控制策略作如下设计:控制负压隔离病房内医护区与病人区之间的气压差恒定,保证气流从医护区到病人区的大气流场均匀且不产生涡流现象。

气压的稳定采用风机的转速来控制,根据现场传感器的反馈信号来控制风机的转速实现差压恒定。

扰动量则主要来自室内人员的流动及温度的变化,反馈量取医护区与病人区之间的大气压差和室内温湿度。

基于模糊PID控制的负压隔离病房大气流场控制器的基本结构如图1所示。

图1 负压隔离病房大气流场控制器的基本结构

控制器中,功率驱动模块的控制信号是给定信号和微差压传感器的反馈信号的偏差经过模糊PID控制器计算得到的理想控制参数。本系统与传统的运动控制系统不同之处在于控制器采用了模糊PID控制器。模糊PID控制器利用了ARM微处理器实现,它主要实现了把系统的偏差从数字量模糊化为模糊量、对模糊量由给定的规则进行模糊推理、将推理输出的模糊量输出转化为数字量,提供给PWM信号芯片输出控制功率器件驱动风机[4]。

2 模糊控制器的设计

2.1 PID控制设计

PID 控制器包括比例(P)、积分(I)和微分(D)三个环节,通常会以下公式表示:

其中 u(n)为控制器输出量,e(n)为误差信号,Kp为比例系数,Ki为积分作用系数,Kd为微分作用系数。Kp、Ki、Kd需要在根据不同的工作环境不断修正才能实现自适应控制。PID控制器的设计主要是Kp、Ki、Kd三个参数的确定,需要在设计时根据PID参数整定原则及专家的技术知识、实际操作经验得出,因为被控对象的延迟特性较大,基本不能实现理想的控制效果,需要在实际情况下对超调量、累计误差、调节时间指标施加一定的限制条件,才能满足实际控制要求,取得理想的控制效果[3]。

2.2 模糊控制

模糊控制是以模糊集合论、模糊数学、模糊语言形式的知识表示以模糊逻辑推理为理论基础,并采用计算机控制技术所组成的一种包含反馈通道的闭环数字控制系统控制原理。主要包括其中的模糊量化处理、模糊控制规则、模糊决策、非模糊化处理等部分共同组成的模糊控制器。

模糊控制器的构成思路是通过将行业专家的一些知识和经验直接简化为“IF…THEN”语句,及适应实际环境下的过程控制规则和控制决策,使被控对象实现理想的控制效果。模糊控制器是由模糊化单元、控制规则推理单元和反模糊化单元三个部分组成。

其中模糊化和反模糊化单元可以与被控对象直接连接,规则推理单元是指将行业专家的知识和经验简化为“IF…THEN”语句后所存储的单元。但模糊控制因为缺少积分环节,在实际过程中会产生一定的稳态误差;而且模糊规则在实际环境应用中并不能无穷细分,只能根据一定的判断规则来简单界定,所以当实际的调节量大时,系统不容易保持稳定,而当调节量小时,系统的稳态误差就会增大。

因此,结合模糊控制和PID控制各自特点,将模糊控制器和PID控制器进行串联,利用模糊推理实现PID控制器的参数在线自适应整定,以适应系统参数的变化和工作实际环境的变化来达到最优的控制,可让控制系统实现响应快、稳定性好的控制效果。

2.3 自适应模糊PID控制

自适应模糊PID控制器是在传统PID控制的基础上,以误差e和误差变化率ec作为系统的输入,利用模糊逻辑控制规则进行模糊推理,并通过比对模糊控制规则表来对PID参数进行修正,这样可以满足不同时刻下偏差e和偏差变化率ec对于PID参数自调整的要求,如图 2 所示[4,5]。

图2 自适应模糊PID控制系统结构

在自适应模糊PID控制系统中,模糊控制器的设定和组建是整个控制系统的核心,它的特性、稳定性和性能优劣将会直接影响到Kp、Ki和Kd的设定,从而影响到整个控制系统的控制稳定度。

PID参数自整定过程就是先判断构造出PID控制器的3个参数Kp、Ki和Kd与偏差e和偏差变化率ec之间的模糊关系,同时在系统运行的过程中通过不断对e和ec进行检测比对,最后根据模糊控制规则再来对3个参数进行在线修正,以满足不同状态下的e和ec对控制器的各种要求,从而无论系统在动态状况或静态状况下都能达到理想的控制效果,并使系统具有良好的精准度和稳定性。

基于对系统的上述分析,将偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入,PID控制器的3个参数 Kp、Ki和 Kd作为输出。

设定输入变量 e和 ec的论域为:e,ec={-3,-2,-1,0,1,2,3}

其 模 糊 集 为 :e,ec={NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},将分别表示为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。

输出变量Kp,Ki,Kd来确定控制量,并规定其论域为:Kp,Ki,Kd={NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}

还可以用三角形隶属函数曲线来描述各个语言值的定义。

基于前述PID参数整定原则以及工程设计人员(行业专家)的技术知识、实际操作经验和负压隔离病房的气流组织研究成果,可列出相应的参数调节规则,如表 1~3 所示[6]。

表1 Kp模糊规则表(ΔKp)

表2 Ki模糊规则表(ΔKi)

NB NM NS O PS PM PB NB NB NB NM NM NS O O NM NB NB NM NS NS O O NS NB NM NS NS O PS PS O NM NM NS O PS PM PM PS NM NS O PS PS PM PB PM O O PS NM PM PB PB PB O O PS PM PM PB PB EC E

表3 Kd模糊规则表(ΔKd)

根据模糊规则表在线修订PID参数[8],计算公式如下:

其中Kp0,Ki0,Kd0为系统初始设置的PID参数。将 ΔKp、ΔKi、ΔKd作为自适应模糊 PID 模糊控制器的输出参数,就可以通过被控系统的实时性能自动修正PID的3个参数Kp、Ki和Kd的数值,以适应控制系统的参数变化和系统的实际应用要求。

通过模糊控制和PID控制的结合,不仅有效地提高了被控系统的控制精度和鲁棒性,而且让系统在动态和静态下的稳定性能得到了较大提升。

3 仿真实验结果分析

采用Matlab仿真,PID控制和模糊PID控制的响应曲线如图3所示。

图3 PID与模糊PID的响应曲线

仿真结果表明,通过采用Fuzzy PID复合控制的算法,系统的响应速度变快、调节精度提高;系统稳态性能较好,而且没有出现系统超调和系统振荡的情况,显示出了较强的鲁棒性,这些对于控制系统的提升都是传统的PID控制以及常规的模糊控制难以实现的。此外,在同样精度要求下,系统的过渡时间变短,这在实际的过程控制中也有着重要的影响,可以极大地提高系统的响应速率,极大地实现负压隔离病房中的环境配置时间。实际系统运行也表明,采用模糊PID控制算法,过渡调节时间减小,系统的响应速度加快,有效地缩短了病人救治的总时长;模糊PID控制器相比于常规PID控制器的超调量明显减小,控制系统的动、静态特性能均得到改善,能够让系统达到最优的控制效果,满足实际系统应用要求[7]。

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