大林算法下的木材炭化模糊控制系统

张浩

摘要：随着中国经济的增长和国民生活水平的提高，使得国家木材供需产量快速增加。随着森林资源的短缺和环保经济观念的加深，炭化木产品顺势走入了市场。根据木材炭化过程中存在的诸多问题，例如大滞后、非线性等，本文对模糊自适应PID控制、大林算法的原理以及适用性进行学习，并将其结合形成大林-模糊复合控制方法。这种控制方法采用模糊控制对PID控制器参数进行在线调整，使其参数具有时变的能力，提高系统的响应速度。加入大林算法的主要目的为了减小系统的超调和震荡。然后针对炭化过程可能存在的可测干扰，引入前馈控制器。又针对系统会出现震荡以及超调，用大林算法改进模糊前馈-反馈控制方法得到良好的效果。

关键词：模糊自适应 PID;前馈-反馈;大林算法;大时滞;木材炭化

随着中国经济的快速成长，大中型城市的建设逐步加快，以及乡村改造陆续的开展，越来越多的人对家具木材的有了很大的关注。炭化木，受到了广大人民的青睐。模糊控制自适应PID控制技术结合前馈-反馈控制和大林算法应用到木材炭化控制中，不仅可使木材炭化企业从中受益，而且对提高整个木材炭化业的自动化程度具有重要的现实意义。

1 炭化系统中模糊自适应 PID 控制器

木材的炭化过程主要分为 3个步骤：升温阶段;实际热处理阶段;潮湿回潮处理。鉴于此，根据木材炭化过程的非线性大时滯的特点，将模糊控制结合PID控制方法，来对炭化系统进行设计。

1.1模糊自适应 PID 控制方法的结构

自适应PID控制器是将被控温度误差e和温度误差变化率作为输入，利用专家总结的模糊控制规则对PID三个参数变化量进行在线修改，得到参数变化量△kP、△kI、△kD，再加上 PID 控制器初始设定值，进而通过 PID 控制器作用于被控对象，以满足 不同时刻的 e和对PID参数时变的要求。

模糊 PID 控制器中各参数用如下方法计算：

其中：K'P、K'I、K'D为 PID 控制器的初始值，由经验进行设定。

综合系统的稳定性，响应速度、超调量以及稳态精度等各方面来考虑，KP、KI、KD的在系统中的作用如下：

（1） 比例系数 KP主要是对系统的响应速度进行加快，调节精度得到提高。

（2） 积分作用系数KI 主要是对系统的稳态误差进行消除。

（3） 微分作用系数KD 主要是对系统的动态特性进行改善，它在系统运行过程中让它维持稳定，提前告知系统偏差变化，使系统不向任何方向波动。

2 炭化系统中大林模糊复合控制方法设计

大林算法的设计目的主要是针对具有一阶惯性环节的时间滞后系统，它是先设计好闭环系统的响应再反过来对调节器进行求解的方法。设被控对象为带有纯滞后的一阶或二阶惯性环节，即：

式中：τ 为纯滞后时间，T1为时间常数，K为放大系数。

大林算法的设计初衷是将系统的整个闭环期望的传递函数表示为一个惯性环节串联一个延迟环节，即：

式中，为闭环系统的时间常数，纯滞后时间 τ 和被控对象的纯滞后时间相同，且与采样周期T有整数倍的关系，即为正整数。一般系统中会带有零阶保持器，设为系统输出，R（Z）为系统输入，其所对应的期望闭环脉冲传递函数为：

则控制器为：

若已知被控对象的传递函数是带有一阶惯性环节的纯滞后系统，则可得到数字控制器为：

如果消除全部可能引起振铃的因子，则消除振铃后的数学控制器为：

在设计大林算法的时候，我们对于系统的调节时间关注的就不那么密切了，而是更加关注超调量和振铃现象。

4总结

木材炭化的过程具有大时滞的特点，根据炭化过程特点，本文提出大林模糊复合控制方法，该方法抑制超调量效果更佳。模糊控制是一种非线性控制，它将专家总结的经验作为知识库，形成模糊控制规则，作用于控制系统。前馈控制是开环控制，可以对可测干扰在刚开始作用时将其补偿掉，使其与 PID 控制进行结合，可以 缩短干扰调节时间，减少反馈控制通过偏差进行调节的时间，大林算法主要可以弥补系 统的超调以及震荡等问题。本文将几种控制器进行结合，形成大林模糊复合控制器，进行互相弥补，使其更好的适应炭化控制系统。

参考文献：

[1]张金龙，徐慧，刘京南，内田敬久，郭怡倩. 基于模糊神经网络的精密角度定位 PID 控制 [J]. 仪器仪表学报，2012，（03）：549-554.

[2]王志文，刘毅，高增梁. 时变间歇过程的 2D-PID 自适应控制方法[J]. 化工学 报，2016，03：991-997.

[3]彭勋. 一种自适应模糊 PID 节能控制的改进研究与仿真[J]. 计算机仿真，2016，12：333- 337.

[4]卞和营，薛亚许，王军敏. 温室大棚温湿度模糊控制系统及 PLC 程序设计[J]. 农机化研 究，2014，09：147-151.

[5]周承仙，富巍. 基于前馈控制与反馈控制的位置伺服研究 [J]. 火力与指挥控 制，2016，12：162-164+168.