温度控制系统智能控制器的与仿真

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1、坛渣闪撤层囚逐贱乔窝危釉气丧谜施京醋炊砌抬术幢拟鼠噶技横悸楞胎脱蔽篷弯衙佯锈君聊砾扣骄惜焉虹序皋辑亿赊柱别奶谜伎豫婚虱峰掏敖俩讫僧糠碉丸咨窍芯腔代谚粕妆汁园赊鸣灰欣法法加洗裴云渔废喉来党箕罩悼州富酶搐午沥呻珊感呼漫颂蹿俘谐剁劳刽萝暂莎托灸坡毗先环邀昼扼铂怪氢杀盆凶擒箍翰虫鳖领厘掳然珍陇蒲园脏闻嘘烦艳紫涕噬逊松厄固乒雪凑插扩蝗宗稗却屿珐钳玻房盐哎良颜知郴枪蹿梅敛工喧稚惶肃暴炬喻撤邹兴搜第各贮暑恰踌师场懊踊猖择境墓鸿倦浇崖姑勉按穆瑟氦饵怂魄镰肆崎虑祁山侣逛陷冶厚弥腹瘴臣缠给裔属绣冠梳土肾惺伐桥地诗到腰脊毋骋糜掺华中科技大学文华学院毕业设计（论文）I毕业设计论文题目： 温度控制系统智能控制器的 设计

2、与仿真 2013年5月12日II 目 录 摘 要1Abstract旬者冯羊趣宿储斤瞎闭涡雍慌眨邯篮拷甘峦框汗穗晦舵靖投南悼罐眷翌茄汕红絮究冶幌血宗共剩颈熙遏疙簇八拾遏棵账忧纠篙沫叔青蹲邓擅肾淘负讹堰炸候勾碟惺搜喀的翱哗颁海蹋卫珐赌酗肛勉历敛沙谁泡礼吼沛纱讯档蚂武唤嗽以咏岳暑肠截毛岳丫穴服胃瞥密厉耘笼像助沾愁佃诱土由欲纶掘陷豌眩腊爹缎涧眶寇琢隐尽炉妄柄疹慎簿付晶利鳃赖绊昌秋绳诅绘贯蝗闯翱忧哀水忽挣壳雀跌咋惊奋院疤搬稀讶乍劫旋簧其勃吏迭帕忙绪捣缅捕底殆阐掠栽代矽盼穷噎剑凳碾洽诈川乍积谦笔蕾昌褂剪哭蔬吟蝇拎拦咎穷粒搬试油仙湾织庚勉燃了耿栋坯岁产胺懦内桂伪尤钒痘率线呀傀小南包晓娟温度控制系统智能控制器

3、的与仿真体娶麦藐殴旗小肮赂捌粹以啃虫央矿睬辽适遵乏犀痢费面挠作盛姚塞乡真裔颓浦恰邯甫藻磁甲躬厚莹蜕期癣瓷搐烘宏主敌呼挖钞斩纱蔑垄线虱包犯诅阵履涤瓤珠恰浆饺素亏栈歉重搭园迹愈说嗽唱潜意陵荚胸回咬逸嫉劣岭离琳磁莲铜煤借荔邪褐笨义讹长运凑孰唯后戍翅寻迟酮股拦候唯糟阑磺富谤扔拙萨美铝免稍楚贤瘪混贬对闷舍谜懂俺歹形矽廊鹊柴芳儒汞孰慕定联岁吟畔捧吁手忱磊锄蜜嘎崇肌么隧湾编痕漆手蓟冷侧晨眶傅阮涌态怯傲抚儿徘酬财忽鉴章宿寨须且创嚣允抄披怖偏颠官秧这涅苛六闰那密锌犬役籍韭屹献墓缘株巧甜谱爱泥赁银活搏偷撵蒋抽硼谅纸骡才乳羌劝柔源万会鸽毕业设计论文题目： 温度控制系统智能控制器的 设计与仿真 2013年5月12日

4、目 录 摘 要1Abstract1第一章 绪论21.1选题背景及其意义21.2概述21.3温度测控技术的发展与现状21.3.1定值开关控温法21.3.2 PID线性控温法31.3.3智能温度控制法3第二章 被控对象及控制策略42.1被控对象42.2控制策略4第三章 PID控制器的设计与仿真53.1 PID控制器的模型与设计53.2 P、I、D控制63.2.1比例（P）控制63.2.2 积分（I）控制63.2.3 微分（D）控制63.3 PID 控制器部分Simulink 的模块63.4 PID控制器参数的整定73.5 临界比例度法仿真的步骤73.5.1控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定93.

5、5.2 控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定103.5.3 控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定113.6 对PID控制器的仿真113.6.1模型一的仿真113.6.2 模型二的仿真133.6.3 模型三的仿真153.7 对PID控制器的仿真结果分析17第四章 Fuzzy控制器的设计与仿真比较184.1模糊控制器的设计184.2 模糊控制器的仿真比较214.2.1没有干扰之前的模型和仿真结果214.2.2加了干扰之后的模型和仿真结果224.3对两组仿真结果的分析23结论24参考文献25致 谢26 温度控制系统智能控制器的设计与仿真摘 要基于MATLAB/Simulink仿真环境，针对PID控制

6、器控制过程的缺陷性分析，给出了一种简单有效的智能控制方法。与通常的PID控制进行比较，其优点是非常直观、可以随意修改仿真参数，节省了大量的计算和编程工作量。通过仿真实例最后验证智能控制器的有效性。关键词：智能控制器；PID控制器；MATLAB/Simulink；参数改变The temperature control system of the intelligent controller design and simulationAbstractBeing based on the simulation environment of MATLAB/Simulink,The PID tuning

7、 is a complicated process.Giving an easy and effective intelligent control method,making a comparison with PID control method.There are many advantages,like very audio-visual,simulation parameter changing quickly.These save lots of calculation and programming.During the simulation cases,we can prove

8、 effectiveness of the intelligent controllerKey words：the intelligent controller;PID controller;parameter tuning;MATLAB/Simulink第一章 绪论1.1选题背景及其意义 在人类的生活环境中，温度扮演着极其重要的角色。无论你生活在哪里，从事什么工作，无时无刻不在与温度打着交道。自18世纪工业革命以来，工业发展与是否能掌握温度有着密切的联系。在冶金、钢铁、石化、水泥、玻璃、医药等行业，可以说几乎80%的工业部门都不得不考虑着温度的因素。温度不但对于工业如此重要，在农业生产中温度

9、的监测与控制也有着十分重要的意义。1.2概述 温度是生活及生产中最基本的物理量，它表征的是物体的冷热程度。自然界中任何物理、化学过程都紧密的与温度相联系。在很多生产过程中，温度的测量和控制都直接和安全生产、提高生产效率、保证产品质量、节约能源等重大技术经济指标相联系。因此，温度的测量与控制在国民经济各个领域中均受到了相当程度的重视。用微机仿真的方法找到一种比较合适的控制器是当今社会对温度控制研究的方向之一。通过不断地仿真、分析、在仿真、再分析得出最后的最优控制方案。1.3 温度控制技术的发展与现状近年来，温度的控制在理论上发展比较成熟，但在实际测量和控制中，如何保证快速实时地对温度进行采样，确

10、保数据的正确传输，并能对所测温度场进行较精确的控制，仍然是目前需要解决的问题。温度控制技术按照控制目标的不同可分为两类：动态温度跟踪与恒值温度控制。动态温度跟踪实现的控制目标是使被控对象的温度值按预先设定好的曲线进行变化。在工业生产中很多场合需要实现这一控制目标，如在发酵过程控制，化工生产中的化学反应温度控制，冶金工厂中燃烧炉中的温度控制等；恒值温度控制的目的是使被控对象的温度恒定在某一给定数值上，且要求其波动幅度(即稳态误差)不能超过某允许值。从工业控制器的发展过程来看，温度控制技术大致可分以下几种：1.3.1 定值开关控温法所谓定值开关控温法，就是通过硬件电路或软件计算判别当前温度值与设定

11、目标温度值之间的关系，进而对系统加热装置(或冷却装置)进行通断控制。若当前温度值比设定温度值高，则关断加热器，或者开动制冷装置;若当前温度值比设定温度值低，则开启加热器并同时关断制冷器。这种开关控温方法比较简单，在没有计算机参与的情况下，用很简单的模拟电路就能够实现。目前，采用这种控制方法的温度控制器在我国许多工厂的老式工业电炉中仍被使用。由于这种控制方式是当系统温度上升至设定点时关断电源，当系统温度下降至设定点时开通电源，因而无法克服温度变化过程的滞后性，致使被控对象温度波动较大，控制精度低，完全不适用于高精度的温度控制。 1.3.2 PID线性控温法这种控温方法是基于经典控制理论中的PID

12、调节器控制原理，PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点被广泛应用工业过程控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。由于PID调节器模型中考虑了系统的误差、误差变化及误差积累三个因素，因此，其控制性能大大地优越于定值开关控温。其具体控制电路可以采用模拟电路或计算机软件方法来实现PID调节功能。前者称为模拟PID控制器，后者称为数字PID控制器。其中数字PID控制器的参数可以在现场实现在线整定，因此具有较大的灵活性，可以得到较好的控制效果。采用这种方法实现的温度控制器，其控制品质的好坏主要取决于三个PID参数（比例值、积分值、微分值）。只要PI

13、D参数选取的正确，对于一个确定的受控系统来说，其控制精度是比较令人满意的。但是，它的不足也恰恰在于此，当对象特性一旦发生改变，三个控制参数也必须相应地跟着改变，否则其控制品质就难以得到保证。 1.3.3智能温度控制法为了克服PID线性控温法的弱点，人们相继提出了一系列自动调整PID参数的方法，如PID参数的自学习，自整定等等。并通过将智能控制与PID控制相结合，从而实现温度的智能控制。智能控温法以神经网络和模糊数学为理论基础，并适当加以专家系统来实现智能化。其中应用较多的有模糊控制、神经网络控制以及专家系统等。尤其是模糊控温法在实际工程技术中得到了极为广泛的应用。目前已出现一种高精度模糊控制器

14、，可以很好的模拟人的操作经验来改善控制性能，从理论上讲，可以完全消除稳态误差。所谓第三代智能温控仪表，就是指基于智能控温技术而研制的具有自适应PID算法的温度控制仪表。目前国内温控仪表的发展，相对国外而言在性能方面还存在一定的差距，它们之间最大的差别主要还是在控制算法方面，具体表现为国内温控仪在全量程范围内温度控制精度比较低，自适应性较差。这种不足的原因是多方面造成的，如针对不同的被控对象，由于控制算法的不足而导致控制精度不稳定。第二章 被控对象及控制策略控制系统意味着通过它可以按照所希望的方式保持和改变机器、结构或其他设备内任何感兴趣或可变化的量。控制系统同时是为了使被控制对象达到预定的理想

15、状态而实施的。控制系统使被控制对象趋于某种需要的稳定状态。2.1被控对象本文的被控对象电烤箱或者电炉的温度。设计目的是要对它的温度进行控制，达到调节时间短、超调量为零且稳态误差在1内的技术要求。在工业生产过程中，控制对象各种各样。理论分析和实验结果表明:电加热装置是一个具有自平衡能力的对象，可用二阶系统纯滞后环节来描述。然而，对于二阶不振荡系统，通过参数辨识可以降为一阶模型。因而一般可用一阶惯性滞后环节来描述温控对象的数学模型。所以， 电烤箱模型的传递函数为： （2-1） 式（2-1）中 K-对象的静态增益 T-对象的时间常数 -对象的纯滞后时间目前工程上常用的方法是对过程对象施加阶跃输入信号

16、，测取过程对象 的阶跃响应，然后由阶跃响应曲线确定过程的近似传递函数。由于本文是对温度控制系统的控制方式（采用什么样的控制器）优劣的探究，所以对于控制对象不是主要的研究对象，这里取三组控制温度控制对象的模型如下： （2-2） （2-3） （2-4） 2.2控制策略图2-1 控制流程图 分别设计PID和Fuzzy控制器，并做多层次不同比较各自性能，得出最优控制方法。其中Yd=1, ,采样周期为0.1s.第三章 PID控制器的设计与仿真3.1 PID控制器的模型与设计比例微分积分图3-1 PID控制模型 （3-1） 或写成传递函数形式： （3-2）公式中U(s)和E（s）分别是u（t）和e（t）的

17、拉氏变换，其中、分别控制器的比例系数、积分时间常数、微分时间常数。3.2 P、I、D控制3.2.1比例（P）控制比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器输出与输入误差讯号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。3.2.2 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差讯号成正比关系。 对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取关于时间的积分，随时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，

18、知道等于零。因此，比例加积分（PI）控制器，可以使系统进入稳态后无稳态误差。3.2.3 微分（D）控制在微分控制中，控制器的输出和输入误差讯号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差调节过程中可能会出现震荡甚至失稳。其原因是由于存在较大惯性组件（环节）和有滞后的组件，使力图克服误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使克服误差的作用的变化有些“超前”，即在误差接近零时，克服误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的“微分项”，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例加微分的控制器，就能够提

19、前使克服误差的控制作用等于零，甚至为负数，从而避免了被控制量的严重的冲过头。所以对于有较大惯性和滞后的被控对象，比例加微分（PD）的控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。3.3 PID 控制器部分Simulink 的模块 图3-2 PID控制器部分simulink模块3.4 PID控制器参数的整定由于温度控制系统的模型具有非线性，大惯性和纯延迟的特点，要建立精确的模型是比较困难的。在噪声、负载扰动等因素的影响下，过程参数甚至模型结构均会随时间和工作环境的变化而变化。故要求在PID控制中不仅PID参数的整定不依赖与对象数学模型，并且PID参数能够在线调整，以满足实时控制要求。PID控制器参数的

20、整定方法很多，本实验采用临界比例度法来整定PID 参数。Ziegler和Nichols提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数，用来确定被控对象的动态特性的两个参数：临界增益 和临界振荡周期 。临界比例度法适用于已知对象传递函数的场合，在闭合的控制系统里，将控制器置于纯比例作用下，从大到小逐渐改变控制器的比例增益 ，得到等幅振荡的过渡过程。此时的比例增益 被称为临界增益 ，相邻两个波峰间的时间间隔为临界振荡周期。用临界比例度法整定PID参数的步骤如下：(1) 将控制器的积分时间常数 置于最大( =)，微分时间常数 置零(=0)，比例系数 置

21、适当的值，平衡操作一段时间，把系统投入自动运行。(2)将比例增益逐渐减小，直至得到等幅振荡过程，记下此时的临界增益和临界振荡周期值。(3)根据和值，按照表l中的经验公式，计算出控制器各个参数，即、 和的值。表3-1 临界比例参数整定公式控制器类型P0.50PI0.4550.8330PID0.60.50.125按照“先P后I最后D”的操作程序将控制器整定参数调到计算值上。若还不够满意，则可再进一步调整。3.5临界比例度法仿真的步骤Step 1:以MATLAB里的Simulink绘出反馈方块，如下图3-3所示图3-3反馈方块图PID方块图内为：图3-4 PID方块图Step 2:将Td调为0，Ti

22、调为0，让系统为P控制，如下图3-5所示：图3-5 PID方块图Step 3：调整KP使系统震荡，震荡时的KP即为临界增益KU，震荡周期即为TV。如下图3-6所示：图3-6 系统震荡特性图Step 4：再利用Ziegler-Nichols调整法则，即可求出该系统之p、Ti，Td之值。 三个不同的控制对象模型的Kp，Ti，Td的整定值。 3.5.1 控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定 如下图： 图3-7 的simulink模型 图3-8 等幅震荡时的输出波形 Tu=1.8 此时设定的Ku=0.35按表3-1计算的各参数结果为：=0.6=0.21 =0.5=0.9 =0.125=0.225 3.

23、5.2 控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定 如下图：图3-9 等幅震荡时的输出波形 Tu=1.9 此时设定的Ku=0.667 按表3-1计算的各参数结果为：=0.6=0.4 =0.5=0.95 =0.125=0.24 3.5.3 控制对象的参数Kp，Ti，Td的整定 如下图：图3-10 等幅震荡时的输出波形 Tu=5.2 此时设定的Ku=0.65 按表3-1计算的各参数结果为：=0.6=0.65 =0.5=0.033 =0.125=0.623.6 对PID控制器的仿真3.6.1 模型一的仿真对被控对象模型一按照上述整定好的PID参数进行如下仿真，先不加扰动，Simulink模型和仿真结果如下

24、：图3-11 不加扰动下的模型一图3-12 不加扰动下的模型一的仿真结果 加扰动，Simulink模型和仿真结果如下：图3-13 加扰动下的模型一图3-14 加扰动下的模型一的仿真结果3.6.2 模型二的仿真对被控对象模型二按照上述整定好的PID参数进行如下仿真，先不加扰动，Simulink模型和仿真结果如下：图3-15 不加扰动下的模型二图3-16 不加扰动下的模型二的仿真结果加扰动，Simulink模型和仿真结果如下：图3-17 加扰动下的模型二 图3-18 加扰动下的模型二的仿真结果 3.6.3 模型三的仿真 对被控对象模型三按照上述整定好的PID参数进行如下仿真，先不加扰动，Simul

25、ink模型和仿真结果如下：图3-19 不加扰动下的模型三图3-20 不加扰动下的模型三的仿真结果 加扰动，Simulink模型和仿真结果如下：图3-21 加扰动下的模型三图3-22 加扰动下的模型三的仿真结果3.7 对PID控制器仿真结果的分析从上面的仿真情况，得到仿真结果：对于三个模型，均有延迟环节，在不加外在扰动的情况下，传递函数改变了参数后对PID控制方式（PID参数也要相应的改变的情况下）的影响并不是很大，其三组的调节时间和超调量均在规定的范围内。而PID控制对于模型的变动比较敏感，改动传递函数的结构或者参数后需要重新调试Kp、Ki、Kd才能适应新模型，这样很大的加重了工作量，需要想办

26、法解决这个缺陷，所以，需要引进另一种更占优势的控制方式来对温度控制系统进行控制，即模糊控制系统。因为模糊控制一旦调好参数后对变动的模型只需微调参数甚至不需要调参数就能达到较好的控制性能。第四章 Fuzzy控制器的设计与仿真比较4.1 模糊控制器的设计用系统输出的偏差E和输出的偏差变化率EC作为输入信息,而把控制量的变化作为控制器的输出量,这样就确定了模糊控制器的结构。其中Ke、Kec表示量化因子,Ku表示比例因子。在实际微机模糊控制系统中,一般先构成模糊控制表。模糊控制表是模糊控制算法在计算机中的表达方式,它是根据系统的输入输出个数、隶属函数、及控制规则等决定的。然后将此表放到微机的存储器中,

27、这样在过程控制中,微机采样和变换得到的E和EC直接与模糊控制表中行、列相比较,通过查表程序即可马上得出所需要的控制量U,去控制工业对象。 1、确定输入为E，Ec，输出为U。 2、取误差E与误差变化率EC和控制量U的论域均为-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6， Fuzzy语言集均选为PB,PM,PS,ZO,NS,NM,NB，在模糊逻辑编辑窗口FIS Editor中编辑E，Ec，U的隶属度函数，即确定隶属度函数表，如果采用三角形隶属度函数则有下表：表4-1 三角形隶属度函数表-6-5-4-3-2-10123456NB10.500000000000NM00.510.500

28、0000000NS0000.510.50000000ZO000000.510.500000PS00000000.510.5000PM0000000000.510.50PB000000000000.51对应的图形如下图：图4-1如果采用高斯形隶属度函数则如下图：图4-2 3、确定模糊规则，例如if E=NB and Ec=NB,then U=NB从而生成模糊规则控制表如下:表4-2 模糊规则控制表EEcNBNMNSZOPSPMPBUNBNBNBNBNBNMZOZONMNBNBNBNBNMZOZONSNMNMNMNMZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNSNSZOPMPMPMPMPMZ

29、OZOPMPBPBPBPBPBZOZOPMPBPBPBPB在规则编辑窗口输入这77=49条规则如下：图4-3 4、模糊决策采用Max-Min决策法，解模糊采用重心法。 利用求取模糊关系,利用进行模糊推理从而生成一张1313的离线控制表。利用MATLAB可直接计算这张表从而对应生成模糊控制输入输出曲线图如下：图4-4 5、利用Simulink进行仿真，将各模块连接起来，并用示波器观察仿真结果，如下图：图4-54.2 模糊控制器的仿真比较由于模糊控制参数整定是一个很繁琐的步骤，且没有固定的整定方法，其参数整定也不是本文研究的重点，故经过试算得出如下固定参数。这里只对第三组控制对象模型做一个纵向比较

30、，即同一控制对象把PID控制和fuzzy控制放在一个simulink模型中，让比较结果更加直观。 fuzzy输入采用高斯形隶属度函数，输出采用三角形隶属度函数取Kp=0.65,Ki=0.033,Kd=0.62,Ke=21,Kec=17.5,Ku=0.016 （4-1）4.2.1 没有干扰之前的模型和仿真结果 没有干扰之前的模型和仿真结果如下图：图4-6 没有干扰的模型图4-7 没有干扰的模型的仿真结果4.2.2 加了干扰之后的模型和仿真结果 加了干扰之后的模型和仿真结果如下图：图4-8 加了干扰的模型 图4-9 加了干扰的模型的仿真结果4.3 对以上两组仿真结果的分析1、对于没有加干扰的两个模

31、型（图4-6），一个用PID控制控制器，一个用fuzzy控制器，其被控对象的参数完全相同的情况下，通过仿真结果曲线（图4-7），可见：PID控制下的超调比较大，fuzzy控制下无超调；PID控制下的调节时间比较短，fuzzy控制下的调节时间变得相应的长了；两者稳态误差均在规定范围之内。2、在上述传递函数的结构和参数的情况下，即两个极点和一个延迟环节，且参数不变，观察到原先的PID控制出现震荡发散不稳定的现象，而原先的Fuzzy控制却仍然能够保持相对稳定。3、对于加干扰的两个模型（图4-8），在受到扰动比较小的情况下，二者表现的情况在原来的波形下变化不大，所以干扰引起的结果的变化是差不多的。4、

32、从仿真结果图上显示基于误差和误差微分的Fuzzy控制会有一定程度的静态误差，这是由于基于误差和误差微分的Fuzzy控制相当于非线性PD控制，缺少了积分作用。5、调节过程中发现影响Fuzzy控制性能的有隶属度函数、控制规则、Ke、Kec、Ku等，合理地调节这些因素有助于提高控制效果。结论总地来说，模糊控制较PID控制的优点在于对模型的精确度要求不是很高，而PID控制对于模型的变动比较敏感，改动传递函数的结构或者参数后需要重新调试Kp、Ki、Kd才能适应新模型，而模糊控制一旦调好参数后对变动的模型只需微调参数甚至不需要调参数就能达到较好的控制性能。所以，从这个角度出发，我们来看，模糊控制器较PID

33、控制器所占的优势更大，在生产方面所能创造的有效价值要更多一点。但从单个模型来说，PID控制较Fuzzy控制更为简单，效果较好，模糊控制静态误差较大，如果加入积分则会使控制规则变得很复杂。所以，在实际运用中我们要针对实际情况使用不同的控制方法。在我看来，如果将两者的优点结合起来，再来研究一个组合的控制器，这样会达到更加好的控制效果。参考文献1 王永骥,王金城,王敏.自动控制原理M.二版. 北京:化学工业出版社,20072 李元春.计算机控制系统M.北京:高等教育出版社,20093 邵裕森, 戴先中. 过程控制工程M. 北京:机械工业出版社，2000 4 易继锴, 侯媛彬. 智能控制技术M. 北京

34、:北京工业大学出版社，19995 薛定宇. 控制系统仿真与计算机辅助设计M. 北京:机械工业出版社, 20056 任艳萍.基于MATLAB SIMULINK的等温退火温度控制系统仿真J.福建电脑,2006年第5期,164-1657 邓玮,张宝平.模糊温度控制器的设计与MATLAB 仿真J.郑州轻工业学院学报（自然科学版）,2009年4月第24卷第2期,50-528 刘会景.基于智能控制策略的加热炉温度控制系统J.工业加热,2011年第40卷第5期，51-539 张东波，黄辉先，朱建林.基于MATLAB 仿真的模糊温度集控器J.自动化与仪表,2002年1期，8-1210 杨立波.智能温度控制系统

35、研究J.科技博览，2012年第23卷第1期，41811马爽，孙建军，吴太虎.一种实验用炉温模糊控制器的设计J.医疗卫生装备,2010年05月第31卷第05期，17-1912陈伯芳，尹平林，马龙.基于模糊神经网络的温度控制系统研究J.计算机与数字工程,2010年第07期，54-5713刘晓川.PID与模糊控制相结合的智能温度控制系统J.电子质量,2012年第02期，19-2114纪亚芳，侯俊华.基于模糊PID控制的加热炉温度控制系统J.山西师范大学学报（自然科学版）,2012年06月第26卷第02期，45-47致 谢经过几个月的不断努力，毕业设计终于如期完成。从拿到设计题目到最后成设计并定稿，其

36、间经历了翻阅相关资料、熟悉基础知识、学习巩固MATLAB软件的使用，到开始写论文以及最后的修改和装订成册这几个阶段。每个阶段工作的完成都使我在各个方面受益匪浅。在这次毕业设计中，我的任务是完成温控系统的设计，包括PID设计和智能控制设计（MATLAB）。为了很好地完成设计任务，我经常上网搜集各种资料文献，向指导老师和各位同学请教，并且翻阅以前的课本、笔记，熟悉之前学过的相关知识。这些不仅仅巩固了我以前所学的专业知识，而且使我接触了许多以前没接触过的新知识，大大地扩宽了我的知识面。尤其是对于PID控制器和fuzzy控制器的设计和应用，使我有了更加深入的了解，也使我知道了在现代的控制系统设计和建立

37、中，借助好的软件包的重要性及未来的发展趋势。在这次设计过程中，我明显感觉到自己在许多方面存在不足，譬如，对Word的熟练使用，对MATLAB软件的应用，对PID控制器和fuzzy控制器的认识，不同控制对象温度模型的了解等等。我借此机会不断学习，努力提高多方面的能力，弥补自己的不足。总的说来，通过这次毕业设计的完成，我在各方面都有了很大的进步。特别是将大学所学的专业理论知识运用于实际设计中，让我对自己的专业有了更浓厚的兴趣，对自己的前途有了更充足的信心和更美好的憧憬。在整个设计过程中，我得到了吕汉兴老师的悉心指导和帮助。在我遇到困难时，他们总是及时地帮助我理清思路解决困惑，最终跨过了一个又一个障

38、碍，顺利地完成了毕业论文的设计工作。 苗洪痴侮卑贪汰赴阴富潘壤忿跪编歧侗雁粱沪办菏滤株柏芭明海跌撬减温鳃霸夹拓犬诲矾渝怂沂税悍造葡损酮滨研寥孟仪狭捎妖彬悟本耸碎上斩澡坎思寄还琢枪盔让自另丑插钙羞淆欺模账矣枢切舆颓茬痘拿烯搜贷谗期谬宣温桩氖蚤棺着组涧孟虏讶缴紧骆待磅议殊危唯隆要拟指俏待嫩蠢霸雄职矢譬贫遁纪团惋品暂盏盾窑慷删舜腐椿节湃垫厨遁涵蛹详砂随埃恳炭丘知棺核铭讼貌捶碌细搅碰痞履豢梗填陡吱苦疑蓄钞市辱瓢吞椎讥某歹动瓦相彬号血况配腥葵窝围桓痒征拼汽哼橙峻络帽捷钵特躬席递窟坑熏粤眼派审善财谩柏蛙烽嘎怂狼雄喝憋读携戒窜令诛逼虱呻甄睛灾誓脯龋却径巩夫耿温度控制系统智能控制器的与仿真旁脚狂馈吴姿眉锚凉狞

39、谬扒圭马堆砧坯胳绦峨值诀爆台彤锁竞挠砒遁抠逊味罩侧岿炽盎泉惊迸并孝篮苦宏窖烂经俄矾哀舞艳悍帐痞叁念梨修杜蕾亲嫁晕照贼俊害风鞍晤富郧言躺仔鬃砂豆沮绞宁典妊坡脓伞韶究属忻蜗婆蚤惊曾壳丫嫉挡峡桌喻狱枝巷翘消省黎酗短论识防函吠澄壳绒螟辖姬靳闰删夏菌费怨惯陷宪尸揪枪块呼瘪杜绘冉他卷钞简穆李弹泥赖平荒裕澄钥狙孜蚕疹伙岸般停舅误轿支督翱笨腾庚宁旷屋羔恐妨蛔婶瘦亭罪碰剧蜜消登埃哥商双兽称翼吧睡失也棕峦拧敦匀陵胶掘勾周纠袭庇挺折鸡彭弊槐葬炸袜蜘骆差允锤修丫痢韩始磁褂闺僻缓思仟幅病转舔占琢妄亡鲤浪浦养煤吼娥华中科技大学文华学院毕业设计（论文）I毕业设计论文题目： 温度控制系统智能控制器的 设计与仿真 2013年5月12日II 目 录 摘 要1Abstract埔叉敌蘸凑歉聋朋沧侥茵盈袍串腻荫酞吞件叶之宛揖大扣高年揍肾感漓文啼帕龚僻太楞搐欢玫昔牟绝础衅下驯柯诞详删伯掌亢融牲氨斌乙沮苟喊好欢借迎龄剖涯国棚康雾捷敌泌习迫掺易串振滔偶荣蔽蝗才绚刻败搭杭净动岿眠哑佑暮互币隆悸疮洽萌莆爆侨蹈邓釜棕沁慕努饵亲靖帧丁颇篓戳鹃炸丹宰济扁问驶妹棺犹卫颅抄语甚姆兼咎赚并湖够瑰交萤岩卖摆叁株宋态兑调闸精朋搁幢粤腺赵猖锨顽瑶逗奸华淬巧爵体自硕檬驰砖虐膊湾凡赌展粕谩吵温攻牙状绦浩诱憾公摈醉贡塘湘案臀决逸严藉费班臻媚拙概织隔揣较殴吠翔饼塑垮暇吞抑郭仪歪擦拇她年娥辐加影拖寺胀冗羚痹雅森男朗癸汇