引言

在工业生产中，气体流量控制是一个多变量、非线性、时变的系统，传统的 PID控制算法很难取得满意的控制效果。在 PID控制的基础上，加入了模糊逻辑推理和自适应调节环节，形成了自适应模糊 PID控制算法[1]。这种控制算法是以被控对象的输出为输入，通过模糊推理来计算模糊控制规则，并实时调整 PID控制器中各参数以达到预期目标。本文提出了一种基于自适应模糊 PID控制算法的气体流量控制系统，该系统利用自适应模糊 PID控制器对气体流量进行调节，从而使系统具有更好的稳定性、抗干扰能力和稳态精度。同时，本文还给出了系统硬件设计及软件流程。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。

一、气体流量控制系统组成

气体流量控制系统由三部分组成，即流量监测装置、反馈装置和控制系统。流量检测装置由气体流量计、压力变送器和温度变送器组成，用于实时测量气体的流量；反馈装置是将检测到的气体流量信号反馈到气体流量控制系统中；控制系统由计算机、 PLC等组成，用于完成对气体流量的调节。其中，在 PLC内部使用自适应模糊 PID控制器对气体流量进行控制，该控制器基于模糊 PID控制算法，可以有效地解决 PID控制的时变性、非线性和不确定性等问题。其中，Fuzzy-PID控制器的输入为4个输入量，输出为实际输出。在 Simulink环境下搭建气体流量控制系统。

二、自适应模糊 PID控制原理

模糊控制是一种不精确的、经验式的控制方法，它的基本原理是通过建立一个隶属函数，来表示控制系统输出与偏差之间的关系，并以偏差作为输入，经过模糊推理得出输出的值。传统 PID控制采用比例、积分和微分三个参数来调节 PID控制器的参数，但其性能受被控对象参数变化和外界扰动等因素的影响很大。因此，在实际应用中存在稳定性差、超调量大、调节时间长等问题。

本文提出了一种基于自适应模糊 PID控制算法的气体流量控制系统，其控制原理如下：通过自适应模糊 PID算法对 PID控制器参数进行在线调节，使被控对象模型误差保持在较小范围内，从而实现气体流量的精确控制。该方法具有如下优点：

（1）对被控对象模型的误差进行在线辨识，实现自适应，从而提高了系统的稳定性；

（2）不需要事先建立模糊控制规则表，操作方便；

（3）采用了基于专家经验的模糊推理方法，可以进行参数实时自整定；

（4）自适应模糊 PID控制不需要在系统中引入积分环节，因此可以显著降低系统的动态响应时间；

（5）具有很强的抗外界扰动能力。

传统 PID控制和自适应模糊 PID控制的对比。根据上述分析可知，自适应模糊 PID控制与传统 PID控制相比具有较强的稳定性、抗干扰能力和响应速度，因此，可以将其应用于气体流量控制系统中。

三、系统建模

控制系统的建模采用 Simulink中的 Simulink模块。该模块主要包括系统辨识、参数设定、控制算法以及数据保存等部分。采用输入输出均为8个自由度的一阶惯性环节（1/2）和积分环节（1/3）建立系统的模型，并采用扩展 Kalman滤波（EKF）方法对系统进行参数估计，提高系统的动态响应速度。SIMULINK是一个用来进行控制算法研究和仿真的软件包。本文采用 Simulink对控制算法进行了仿真，并将仿真结果与传统 PID控制结果进行了比较。仿真参数为：初始频率f0=15 Hz，初始积分时间t1=10μs，初始偏差e=3μm，比例因子 PID控制参数为3,微分时间τ=10μs。系统的传递函数为：

通过仿真得到了两种控制算法的控制性能，传统 PID控制的稳态误差较大，而自适应模糊 PID控制算法的稳态误差明显减小。这是因为传统 PID控制算法中的比例因子 PID参数整定过程较复杂，参数难以确定；而自适应模糊 PID控制算法中的微分时间τ较小，参数易于整定。因此在稳态精度和响应速度方面自适应模糊 PID控制算法优于传统 PID控制算法。

根据以上分析可知，自适应模糊 PID控制算法比传统 PID控制算法具有更好的稳态性能和动态响应性能。

四、仿真研究

本文采用 Simulink作为仿真工具，建立了基于自适应模糊 PID控制的气体流量控制系统模型通过自适应模糊 PID控制后，气体流量的稳态误差为±0.005m3/min，而传统的 PID控制的稳态误差为±0.10m3/min。还可以看出，在一定的输入信号作用下，自适应模糊 PID控制的超调量很小。这是因为在该系统中，输入信号是由反馈信号和偏差信号组合而成，由于偏差信号的影响，使系统的调节时间延长。此外，自适应模糊 PID控制可以克服外界干扰和内部参数变化对系统的影响。

因此，可以看出该算法具有较好的控制效果。从图中还可以看出，自适应模糊 PID控制器对流量偏差变化有较强的鲁棒性和抗干扰能力。因此，这种自适应模糊 PID控制算法在实际气体流量控制系统中具有很好的应用前景。

五、实验验证

为验证本文提出的自适应模糊 PID控制算法，在 Simulink环境下搭建了以单片机为控制核心的气体流量控制系统，并在此基础上进行了实验验证。

实验平台控制系统由单片机、功率放大器、功率驱动模块、数据采集模块和气体流量控制器组成，其中，气体流量控制器是整个系统的核心部分。

采用所设计的自适应模糊 PID算法对气体流量进行控制，并将其应用于气体流量控制系统中，其中，自适应模糊 PID控制器的参数设置如下：可以看出，在阶跃信号作用下，气体流量系统响应迅速且稳定；当阶跃信号消失后，系统可快速恢复到设定值。这表明该算法对气体流量具有较好的适应性和较强的抗干扰能力。在阶跃响应和斜坡响应下，将自适应模糊 PID控制器与传统 PID控制器进行比较。可以看出，阶跃响应下，自适应模糊 PID控制比传统 PID控制的超调量更小，稳态误差更小。因此，该算法具有良好的动态特性和稳态精度。

结论

本文介绍了一种基于模糊逻辑的自适应模糊 PID控制算法，并利用 MATLAB对系统进行了仿真。仿真结果表明，与传统的 PID控制相比，该算法在较小的超调量下，可以保持较快的响应速度，有很强的抗干扰能力；在阶跃输入下，其超调量也小于传统的 PID控制。因此，该算法具有良好的稳定性和适应性，在气体流量控制中有广泛的应用前景。该系统利用模糊推理和神经网络来处理系统中存在的非线性和不确定性问题，通过网络输出值调整 PID控制器参数，提高了系统的控制精度和动态响应速度。

参考文献

[1]气体稀释装置检测方法初探[J]. 潘素素;张国城;杨振琪;潘一廷;尹冬梅;宁雪蕾;罗月.计量技术,2019(12)

[2]带纯滞后一阶惯性对象系统振铃问题分析[J]. 郭广颂;靳占行;董淑晴.南方农机,2019(23)

[3]基于质量流量控制器的动态配气系统设计[J]. 胡红红;师树恒;陈富强.自动化与仪表,2013