的一种有效途径。模糊控制是一种基于专家规则的控制方法。在时滞过程中,模糊控制一般是针对误差和误差变化率而进行的,将输入量的精确值模糊化,根据输入变量和模糊规则,按照模糊推理合成规则计算控制量,再将它清晰化,得到精确输出控制过程，其中模糊规则是最重要的。但是,模糊控制存在控制精度不高、算法复杂等缺点[8]。因此如果能结合其它的算法来提高它的控制精度,那将是非常有效的，例如模糊Smith控制器、模糊自适应控制器、模糊PID控制算法等。
神经网络控制是研究和利用人脑的某些结构机理以及人的知识和经验对系统的控制。人们普遍认为，神经网络控制系统的智能性、鲁棒性均较好，能处理高维、非线性、强耦合和不确定性的复杂工业生产工程的控制问题，其显著特点是具有学习能力。神经网络的主要优势在于能够充分逼近任意复杂的非线性系统，且有很强的鲁棒性和容错性。一般来说，神经网络用于控制有两种方法，一种是用来实现建模，一种是直接作为控制器使用。与模糊控制一样，神经网络也存在算法复杂的缺点，同时神经网络学习和训练比较费时，对训练集的要求也很高[8]。 1.2.3结论
经典控制方法由于具有结构简单、可靠性及实用性强等特点，在实际生产过程中得到了广泛的应用。但它们都是基于参数模型的控制方法，因而自适应性和鲁棒性差、对模型精确性要求高、抗干扰能力差。而智能控制是非参数模型的控制方法，因而在鲁棒性、抗干扰能力方面有很大的优势。但智能控制也有其不足之处，即理论性太强，算法过于复杂，大多数方法还仅局限于理论和仿真研究，能在试验装置上和工业生产中应用的并不多。根据这
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两类控制方法的特点，将它们结合起来进行复合控制是一种有效的时滞系统控制策略，成功的应用有模糊PID控制、模糊Smith控制、神经元Smith预估控制、Smith-NN预估控制等。这些方法既能利用经典控制方法结构简单、可靠性和实用性强的特点，又能发挥智能控制自适应性和鲁棒性好，抗干扰能力强的优势，弥补了各自的不足，在大时滞控制系统中具有很好的应用前景。
1.3主要解决的问题
在本次设计中，主要是对恒温箱温度控制系统的控制算法进行研究。对恒温箱分别采用PID控制算法，模糊控制算法和模糊PID算法进行控制，并通过Matlab仿真，得到控制的结果，然后分别与预期目标进行比较，检验各种算法能否满足要求，同时也对各种算法进行比较，选择较好的控制策略。
对于PID控制算法，主要研究当取不同数学模型时对系统性能的影响；对于模糊控制算法，重点在于模糊控制器的设计、模糊子集的选取、模糊规则的确立以及模糊推理；对于模糊PID算法，模糊控制器以误差E和误差变化率EC作为输入，控制的关键是找出PID三个参数KP、Ti和Td与E和EC之间的模糊关系，在运行中通过不断检测E和EC，再根据模糊控制原理来实现对KP、Ti和Td的在线修改，从而满足控制的要求。
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2.PID控制及仿真
PID控制器由于具有结构简单，容易实现，控制精度高等优点，广泛应用于工业控制过程中。而工业控制过程本身由于机理复杂，时变，时滞等原因，其精确地数学模型很难得到，一些高阶对象通过降阶，一般用一阶或二阶惯性环节加纯延迟来近似。但是在一个具有纯滞后的系统中，采用常规的PID控制时，存在的主要缺点是动态响应指标较差[9]。系统承受扰动后，往往会出现明显的超调，且调节时间也较长，然而在有些场合，大的超调是不允许的，因此在PID控制的基础上，提出了微分先行PID控制算法。
2.1微分先行PID算法[10]
微分先行PID控制的结构图如图1所示，其特点是对输出量进行微分，而对给定值不作微分。这样,在改变给定值时，输出不会改变，而被控量的变化通常是比较缓和的。这种输出量先行微分控制适用于给定值频繁提降的场合，可以避免给定值升降所引起的系统振荡，从而明显地改善系统的动态特性。
R（s） + — 1k（） p1? Tis 1?T ds 1?0.1T dsY（s） Y（s） 图1 微分先行PID控制结构图 如图所示，微分部分的传递函数为：
duddy?ud?Td?y， dtdt9
ud(s)1?Tds?，则 y(s)1?0.1Tds0.1Td
由差分得
0.1Tddudud(k)?ud(k?1)dyy(k)?y(k?1)?，?
dtTdtTud(k)?ud(k?1)y(k)?y(k?1)?ud(k)?Td?y(k)
TT?0.1Td??Td?T??Td?????ud(k)??u(k?1)?y(k)??0.1T?T?d?0.1T?T??0.1T?T??y(k?1) ddd??????ud(k)?c1ud(k?1)?c2y(k)?c3y(k?1)
其中c1????0.1Td??Td?T??Td????，，c?c?23??0.1T?T??0.1T?Tddd?0.1Td?T??????? ?2.2参数辨识
本文采用时域测定法确定被控系统的参数，时域测定的主要过程是对被测控制系统或对象在输入端施加阶跃扰动输入信号，而在输出端测绘其输出量随时间变化的响应曲线；或者施加脉冲输入，测绘输出的脉冲响应，再对响应曲线的结果进行分析，确定被研究对象的传递函数。时域测定法所采用的测试设备简单，测试工作量小，因而应用广泛。
采用时域法确定被测系统或对象的数学模型时，需要在被测对象上人为地施加阶跃输入信号，然后测定被测对象的输出响应曲线，从而求出其传递函数[8]。
在本文中，采用二阶惯性加纯滞后环节近似恒温箱的温度控制系统，即
Ke??s温度控制系统的传递函数为：G(s)?。
(T1s?1)(T2s?1)对温度控制系统传递函数的参数进行辨识，得到k=5,T1=8,T2?1,??10。
5e?10s5e?10s则被控系统的传递函数为：G(s)?。 ?2(8s?1（)s?1)8s?9s?12.3PID参数的整定
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