摘 要：目前温室大棚、植物生长柜的温度受外界环境影响波动比较大，因此常规的控制方法确实难以很好地控制环境温度。结合温度控制的一些特性，针对常规PID控制的自适应控制能力不强，控制效果欠佳的现象，提出一种模糊PID控制，并用MATLAB进行验证。仿真结果表明，该控制策略具有良好的鲁棒性和稳定性，控制精度更高。
关键词：温度控制；模糊控制；控制算法；MATLAB仿真
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.06.264
1 PID控制
（1）PID的理论可行性。常规的PID控制系统原理框图如图1所示。
通常情况下，一个完整的PID控制器是由比例环节、积分环节和微分环节三个环节构成。比例调节实时地对系统中的实际值与给定值之间的偏差e（t）作出反应，可有针对性减小偏差；积分调节主要用于消除静态误差；微分调节用于反应系统偏差的瞬时变化趋势，可以有效改善系统的动态性能。
2 模糊PID控制
（1）模糊控制的基本原理。模糊控制是一种基于模糊逻辑的算法，其原理是，在控制过程中，对被控对象的状态进行模糊化，变为用人类语言描述的模糊量，之后根据实际控制经验制定的语言控制规则，再通过模糊推理，得到输出控制量的模糊值，最后在解模糊化模块中将控制量的模糊值转换为执行器能够执行的精确控制量，在控制中发挥作用。
模糊控制器由模糊化模块、知识库、模糊推理模块、解模糊化模块4个部分组成。
（2）模糊自整定PID控制。模糊控制具有2个极明显的优点：首先模糊控制可以依靠人们在生产实践中的控制经验，这种情况下完成控制任务就不用去建立被控对象的精确模型；其次，模糊控制的稳定性强，响应速度快、超调量小，适用于控制具有滞后性的系统。其缺点也是显而易见的，总结模糊控制规则比较困难，一旦规则建立不能在线更改，另外由于模糊控制器没有积分环节，因此稳态精度不高。
因此，采用模糊控制和传统的PID控制相结合，运用模糊自整定PID参数的方法进行优势互补，从而快速、精确地完成控制任务。模糊控制器根据输入量e和ec进行模糊推理，输出精确的PID控制参数KP、KI和KD，再由PID控制器对温室温度进行控制。
3 模糊PID控制在温控中的效果
试验中分别采取常规PID控制和模糊自整定PID控制两种方法，并分别记录下了最终的控制效果。统计温度计显示的数据，每30秒记录一次，并根据这一数据绘制出了控制效果图。
图2的（a）和（b）分别是设定温度为30℃时的常规PID和模糊自整定PID控制的温控效果图，通过分析发现，模糊自整定PID控制可以有效改善了常规PID控制的超调过大的问题，最终趋于稳定的时间也有所缩短，并且最终结果满足误差在±2℃范围以内的要求。
图3的（a）和（b）分别是设定温度为80℃时的PID和模糊自整定PID控制的温控效果图。通过比较图（a）和（b）可以看出，后者比常规PID控制的曲线显得圆滑，不那么突兀，超调量比PID控制要小，动态特性也相对较好。同时由于绝缘油与室温的温差较大，散热效果较好，降温所需时间明显减少。
4 结论
通过仿真分析，利用模糊自整定的PID控制进行温度控制与常规的PID控制相比，具有更好的鲁棒性和可靠性。它可以有效地实现在农业生产、生物发酵过程中对温度的精准控制，具有非常重要作用。
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