G1(s)?1.125 3(1?25s)8 2(1?25)1
1?20sG2(s)?G3(s)? 在没有任何外扰只有给定值扰动的情况下，PID串级控制仿真系统模型如图4-12所示调节器的参数采用Ti?25.77s KP?25。
图4-12 主汽温控制串级PID调节系统仿真图
4.3.3 复合模糊串级控制系统[21][22]
主调节器采用复合模糊控制器如图4-13所示, 即由一个常规比例积分(PI) 控制器和一个二维模糊控制器相并联。副调节器依然采用上述形式。由simulink和fuzzy logic 工具箱库中模块根据被控对象设计要求搭接模块 , 进行仿真。
图4-13 复合模糊串级控制系统仿真图
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图4-14 锅炉过热汽温Fuzzy-PI控制系统仿真试验图
在串级控制的基础上，我们把模糊控制与之结合起来，并且是在有扰动的情况下进行。就构成模糊PI复合控制系统图。如图4-14所示。
4.4 仿真结果
图4-15给定值等于1系统的输出相应曲线
图4-12、4-14仿真结果如图4-15所示，曲线1是没有内、外扰动、给定值等于1时串级控制系统输出的响应曲线 ，曲线2是没有内、外扰动的FUZZY-PI复合控制系统输出的响应曲线。
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图4-16减温水自发扰动、燃烧率扰动系统的响应曲线
图4-16中曲线1是t=800s时同时加入外扰燃烧率量化值等于1、内扰减温水量化值等于1时的过热汽温串级控制系统输出的响应曲线，曲线2是存在燃烧率、减温水扰动的过热汽温FUZZY-PI复合控制系统输出的响应曲线，由仿真曲线可以看出，复合模糊串级控制超调量更小，调节时间更短，改善动态品质且具有良好的抗干扰能力。
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结论
汽温控制系统是锅炉汽水系统的重要组成部分。过热汽温受到多种因素的影响。其动态特性表现为非线性、不稳定性、时滞和惯性及各种噪声等，很难建立精确模型，只能用分布参数系统描述。因而用常规的PID控制时，由于对象特征不断变化，参数难以整定。模糊控制不需要建立过程的精确数学模型，针对常规PID控制和模糊控制的特点，本文将模糊理论与常规的PID相结合，针对具体对象进行了全面深入的探讨和研究，具体表现在：
1．在阅读大量文献的基础上，综述了本文选题背景和意义，并明确模糊控制在智能控制研究中的特点和指导意义。
2．概述模糊控制的基本思想、理论之后，针对温度系统存在的模糊性，基于“仿人、智能”的基本思想，从模仿人脑以不精确、非量化和模糊方式进行思维和推理出发，用模糊处理器承担调节任务，提出了模糊PID复合控制模型，以提高其智能程度及控制的精度。
3．依据模糊控制理论，利用模糊方法，提出FUZZY和PID的结合的基本思想、理论结构、设计方法。
4．基于上述方法，针对实际自平衡、纯滞后、大惯性、非线性的电厂蒸汽温度对象进行FUZZY和常规的PID的结合智能控制系统的设计，完成了系统的设计和仿真工作。
5．仿真试验研究表明：FUZZY和常规PID的结合，复合模糊串级控制具有更快的响应、更小的超调和更强的抗干扰能力。
由于时间仓促和本人能力有限，上述研究还有待于进一步的发展和研究。在理论上，进一步完善常规控制与模糊理论结合方式：在方法上，进一步增强模糊信息处理能力，如：模糊预测，模糊优化等；在设计中，进一步实现FUZZY-PID的CAD；在实用方面，进一步完善控制算法。
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