如何用 PLC 编写模糊控制程序来替代传统 PID 控制实现温度调节，这是工业控制中很常见的优化需求，我可以给你提供完整的实现思路和 PLC 程序框架。
一、模糊控制替代 PID 控温的核心思路
温度控制中，模糊控制不需要精确的数学模型，更适合非线性、大滞后的温度系统（比如烘箱、反应釜）。核心步骤如下：
确定输入输出变量：
输入：温度偏差 E（设定值 - 实际值）、偏差变化率 EC（当前偏差 - 上一周期偏差）；
输出：执行器输出增量 ΔU（比如调节阀开度、加热功率）。
模糊化：将精确的 E、EC、ΔU 映射到模糊集合（负大 NB、负中 NM、负小 NS、零 ZO、正小 PS、正中 PM、正大 PB）；
制定模糊规则：根据工艺经验制定 if-then 规则（比如 “若 E 为 PB 且 EC 为 ZO，则 ΔU 为 PB”）；
模糊推理：根据输入的模糊值匹配规则，得到输出的模糊集合；
解模糊：将模糊输出转换为精确的执行器控制量（常用重心法）；
PLC 程序实现：通过数据处理、查表、运算完成上述过程。
二、PLC 模糊控制温度程序（以西门子 S7-1200/1500 为例）
以下是结构化的 ST 语言程序框架，可直接适配西门子 PLC，其他品牌（三菱、罗克韦尔）可参考逻辑修改。
1. 变量定义（DB 块：DB_TempFuzzy）
st
// 温度模糊控制数据块 DATA_BLOCK DB_TempFuzzy VAR_GLOBAL // 温度参数 SetTemp: REAL := 80.0; // 温度设定值(℃) ActualTemp: REAL := 0.0; // 实际温度(℃，来自温度传感器) // 输入变量 E: REAL := 0.0; // 温度偏差 E=SetTemp-ActualTemp EC: REAL := 0.0; // 偏差变化率 EC=E-E_Last E_Last: REAL := 0.0; // 上一周期偏差 // 模糊化参数 E_Scale: REAL := 0.1; // E的量化因子(根据实际量程调整，比如量程±50℃则0.1) EC_Scale: REAL := 0.2; // EC的量化因子(量程±5℃/s则0.2) U_Scale: REAL := 5.0; // 输出比例因子(对应执行器0-100%) // 模糊集合论域（-3~3，7个等级） E_Fuzzy: INT := 0; // E的模糊化结果 EC_Fuzzy: INT := 0; // EC的模糊化结果 U_Fuzzy: INT := 0; // 输出模糊结果 // 输出控制量 Output_U: REAL := 0.0; // 最终执行器输出(0-100%) Output_U_Last: REAL := 0.0; // 上一周期输出 END_VAR END_DATA_BLOCK
2. 模糊化子程序（FC100: Fuzzy_Input）
st
FUNCTION_BLOCK FC100 VAR_INPUT In_Value: REAL; // 输入精确值 Scale: REAL; // 量化因子 END_VAR VAR_OUTPUT Fuzzy_Out: INT; // 模糊化结果(-3~3) END_VAR VAR Temp: REAL := 0.0; END_VAR // 步骤1：量化（将实际值转换到论域-3~3） Temp := In_Value * Scale; // 步骤2：限幅+取整（模糊化） IF Temp > 3.0 THEN Fuzzy_Out := 3; ELSIF Temp < -3.0 THEN Fuzzy_Out := -3; ELSE Fuzzy_Out := INT(Temp + 0.5); // 四舍五入 END_IF; END_FUNCTION_BLOCK
3. 模糊规则表与推理子程序（FC101: Fuzzy_Inference）
st
FUNCTION_BLOCK FC101 VAR_INPUT E_Fuzzy: INT; // 偏差模糊值(-3~3) EC_Fuzzy: INT; // 偏差变化率模糊值(-3~3) END_VAR VAR_OUTPUT U_Fuzzy: INT; // 输出模糊值(-3~3) END_VAR VAR // 模糊规则表（7x7，行=E_Fuzzy(+3~-3)，列=EC_Fuzzy(+3~-3)） // NB(-3),NM(-2),NS(-1),ZO(0),PS(1),PM(2),PB(3) Rule_Table: ARRAY[-3..3, -3..3] OF INT := [ [3,3,2,2,1,0,0], // E=PB(3) [3,2,2,1,1,0,-1], // E=PM(2) [2,2,1,1,0,-1,-2],// E=PS(1) [2,1,0,0,-1,-2,-2],// E=ZO(0) [1,1,0,-1,-1,-2,-3],// E=NS(-1) [1,0,-1,-1,-2,-2,-3],// E=NM(-2) [0,0,-1,-2,-2,-3,-3] // E=NB(-3) ]; END_VAR // 模糊推理：直接查表获取输出模糊值 U_Fuzzy := Rule_Table[E_Fuzzy, EC_Fuzzy]; END_FUNCTION_BLOCK
4. 解模糊与输出子程序（FC102: Fuzzy_Output）
st
FUNCTION_BLOCK FC102 VAR_INPUT U_Fuzzy: INT; // 模糊输出值(-3~3) U_Scale: REAL; // 输出比例因子 END_VAR VAR_OUTPUT Out_Value: REAL; // 解模糊后的精确输出 END_VAR // 重心法解模糊（简化版，直接线性转换） Out_Value := REAL(U_Fuzzy) * U_Scale; // 限幅（执行器输出0-100%） IF Out_Value > 100.0 THEN Out_Value := 100.0; ELSIF Out_Value < 0.0 THEN Out_Value := 0.0; END_IF; END_FUNCTION_BLOCK
5. 主控制程序（OB35: 周期中断，建议 1s 执行一次）
st
ORGANIZATION_BLOCK OB35 VAR fc100: FC100; fc101: FC101; fc102: FC102; END_VAR // 步骤1：读取实际温度（假设AI模块地址为PIW256，转换为℃） DB_TempFuzzy.ActualTemp := REAL(PIW256) / 27648.0 * 100.0; // 假设量程0-100℃ // 步骤2：计算偏差E和偏差变化率EC DB_TempFuzzy.E := DB_TempFuzzy.SetTemp - DB_TempFuzzy.ActualTemp; DB_TempFuzzy.EC := DB_TempFuzzy.E - DB_TempFuzzy.E_Last; // 步骤3：输入模糊化 DB_TempFuzzy.E_Fuzzy := fc100(In_Value:=DB_TempFuzzy.E, Scale:=DB_TempFuzzy.E_Scale); DB_TempFuzzy.EC_Fuzzy := fc100(In_Value:=DB_TempFuzzy.EC, Scale:=DB_TempFuzzy.EC_Scale); // 步骤4：模糊推理 DB_TempFuzzy.U_Fuzzy := fc101(E_Fuzzy:=DB_TempFuzzy.E_Fuzzy, EC_Fuzzy:=DB_TempFuzzy.EC_Fuzzy); // 步骤5：解模糊得到输出 DB_TempFuzzy.Output_U := fc102(U_Fuzzy:=DB_TempFuzzy.U_Fuzzy, U_Scale:=DB_TempFuzzy.U_Scale); // 步骤6：输出执行（叠加到上一周期输出，避免突变） DB_TempFuzzy.Output_U := DB_TempFuzzy.Output_U_Last + DB_TempFuzzy.Output_U * 0.1; // 平滑系数0.1 // 限幅 IF DB_TempFuzzy.Output_U > 100.0 THEN DB_TempFuzzy.Output_U := 100.0; END_IF; IF DB_TempFuzzy.Output_U < 0.0 THEN DB_TempFuzzy.Output_U := 0.0; END_IF; // 步骤7：写入执行器（假设AO模块地址为PQW272） PQW272 := INT(DB_TempFuzzy.Output_U / 100.0 * 27648.0); // 步骤8：保存上一周期数据 DB_TempFuzzy.E_Last := DB_TempFuzzy.E; DB_TempFuzzy.Output_U_Last := DB_TempFuzzy.Output_U; END_ORGANIZATION_BLOCK
三、关键参数调试说明
量化 / 比例因子（E_Scale、EC_Scale、U_Scale）：
E_Scale：根据温度偏差范围调整，比如系统最大偏差 ±50℃，要映射到论域 ±3，则 E_Scale=3/50=0.06；
EC_Scale：根据偏差变化率范围调整，比如最大变化率 ±5℃/s，EC_Scale=3/5=0.6；
U_Scale：根据执行器量程调整，比如输出 0-100% 对应论域 ±3，则 U_Scale=100/6≈16.7。
模糊规则表：可根据实际工艺调整，比如温度超调严重时，增大 “E 为 PB 且 EC 为 NS” 对应的输出负增量。
周期中断时间：温度系统滞后大，建议 OB35 周期设为 1-5s，避免频繁波动。
总结
PLC 实现模糊控温的核心是模糊化 - 规则推理 - 解模糊三步，无需复杂数学模型，依赖工艺经验制定规则表；
程序采用结构化设计（DB 块存参数、FC 块分子程序），适配西门子 S7-1200/1500，其他品牌可复用逻辑；
调试重点是量化 / 比例因子和模糊规则表，需结合实际温度系统的滞后特性、非线性特性优化。
