引言
以杏鲍菇为代表的珍稀食用菌工厂化栽培，是最具现代农业特征的产业化生产方式，将工业化的技术手段引入菌草栽培领域，在相对可控的环境和设施条件下实施高效率的机械化、自动化作业，是实现食用菌规模化、集约化的重要途径。杏鲍菇的生长繁殖过程是一个高级的物质生命运动过程，在不同生长期，温度作为杏鲍菇栽培环境中最重要的影响因素，除了对杏鲍菇生长起到促进或抑制的作用外，对其他影响因子( 如湿度、光照度以及 CO2浓度等) 也有很大影响。温度系统具有时滞、非线性等特点，经典 PID算法难以达到理想的控制效果，而模糊控制算法与PLC 的有机结合则是一种有效的解决途径。
PLC 的全称为可编程控制器，专为在工业控制环境下应用而设计，具有使用方便、编程简单、可靠性强等优点; 但由于编程语言的限制，很难实现复杂的控制算法。MATLAB 拥有功能强大的模块集和工具箱，用户可直接使用工具箱学习而不用自己编写代码，用于解决特定课题和数学建模问题，但结果常限于数字仿真。所以，本文以宁夏南部山区杏鲍菇菇棚温度自调节系统为背景，以 PC ACCESS 软件为 OPC服务器，将 PLC 采集到的实时数据通过数据交换传给Simulink，进行模糊 PID 算法处理，再将运算结果传送给下位机 PLC，由 PLC 的输出模块输出控制信号，从而实现将模糊控制算法用于过程控制，并通过仿真结果表明控制器的有效性。系统的数据交换结构如图 1所示。【图1】
1 OPC 技术
OPC 是一个通用的工业标准，是开发 OPC 服务器与 OPC 客户软件之间数据传输的规范，并已形成一个体系，包括一整套接口、属性和方法的标准集，常用于过程控制和制造业自动化系统。OPC 作为微软公司的对象链接和嵌入技术应用于过程控制领域，为工业自动化软件面向对象的开发提供一项统一的标准，解决了应用软件与各种设备驱动程序之间的通信问题。它把硬件厂商和应用软件开发商分离开来，为基于 Windows 的应用程序和现场过程控制应用建立了桥梁，大大提高了双方的工作效率。
应用程序与 OPC 服务器之间必须有 OPC 接口，OPC 规范提供了两套标准接口: Custom 标准接口和OLE 自动化标准接口，通常在系统设计中采用 OLE 自动化标准接口。OLE 自动化标准接口定义了以下 3层接口，依次呈包含关系。OPC Server( 服务器) : OPC启动服务器，获得其他对象和服务的起始类，并用于返回 OPC Group 类对象。OPC Group( 组) : 存储由若干 OPC Item 组成的 Group 信息，并返回 OPC Item 类对象。OPC Item( 数据项) : 存储具体 Item 的定义、数据值、状态值等信息。3 层接口的层次关系如图 2 所示。【图2】
2 菇棚温度控制系统的设计
2． 1 菇棚的温度控制原理
宁夏南部山区杏鲍菇生产基地采用大棚式培养方式，作为对杏鲍菇生长起最重要影响的因素，温度显得尤为重要。菇棚温度采用自动记录仪对温度进行检测，利用空调对菇棚温度进行调节。由于温度控制系统具有大时变、非线性、滞后性等特点，采用模糊控制非常合适。本文对菇棚的温度进行了控制设计，最终采用模糊 PID 控制方案，达到对温度的实时控制，从而将出菇阶段的温度控制在 14 ～17℃的范围之内。菇棚温度控制系统的原理如图 3 所示。【图3】
图 3 中，虚线框内的部分在工业控制环境中大多由 PLC 等控制设备完成，而这些设备很难实现模糊PID 的控制功能。因此，将虚线框部分在 Simulink 中实现，把在 Simulink 中创建的模糊 PID 控制器直接应用到现场设备中。菇棚实时温度控制系统原理图如图 4 所示。【图4】
图 4 中，该系统以 PC ACCESS 软件作为 OPC 服务器，用 MATLAB/OPC 工具箱中的 OPC Write 模块和OPC Ｒead 模块与 Simulink 进行数据交换。传感变送装置检测温度后将电信号传送给 S7－200PLC 的模拟量输入模块 EM231，经过 A/D 转换后得出温度值; PCACCESS 软件从 PLC 中读取温度值，通过 OPC Ｒead 模块传送给 Simulink; 在 Simulink 中与设定的温度值进行比较后，进行模糊 PID 计算，将结果通过 OPC Write 模块传送给 PC ACCESS 软件，经 PC ACCESS 软件写入到PLC 中，计算分析得出数字量，输出到模拟量输出模块EM232，经 D / A 转换为电信号送给温控装置( 空调) ，实现对菇棚温度的模糊 PID 控制。
2． 2 模糊 PID 控制系统
2． 2． 1 模糊 PID 控制器的设计
菇棚的温度控制系统是一个复杂的非线性系统，很难建立精确的数学模型，而常规的 PID 控制则需建立被控对象的精确数学模型，对被控过程的适应性差，算法得不到满意的控制效果。单纯使用模糊控制时，控制精度不高、自适应能力有限，可能存在稳态误差，引起振荡。因此，本文针对 PID 控制和模糊控制的各自特点，将两者结合起来，设计了模糊 PID控制器，可以利用模糊控制规则对 PID 参数进行在线修改，从而实现对菇棚温度的实时控制，将出菇阶段的温度控制在 14 ～17℃的范围之内。
基于上述分析，将菇棚温度作为研究对象，E、EC作为模糊控制器的输入，其中 E 为设定温度值与实际温度值的差值。PID 控制器的 3 个参数 KP、KI、KD作为输出。设输入变量 E、EC 和输出变量的 KP、KI、KD语言值的模糊子集均为{ NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB} = { 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大} ，误差E 和误差变化率 EC 的论域为{ －30，－20，－10，0，10，20，30} ，KP的论域为{ －0． 3，－0． 2，－0． 1，0，0． 1，0． 2，0 ． 3 } ，KI的论域为{ － 0． 06，－ 0． 04，－ 0． 02，0，0 ． 0 2 ，0． 04，0． 06} ，KD的论域为{ －3，－2，－1，0，1，2，3} 。为了论域的覆盖率和调整方便，均采用三角形隶属函数。根据对系统运行的分析和工程设计人员的技术知识和实际操作经验，得出?KP、?KI、?KD的模糊控制规则表，如表1 所示。利用 Simulink 工具箱，建立系统的模糊 PID 控制器的模型，如图 5 所示。【表1 图5】
2． 2． 2 系统的仿真菇棚温度的传递函数采用【1】
其中，α 为惯性环节时间常数，α = 10． 3s / ℃ ; k = 0． 023; τ =10s，为纯滞后时间。
设定菇棚温度值为 15℃，常规 PID 控制器的仿真结果如图 6 所示，模糊 PID 控制器的仿真结果如图 7所示。结果表明，菇棚温度控制系统采用模糊 PID 控制器具有超调小、抗干扰能力强等特点，能较好地满足系统的要求。【图6-7】
3 Simulink 与 S7－200 PLC 数据交换的实现
PC ACCESS 软件是专用于 S7 － 200 PLC 的 OPC服务器软件，它向作为客户机的 MATLAB/OPC 客户端提供数据信息。在菇棚温度控制系统中，模糊 PID控制器 的 输 出 值 和 反 馈 值 就 是 Simulink 与 S7 －200PLC 进行交换的数据。实现数据交换的具体步骤如下:
1) 打开软件 PC ACCESS V1． 0 SP4，在“MicroWin( USB) ”下，单击右键设置“PC/PG”接口，本文选用“PC/PPI ( cable ) ”。 然 后，右 键 单 击 “MicroWin( USB) ”进入“新 PLC”，添加监控 S7－200PLC，本文默认名称为“NewPLC”。右键单击所添加的新 PLC 的名称，进 入“New Item”添 加 变 量，本 文 为 输 出 值“wendu1”和反馈值“wendu2”，设置完成，如图 8 所示。PC ACCESS 软件自带 OPC 客户测试端，客户可以将创建的条目拖入测设中心进行测试，观察通信质量，如图 9 所示。测试后的通信质量为“好”。【图略】
2) 打开 MATLAB，在工作空间输入命令“opctool”后，将弹出 OPC Tool 工具箱的窗口，在该窗口的 MAT-LAB OPC Clients 对话框下单击右键，进入“Add Client”添加客户端，用户名默认“localhost”，Server ID 选择“S7200． OPCServer”; 与 PC ACCESS 软件连接成功后，在“S7200． OPCServer”中添加组和项，把在 PC ACCESS软件中创建的两个变量“wendu1”和“wendu2”添加到项中，操作完成后结果如图 10 所示。【图略】
3) 新建 Simulink 文件，导入模糊 PID 控制器模型，调用 OPC Write 模块、OPC Ｒead 模块和 OPC Configura-tion 模块，设置 OPC Write 模块和 OPC Ｒead 模块的属性，把 OPC 工作组中的变量“wendu1”添加到 OPCWrite 模块中，把变量“wendu2”添加到 OPC Ｒead 模块中，设置完成后两个模块与控制器相连，如图 11 所示。这样，基于 Simulink 和 S7－200PLC 的模糊 PID 实时温度控制系统的设计就完成了。【图11】
4 结论
针对工业现场中 PLC 难以实现复杂控制算法这一问题，采用 OPC 技术将 Simulink 与 PLC 连接实现数据交换，解决了 Simulink 仅用于数字仿真的缺点，完成了对宁夏南部山区杏鲍菇菇棚温度控制系统的设计。仿真结果表明，采用模糊 PID 控制器较常规 PID控制器具有更好的动态适应性和良好的抗干扰能力，对温度的控制效果更好，设计方案可行。
虽然 PLC 在工业控制中应用广泛、可靠性强，但是由于自身编程语言的限制，难以实现诸如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等复杂的智能算法，而MATLAB 拥有强大的运算功能和丰富的工具箱，能仿真实现各类算法。因此，采用 OPC 技术将二者结合，能将复杂的算法直接应用到现场 PLC 中，具有良好的实用性。
参考文献:
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