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method for control of this process.
The practical system in this paper is a pH neutralization
system. For pH control, classic PID controller and fuzzy
PID controller are used.
5.1 Process modeling
pH neutralization process schematic is shown in Fig. 9; the
pH is defined as a measure of acidity or alkalinity of a
solution containing water. It is mathematically defined, for
a dilute solution, as the negative decimal logarithm of the
hydrogen ion concentration [H?] in the solution, that is:pH ¼Log10½Hþð12Þ
The pH neutralization process presented in this paper was
adapted from the dynamical model presented by McAvoy
et al. [56].
Assume that the pH neutralization process has two inlet
streams. The first inlet stream contains an acid of con-
centration C1 with a flow rate of F1 and the second inlet
stream contains base with concentration C2 and flow rate of
F2. The dynamic model for the CSTR is then given as:
where the constant v is the volume of the content in the
tank, and e and n are the concentrations of the acid and the
base, respectively.
Nominal process operating conditions are provided in
Table 8. Consider an acetic acid (weak acid) denoted by
HAC, being neutralized by sodium hydroxide (strong base)
denoted by NaOH.摘要：在本文中，通过模拟研究来比较模糊比例积分微分(PID)和经典PID控制器的性能。为此，选择了通过液位控制的两个相互作用的储水系统；通过温度控制不稳定的连续搅拌槽式反应器(CSTR)；和pH值控制pH中和过程。结果表明，在液位控制过程：这两个经典和模糊PID控制器的性能基本相同。然而,经典的PID控制器比模糊PID控制器调整起来要简单。因此，在简单的过程中，像在两个相互作用层次的水量控制，经典PID控制器是首选。在一个不稳定的装运箱中，由于系统的不稳定，经典PID控制器是不合适的。模糊PID控制器比传统PID控制器在这种类型的系统中更加有用。在酸碱中和过程，由于系统的非线性，使用经典的PID控制器是不合适的，而模糊PID控制器更加效。
1 引言
如今，工业过程控制中有很多参数，如温度，压力，液位，和pH值。
在本文中，使用了不同的控制器，如经典的PID控制器和模糊控制器。PID控制器在过去半个世纪已经被开发出来,而且比其他的控制器更广泛的使用着。不同的模糊PID控制器可以对因非线性,高阶,高延迟以及单系统或复杂系统而降低效率的系统进行控制
1995年，Zadeh推出了模糊集理论和模糊逻辑控制算法[1]，1974年Mamdani在一台蒸汽机中运用。在随后的几年中，模糊逻辑控制已广泛并成功的应用在许多工业中，而且已取得显著成果[2]。
如今，传统的比例-积分-微分（PID）控制器由于其简单，清晰和易用性的特点被经常用于工业。与此同时,模糊控制,智能控制方法模仿人类的逻辑思文和独立于精确的数学模型的控制对象，可以克服传统PID的某些缺陷。然而,模糊控制的非线性输出却和控制器具有静态误差[3]。
模糊控制器的设计有三个重要的阶段，即，I. 基础知识设计，II. 控制器参数调谐。III. 函数集合。为了使模糊控制器实现预期目标，我们必须给模糊控制器进行这三个阶段的调节[4]。
模糊控制器具可以处理非线性系统的人性化操作优势[5]。通常，如果在分析过程中的动力学知识不足会使得常规的PID参数整定变成是一项困难的任务。所以，由于在非线性循环过程的控制响应中的优势，作为选择之一的模糊控制是非常适合用于控制的的工具。由于在模糊逻辑的应用中模糊逻辑提供的快速反应时间几乎没有滞后，所以循环过程对干扰信号有更稳定和更严格的控制[6,7]。