模糊控制論文—參數(shù)自整定模糊pid控制器設(shè)計(jì)

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1、模糊控制論文—參數(shù)自整定模糊PID控制器設(shè)計(jì)時(shí)間2010年6月16日參數(shù)自整定模糊PID控制器設(shè)計(jì)【摘要】在借鑒傳統(tǒng)PID控制應(yīng)用工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)基礎(chǔ)上，引進(jìn)模糊規(guī)則的調(diào)用方式。根據(jù)偏差絕對(duì)值和偏差變化率絕對(duì)值的改變，在線調(diào)節(jié)PID參數(shù)，最后進(jìn)行MATLAB仿真，經(jīng)過比較傳統(tǒng)PID控制與模糊PID動(dòng)態(tài)性能的差異，驗(yàn)證模糊PID動(dòng)態(tài)性能得到明顯的改善?！娟P(guān)鍵詞】模糊PID、控制器、Matlab仿真（Simulink）傳統(tǒng)PID(比例、積分和微分)控制原理簡(jiǎn)單，使用方便，適應(yīng)性強(qiáng)，可以廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)過程控制領(lǐng)域。但是PID控制器也存在參數(shù)調(diào)節(jié)

2、需要一定過程，最優(yōu)參數(shù)選取比較麻煩的缺點(diǎn)，對(duì)一些系統(tǒng)參數(shù)會(huì)變化的過程，PID控制就無法有效地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行在線控制。不能滿足在系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)PID參數(shù)隨之發(fā)生相應(yīng)改變的要求，嚴(yán)重的影響了控制效果。本篇文章介紹了對(duì)模糊PID控制性能改善，它不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，能夠在線實(shí)時(shí)修正參數(shù)，使控制器適應(yīng)被控對(duì)象參數(shù)的任何變化。并對(duì)其進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明模糊PID控制使系統(tǒng)的性能得到了明顯的改善。1、傳統(tǒng)PID與模糊PID的比較PID控制PID控制器問世至今憑借其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便等優(yōu)點(diǎn)成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。當(dāng)被控

3、對(duì)象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握、得不到精確的數(shù)學(xué)模型時(shí)，采用PID控制技術(shù)最為方便。PID控制器的參數(shù)整定是控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心。它是根據(jù)被控過程的特性來確定PID控制器的參數(shù)大小。PID控制原理簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)、適用面廣，但PID控制器的參數(shù)整定是一件比較困難的事。合理的PID參數(shù)通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員在線整定。在控制對(duì)象有很大的時(shí)變性和非線性的情況下，一組整定好的PID參數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足系統(tǒng)的要求。為此，需要引入一套模糊PID控制算法。模糊PID控制所謂模糊PID控制器，即利用模糊邏輯算法并根據(jù)一定的模糊規(guī)則對(duì)PID控制的比例、積分、微

4、分系數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，以達(dá)到較為理想的控制效果。模糊PID控制共包括參數(shù)模糊化、模糊規(guī)則推理、參數(shù)解模糊、PID控制器等幾個(gè)重要組成部分。計(jì)算機(jī)根據(jù)所設(shè)定的輸入和反饋信號(hào)，計(jì)算實(shí)際位置和理論位置的偏差E以及當(dāng)前的偏差變化EC，并根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，最后對(duì)模糊參數(shù)進(jìn)行解模糊，輸出PID控制器的比例、積分、微分系數(shù)。2、模糊PID原理工業(yè)生產(chǎn)過程中，許多被控對(duì)象隨著負(fù)荷變化或干擾因素影響，其對(duì)象特性參數(shù)或結(jié)構(gòu)發(fā)生改變。自適應(yīng)控制運(yùn)用現(xiàn)代控制理論在線辨識(shí)對(duì)象特征參數(shù)，實(shí)時(shí)改變其控制策略，使控制系統(tǒng)品質(zhì)指標(biāo)保持在最佳范圍內(nèi)，但其控制效果的

5、好壞取決于辨識(shí)模型的精確度，這對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)是非常困難的。因此，在工業(yè)生產(chǎn)過程中，大量采用的仍然是PID算法，PID參數(shù)的整定方法很多，但大多數(shù)都以對(duì)象特性為基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們利用人工智能的方法將操作人員的調(diào)整經(jīng)驗(yàn)作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)中，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況，計(jì)算機(jī)能自動(dòng)調(diào)整PID參數(shù)，這樣就出現(xiàn)了智能PID控制器。這種控制器把古典的PID控制與先進(jìn)的專家系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最佳控制。這種控制必須精確地確定時(shí)象模型，首先將操作人員長(zhǎng)期實(shí)踐積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)用控制規(guī)則模型化，然后運(yùn)用推理便可對(duì)PID參數(shù)實(shí)現(xiàn)最佳調(diào)整。模糊理論是解決這

6、一問題的有效途徑，所以人們運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則以及有關(guān)信息(如評(píng)價(jià)指標(biāo)、初始PID參數(shù)等)作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)知識(shí)庫(kù)中，然后計(jì)算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)的實(shí)際響應(yīng)情況(即專家系統(tǒng)的輸入條件)，運(yùn)用模糊推理，即可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)時(shí)PID參數(shù)的最佳調(diào)整，這就是模糊自適應(yīng)PID控制。模糊自適應(yīng)PID控制器目前有多種結(jié)構(gòu)形式，但其工作原理基本一致。3、模糊控制器的仿真設(shè)計(jì)模糊控制器模糊語言變量設(shè)計(jì)參數(shù)自調(diào)節(jié)模糊PID的Kp調(diào)節(jié)參數(shù)自調(diào)節(jié)模糊PID的Ki調(diào)節(jié)參數(shù)自調(diào)節(jié)模糊PID的Kd調(diào)節(jié)語言值選擇及隸屬

7、函數(shù)設(shè)計(jì)FC1輸入輸出變量的隸屬函數(shù)FC2輸入輸出變量的隸屬函數(shù)FC3輸入輸出變量的隸屬函數(shù)模糊規(guī)則集的設(shè)定FC1的模糊推理規(guī)則FC1的模糊規(guī)則觀察器FC1模糊推理輸入輸出關(guān)系曲線FC2的模糊推理規(guī)則FC2的模糊規(guī)則觀察器FC2模糊推理輸入輸出關(guān)系曲線FC3模糊推理規(guī)則FC3模糊規(guī)則觀察器FC2模糊推理輸入輸出關(guān)系曲線系統(tǒng)Simulink模型的建立與仿真分析參數(shù)自調(diào)節(jié)模糊PID控制系統(tǒng)Simulink仿真模型傳統(tǒng)PID控制單位階躍響應(yīng)模糊控制子系統(tǒng)Simulink模型PID控制器子系統(tǒng)的Simulink模型PID參數(shù)計(jì)算模塊參數(shù)自調(diào)節(jié)

8、模糊PID控制下單位階躍響應(yīng)曲線PID參數(shù)調(diào)節(jié)過程說明：從如圖所示的參數(shù)自調(diào)節(jié)模糊PID控制系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)曲線可以看出，系統(tǒng)超調(diào)量為10%，比PID控制的超調(diào)量少了一半，但峰值時(shí)間為2s，比PID控制要長(zhǎng)。所以參數(shù)自調(diào)