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郑美茹/模糊PID控制器的仿真研究

时间:2015-07-24来源:未知 作者:admin点击:
模糊 PID 控制器的仿真研究 郑美茹 (陕西铁路工程职业技术学院 机电系, 陕西 渭南 714000) 摘 要: 为了克服PID数字控制器不能在线进行参数自调整的缺点,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,实现了PID控制参数在线自调整,完善了常规
模糊PID控制器的仿真研究

郑美茹
(陕西铁路工程职业技术学院 机电系, 陕西 渭南 714000)

 
 要:为了克服PID数字控制器不能在线进行参数自调整的缺点,将模糊控制器和PID控制器结合在一起,利用模糊逻辑控制,实现了PID控制参数在线自调整,完善了常规的PID控制器,提高了其控制精度;同时利用MATLAB中的SIMULINK和FUZZY工具箱进了仿真研究,最后将常规的PID控制与模糊PID控制做比较,这样可以看出在控制同一个系统时模糊PID控制器的优越性。
关键词:模糊控制;PID控制器;MATLAB仿真;模糊推理系统

Analysis of Simulation of Fuzzy PID Controller

ZHENG Mei-ru
(Electrical and Mechanical Department, Shan xi Railway Institute, Weinan Shan xi  714000, China)
 
Abstract: In order to overcome the deficiency that PID control parameter can not realize self—organizing adjusting, the paper will combine the fuzzy controller and PID controller. At the sametime, the PID control parameter can realize self—organizing adjusting by using fuzzy logical control. This can improve the function of the common PID controller, and improve the precision of control. The simulation will be studied using Simulink and Fuzzy toolbox of Matlab. At the end, this paper will compare the traditional PID and fuzzy PID,and we can see the advance of the fuzzy PID when they control the same systerm.
Key words: fuzzy control; PID controller; MATLAB simulation; fuzzy inference systerm

 
作者简介:郑美茹(1983—),女,陕西西安人,助教,工学硕士,研究方向为机电系统性能分析、测试与控制。
 

       在工业控制中,最重要的是能尽快的达到平衡,而且最好没有超调,最后的输出要平稳,模糊控制就可以达到这一目的。而设计的控制器,要很好地达到这个要求,是常规PID控制器所不能做到的。
       常规的 PID 控制,由于其算法简单实用、鲁棒性好及可靠性高,目前大量应用于工业过程控制中,并取得了较好的效果。然而实际工业生产过程,往往具有非线性、时变不确定性,难以建立精确的数学模型,应用常规 PID 控制器不能达到理想的控制效果,而且在实际生产现场中,由于常规 PID 参数整定方法繁杂,其参数常常整定不良,性能欠佳,对运行工况的适应性差。针对 PID 控制器参数整定不易的局限,运用模糊数学的基本理论和方法,把规则的条件、操作用模糊集表示,并把这此模糊控制规则及有关信息,作为知识存入计算机知识库中,然后计算机根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理,可以达到较好的控制效果。
       模糊自整定PID参数控制系统,能在控制过程中对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分析。采用模糊推理的方法实现PID参数kpkikd的在线自调整。不仅保持了常规PID系统原理简单、使用方便、鲁棒性较强等优点,而且具有更大的灵活性,控制精度更好,是目前较为先进的一种控制系统。
       本文将模糊控制和PID控制结合在一起,根据各自的特点,构造了一个自适应模糊PID 控制系统,并在MATLAB中的模糊逻辑工具箱和SIMULINK基础上,对该控制系统进行了仿真研究。
 
1.模糊PID控制
 
       PID 控制算法,作为一种传统的控制方法,以其计算量小、实时性好、易于实现等特点,广泛应用于过程控制。当建立起控制对象的精确数学模糊时,只要正确设定参数 kpki kd , PID 控制器便可实现其作用, 但其存在着参数修改不方便、不能进行自整定等缺点。
       由于工业对象普遍存在着非线性、时变性等不确定性因素,此时PID 控制效果,将难以达到预期的目标。而模糊控制不依赖于工业对象模型, 不是用数值变量,而是用语言变量来描述系统特征, 并依据系统的动态信息和模糊控制规则进行推理,以获得合适的控制量,因而具有较强的鲁棒性,但其控制精度却不太理想。
  如果能实现 PID 控制器的参数在线自调整,那么就进一步完善了PID 控制器的性能,以适应控制系统的参数变化和工作条件变化。研究表明, 模糊控制和 PID控制的结合,是提高控制性能的有效手段。为提高系统的控制精度和鲁棒性, 提出了一种利用模糊逻辑对PID 控制器进行在线自调整的方法。
1.1 控制系统结构
       典型的模糊自整定 PID 控制系统,包括一个常规 PID 控制器和一个模糊控制器, 偏差 e 和偏差变化率 ec 作为模糊系统的输入,3个 PID 参数 KpKiKd 的变化值作为输出, 并采用模糊规则在线整定, 以满足输入对不同控制器参数的要求, 实现参数自整定模糊 PID 控制, 使系统具有良好的控制性能,这种模糊控制器是两输入三输出的,。
       本文以常规的 PID 控制为基础,采用模糊推理思想根据不同的 e ec 对 PID 参数进行在线自调整,按照这种思想系统由两部分构成,即常规的 PID 控制和模糊推理的参数校正部分,(如图1所示)。

图1 模糊PID控制框图
1.2 输入输出变量及隶属度函数
       在模糊控制系统中,模糊语言的描述,都是人们在实际的操作中总结出来的,在应用中,我们根据自己模型的实际情况,来重新调整语句。在实际的模型中,有的语句可以合并,这都是根据自己模型的实际情况而定。
       通常,不同的偏差 | e | 和偏差变化率 |Δe|,对PID控制器参数 K pK iK d 的整定要求不同:
     (1)当 | e | 较大时,为了加快系统的响应速度,应取较大的 Kp;但为了避免由于开始时的偏差 | e | 的瞬时变大可能出现的微分过饱和,而使控制作用超出许可的范围,应取较小的 Kd;同时为了防止系统响应出现较大的超调,产生积分饱和,应对积分作用加以限制,通常取 Ki = 0。
     (2)当偏差 | e | 处于中等大小时,为使系统响应具有较小的超调,Kp 应取得小些,Ki 的取值要适当。在这种情况下 Kd 的取值对系统影响较大,取值要大小适中,以保证系统的响应速度。
     (3)当偏差 | e | 较小,即接近于设定值时,为使系统具有良好的稳态特性,应增加 Kp 和Ki 的取值。同时为避免在系统的设定值附近出现振荡,应增强系统的抗干扰性能。当 |Δe| 较小时,Kd 可取值大些;当 |Δe| 较大时,Kd 应取小些。
       设定输入变量 e ec 语言值的模糊子集为{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},并简记为{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB},将偏差e和偏差变化率 ec 量化到(-3,3)的区域内,它们的隶属度函数如图 2 所示;将输出变量的 2 取为(0,3),模糊子集为{零、正小、正中、正大},简记为{ZO、PS、PM、PB},其隶属度函数如图3所示。
          
        图2  eec的隶属度函数           图3  KPKiKd 的隶属度函数
 
1.3 模糊控制规则的语言描述
       在本设计方案中,PID 参数自整定的思想,就是先找出PID控制器的 3 个参数 kpki kd与偏差 e 和偏差变化率 ec 之间的模糊关系,在运行中通过不断检测 e ec
再根据模糊控制规则来对 3 个参量进行在线修改, 以满足不同  eec 对控制器参数的不同要求,从而使被控对象具有良好的动、静态性能。
       根据参数,KPKi Kd 对系统的输出特性的影响情况,可以归纳出在不同的 e ec 的情况下,被控参数 KPKi Kd 的自整定要求,从而得到模糊控制规则为:
       If (e is N B ) then (K P is PB ) and (K I is ZO )and (KD is PS);
       If (e is NM ) and (ec is NM ) then (K P is PM )and (K I is PS ) and (K D is PM );
       If (e isNM ) and (ec is PM ) then (K P is PM ) and(K I is PS ) and (K D is PM );
       If (e is N S ) and (ec is N S ) then (K P is PB ) and(K I is PB ) and (K D is PM );
       If (e is N S ) and (ec is PS ) then (K P is PB ) and(K I is PB ) and (K D is PM );
       If (e is PS ) and (ec is N S ) then (K P is PB ) and(K I is PB ) and (K D is PM );
       If (e is PS ) and (ec is PS ) then (K P is PB ) and(K I is PB ) and (K D is PM );
       If (e is PM ) and (ec is NM ) then (K P is PB ) and(K I is ZO ) and (K D is PS );
       If (e is PM ) and (ec isNM ) then (K P is PM ) and(K I is PS ) and (K D is PS );
       If (e is PB ) then (K P is PB ) and (K I is ZO ) and(K D is PS )。

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