模糊控制

模糊PID控制器的设计

摘要

随着现代化技术的发展，控制系统越来越复杂，常规的PID控制已经不能满足复杂系统的控制要求。因此，将PID控制与Fuzzy控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体，构造了一个自适应模糊PID控制器，以提高控制的效果，展现出模糊控制的优点。通过阐述模糊控制理论的产生和发展，详细地介绍了一个模糊控制器的设计过程。本文设计了三种控制器：常规PID控制器、模糊控制器和自整定模糊PID控制器，并且利用MATLAB软件对控制器进行仿真。仿真结果表明，模糊控制可以有效的减少系统初期超调量和系统的响应时间，系统的控制精度较高。与常规PID控制和普通模糊控制进行比较，自整定模糊PID控制器原理简单，能够实现快速、精准的控制，并且有很好的鲁棒性，从而提高了控制性能。

关键字:模糊控制器；PID；仿真

目录

摘要.............................................................................................................................. I 1 绪论.. (1)

1.1课题研究的背景和意义 (1)

1.2 控制理论的发展 (1)

1.3 本文的主要内容 (2)

2 PID控制原理及模糊控制器概述 (4)

2.1 PID控制原理 (4)

2.2 模糊控制理论概述 (4)

2.3模糊控制系统的结构和组成 (5)

2.4 模糊控制的特点 (7)

2.5 模糊控制的局限性 (8)

3模糊控制器的设计 (9)

3.1模糊控制的设计流程 (9)

3.2 模糊PID参数自整定控制器的结构 (10)

3.3 PID初始参数的设定 (10)

3.4 PID参数自整定模糊推理计算输入输出变量模糊化接口设计 (12)

3.4.1 量化因子比例因子的确定 (12)

3.4.2 模糊语言变量语言值隶属函数的确定 (12)

3.5 PID控制器参数自整定模糊推理算法设计 (15)

3.6 PID控制器参数自整定解模糊方法选择 (19)

3.7 仿真设计 (20)

3.7.1 常规PID控制 (20)

3.7.2模糊控制 (22)

3.7.3自适应模糊控制 (23)

结论 (26)

参考文献 (27)

1 绪论

1.1课题研究的背景和意义

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好及可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性系统。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，其参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性差。因此寻求一种新的控制方法成为控制领域的迫切需求。针对PID控制器参数整定不易的局限，我们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，并把这些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，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。

基于上述想法，本文以对PID控制和模糊控制理论研究的基础上，设计模糊PID控制器。首先设定常规PID控制器控制参数(比例、积分、微分系数)的初值，然后根据控制经验知识设计控制规则，以系统偏差和偏差变化为输入，进行在线推理，输出常规PID控制器比例、积分、微分系数的修正值，构成二输入、三输出模糊控制器，从而实现将两种控制算法的有机结合起来、取长补短。对控制理论实际应用发展具有一定意义。

1.2 控制理论的发展

从上世纪初，特别是第二次世界大战以来，控制理论与控制技术得到了迅速发展，而电子计算机的快速更新换代，更加推动了控制理论不断向前发展。控制理论的发展主要经历了三个阶段：“经典控制理论”时期、“现代控制理论”时期、和“智能控制理论”时期。

1、经典控制理论

上世纪20〜50年代为“经典控制理论”时期。经典控制理论是以传递函数、频率特性、特征根分布等为理论基础，适用于单输入单输出系统，所研究的系统大多是线性定常系统，对非线性系统，分析釆用的相平面法一般超过两个变量。其主导思想是构成加有反馈通道的闭环控制系统。所研究的目标装置是能够使闭环控制系统达到预期动态、静态性能要求的自动调节器。因此该时期的控制理论也被称为“自动调节原理”。实际控

制系统中的典型应用就是PID控制器。

2、现代控制理论

上世纪50〜80年代为“现代控制理论”时期。由于航天飞行器等空间技术开发的需求而发展起来的现代控制理论，主要研究的是多输入多输出的受控对象，系统可以是线性的或非线性的，定常的或时变的，可以是集中参数或分布参数的，也可以是连续的或离散的.现代控制理论仍然要依赖于系统的精确数学模型，但是它把原来直接根据受控系统机理特性的建模方法，向基于参数估计和系统辨识理论的建模方向拓展了。现代控制理论用一组一阶微分方程代替经典控制理论中的一个高阶微分方程式来描述系统，并且把系统中各个变量均取为时间的函数，因而属于时域分析方法，它有别于经典控制理论中的频域法，这样更有利于用计算机进行计算；此外，状态变量的选取可以不一定是系统中可观测的物理量，因而具有很大的自由度。现代控制理论所研究的系统结构，已从单闭环系统扩展到双闭环、多环以及含有适应环、学习环等多种结构的系统；在综合和分析系统时，己经从受控系统的外部特征描述，深入到揭示系统内部的规律性；从局部控制进人到一定意义上的全局优化。现代控制理论的主要研究内容包括三个方面:多变量线性系统理论、最优控制及最优估计理论和系统辨识理论。对系统的数学模型进行分析，以数学模型为基础，设计出控制器，是现代控制理论的主要特征。

3、智能控制理论

上世纪80年代至今，控制理论向着“大系统理论‟、“智能控制”、“非线性系统理论”方向发展。一般认为智能控制是具有人工智能、控制、运筹学三元结构，是在对人类智能活动及其控制与信息传递过程进行研究分析的基础上，研制具有某些仿人智能特征的工程控制与信息处理系统，能自动、智能地实现系统动态性能的控制方法。在经典控制理论和现代控制理论的实际应用中，遇到不少难题，例如在当实际系统中存在不确定性、不完全性模糊性、时变性、非线性时，一般很难获得精确的数学模型。而智能控制理论分析和设计重点不再放在对传统控制器的数学描述、计算和处理上，而是放在智能机模型中对非数学模型描述、符号和环境的识别、知识库和推理机的开发和设计上。可见智能控制是人工智能、控制论、运筹学、信息论等学科的交叉，是控制理论发展的高级阶段。

1.3 本文的主要内容

本文共有三章，其内容结构如下：