简化的模糊ＰＩＤ控制器研究王子谦，等
简化的模糊ＰＩＤ控制器研究
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｆｕｚｚｙ—ＰＩ Ｄ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
互手撩 铸履中２
（天津市环境保护科学研究院 ，天津３００１９１；天津大学化工学院工业结晶研究开发中心 ，天津３ｏｏｏ７２）
摘要：为了克服常规ＰＩＤ控制器的缺点．提出了一种简化的模糊ＰＩＤ控制策略。首先利用扩充临界比例带法将ＰＩＤ公式简化为只 有一个控制参数 ，然后通过模糊控制规则和模糊推理确定一张模糊控制表。在实时控制中通过查询模糊控制表，在线调节参数 和，可以提高ＰＩＤ控制算法的适应性和鲁棒性。对比仿真试验的结果表明，简化的模糊ＰＩＤ控制器的控制性能明显优于常规ＰＩＤ控 制器。 关键词：控制器 自适应鲁棒性 中国分类号：ＴＰ２３７＋ ４ 文献标识码：Ａ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔＯ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｏｆ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ。ａ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ。ｔｈｅ ＰＩＤ ｆｏｒ－
ｍｕｌａ ｗａｓ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｔｏ ｏｎｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｂｙ ａｄｏｐｔｉｎｇ ｅｘｐａｎｄｅｄ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｂａｎｄ。ｔｈｅｎ ａ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔａｂｌｅ ｗａｇ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｕｌｅ ａｎｄ ｆｕｚｚｙ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｎｌｉｎｅ ｗｉｔｈ ｑｕｅｒｙｉｎｇ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔａｂｌｅ。ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｂｅ ｅｎｈａｎｃｅｄ．Ｉｎ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ。ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ
模糊自适应PID控制的Matlab仿真设计研究
姓名：陈明
学号：201208070103
班级：智能1201
一、 模糊控制思想、PID控制理论简介：
在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适
应控制理论, 设计了一种模糊自适应PID 控制器, 具体介绍了这种PID 控制器的控制
特点及参数设计规则, 实现PID 控制器的在线自整定和自调整。通过matlab 软件进
行实例,仿真表明, , 提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。
1.1 模糊控制的思想：
应用模糊数学的基本理论和方法, 控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把
这些模糊控制规则以及有关信息, 诸如PID 控制参数等作为知识存入计算机知识
库, 然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入, 输出) , 运用模糊推理。 1.2 PID算法：
u(t)=kp* e(t)+ki* ∫e(t)t0dt +kd *de(t)dt = kp*e(t)+ ki*∑ei(t) + kd * ec(t)
其中, u (t) 为控制器输出量, e(t) 为误差信号, ec(t)为误差变化率, kp, ki, kd 分别
为比例系数、积分系数、微分数。
然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp，ki参数的整定。
1.3 模糊PID控制器的原理图：
二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计
关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，模糊规则导入，生
成三维图等观察。 2.1 模糊函数的编辑器的设定：
打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基
本设置等。基于课本的实验要求，我选的是二输入（e, 𝑒𝑐）二输出（𝑘𝑝 ,𝑘𝑖）。需
要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即
e_c 能够显示为𝑒𝑐。
2.2四个隶属函数的N, Z, P 函数设定：
基于神经网络的模糊PID控制器设计与实现
随着科技的不断发展，控制技术在工业自动化中的应用越来越广泛。PID控制器因其简单易懂、易实现的特点而被广泛使用，但是传统的PID控制器在某些场合下会出现失效的情况。为了解决这一问题，研究者们开始着手开发基于神经网络的模糊PID控制器。本文将介绍基于神经网络的模糊PID控制器的设计与实现。
一、控制器介绍
基于神经网络的模糊PID控制器是一种新型的控制器，它将模糊控制的优点与神经网络的处理能力相结合，形成了一种高效的自适应控制器。该控制器利用神经网络的学习算法实现自适应参数的调节，将模糊控制中的模糊规则与神经网络的处理能力相结合，形成一种新的控制方法。
该控制器的核心思想是利用神经网络对系统进行建模，通过学习算法自适应地调节系统参数，从而实现对系统的控制。其中，模糊控制器用于对输出进行模糊处理，神经网络用于对输入和输出进行处理，从而实现对系统的控制。
二、控制器设计
基于神经网络的模糊PID控制器的设计需要以下几个步骤：
1.系统建模
系统建模是设计基于神经网络的模糊PID控制器的第一步。系统建模的目的是构建系统的数学模型，以便于后续的设计过程。在建模过程中，需要考虑系统的类型、运动方程、非线性因素等因素。
2.控制器设计
控制器的设计是基于神经网络的模糊PID控制器设计的核心。控制器的设计包括神经网络的结构设计、神经网络权值的选择、模糊控制的设计等。 3.参数调节
参数调节是控制器设计的重要环节。由于系统的运动方程等因素的影响，不同系统的参数可能不同。因此，在实际应用中需要根据实际情况对控制器进行参数调节。
三、控制器实现
基于神经网络的模糊PID控制器的实现需要以下步骤：
1.数据采集
数据采集是基于神经网络的模糊PID控制器实现的第一步。数据采集的目的是获取系统的输入输出，以便为神经网络提供数据。
2.神经网络训练
神经网络训练是实现控制器的关键步骤。在训练过程中，通过对神经网络进行学习，让它逐渐对系统的输入输出进行建模。神经网络训练过程需要注意权值的选择、学习速率等参数的设置。
第３９卷第１２期
２０１１年１２月 林业机械与木工设备 Ｖｏｌ ３９ Ｎｏ．１２
ＦＯＲＥＳＴＲＹ ＭＡＣＨＩＮＥＲＹ＆ＷＯＯＤＷＯＲＫＩＮＧ ＥＱＵＩＰＭＥＮＴ Ｄｅｃ．２０１ １
基 ＰＩＤ 压机热压过程压力控制的研究
郭西强 ，郑纲勰，齐英杰 （１．敦化市亚联机械制造有限公司，吉林敦化１３３７００；２．东北林业大学，黑龙江哈尔滨１５００４０）
摘要：针对连续辊压机热压过程的大滞后、大惯性和非线性等特点，提出了将模糊控制与传统ＰＩＤ控制相结 合的设计思路，设计了模糊ＰＩＤ控制器并对其进行了仿真试验。仿真结果表明，模糊ＰＩＤ控制系统具有较强的鲁棒
性及良好的控制品质，可提高系统的动、静态性能。
关键词：连续辊压机；模糊ＰＩＤ；压力控制；热压过程 中图分类号： ６４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－－．４４６２（２０１１）１２—００１９—０３
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｈｏｔ Ｐｒｅｓｓ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ
Ｒｏｌｌｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ
ＧＵＯ Ｘｉ－ｑｉａｎｇＩ，ＺＨＥＮＧ Ｇ ，ＱＩ Ｙｉｎｇ－ｊｉｅ２
（１．Ｄｕｎｈｕａ Ｙａｌｉａｎ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｄｕｎｈｕａ Ｊｉｌｉｎ １３３７００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈａｒｂｉｎ Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ １５００４０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇ ｔｉｍｅ ｂａｇ，ｂｉｇ ｉｎｅｒｔｉａ ａｎｄ ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｈｏｔ ｐｒｅｓｓ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｒｏｌｌｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅｓ， ｔｈｅ ｉｄｅａ ｗｈｉｃｈ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｗｉｔｈ ｎｏｒｍａｌ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ａ ｆｕｚｚｙ—ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ａ
