模糊PID控制在电机调速系统中的应用
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2019.02
设计与研发
模糊PID
控制在电机调速系统中的应用
刘光星，贺刚，张毅
(西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室，陕西西安，710065)
摘要：在电机调速系统中应用模糊PID
控制，利用模糊控制规则在线对参数进行修改，达到因被控设备因结构改变或外
部因素千扰，在控制任务不变的情况下需要实时整定PID
参数的控制要求。由模糊控制器对PID
控制参数进行实时整定，
能比直接设置PID
参数更方便更及时从而控制效果也更显著。把PID
控制和模糊PID
控制这两种方法在MATLAB
软件下
对两种方式进行仿真,仿真结果验证了模糊PID
的控制效果更为突出。
关键词：调速系统；模糊PID
;电机
Application of fuzzy PID control in motor speed regulation system
Liu
Guangxing
, He
Gang
, Zhang
Yi
(Xr
an
Shi
You
college
Shaanxi
key
laboratory
of
oil
and
gas
well
measurement
and
control
technology
, Xi^an
Shaanxi
, 710065)
Abstract
: Fuzzy
PID
control
is
applied
in
motor
speed
regulation
system
and
uses
the
fuzzy
control
rules
to
modify
the
parameters
online
to
meet
the
control
requirements
of
real-time
tuning
PID
parameters
under
the
condition
that
the
control
task
remains
unchanged
due
to
the
structure
change
of
the
controlled
equipment
or
external
factors
. It
is
more
convenient
and
timely
to
adjust
PID
control
parameters
in
real
time
by
fuzzy
controller
than
to
set
PID
parameters
directly
, thus
the
control
effect
is
more
significant
. The
two
methods
of
PID
control
and
fuzzy
PID
control
are
simulated
by
MATLAB
, and
the
simulation
results
show
that
the
fuzzy
PID
control
effect
is
more
prominent
.
Keywords
: Speed
regulation
system
; Fuzzy
PID
; motor
0引言
电机调速系统能否精确及时的对电机进行控制是控制
系统性能的体现，自从传统PID
控制器出现以来，由于其结构
简单、稳定性好、工作可靠、调试方便等优点被广泛应用于工
业控制中。PID
控制虽然原理简单易懂、易于实现，但在工业
生产控制过程中受控对象一般会不断的改变其负荷或会不
断的受到外部因素的干扰，其特性参数或结构会不断发生改
变。控制系统一般为非线性的以及时变的，PID
控制器的参
数往往难以有效的及时的设置,而不能达到满意的控制效果
[1]。而模糊PID
控制把模糊控制技术和PID
控制技术相结合，
运用模糊数学的理论与方法，把规则的条件、操作用模糊集
来表示，而且把这些模糊规则及相关的信息，如控制指标、初
始的PID
设置参数等，作为知识存到计算机所建立的知识库
中，然后计算机根据系统的输出情况应用模糊推理,对当前
的PID
参数进行实时整定，最后自动实现对PID
参数的最佳
整定。克服了传统PID
参数无法实时调整的缺点。实现了 PID
参数的实时最优整定。
1模糊PID
控制调速系统
模糊PID
控制的核心为模糊控制器，是以模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方式。原理
是先把偏差信号e
和偏差变化ec
模糊化，将模糊化后的信号
再输入到模糊控制器，通过根据操作人员或专家得出的经验
所编程的模糊规则进行模糊推理，最后去模糊，再把得到的
输出输入到PID
控制器中达到优化控制的目的[2]。
模糊PID
控制是模糊控制与PID
控制相结合，在PID
的
基础上加入模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID
参数进
行实时优化,以克服PID
参数无法实时调整的缺点。模糊PID
控制器如图2所示。图中E
和EC
为(1)和(2)式。模糊控制器
把求解的结果Akp
、Aki
、Akd
输入到PID
控制器中，PID
控制器中原始的kp
。、ki
()、kd
。叠加，优化后的PID
参数为(3)
式运算结果。
e
(t
) = r
{t
)-c
{t
) ⑴
u
(t
) = Kp
e
(t
) + Ki
\e
(t)dt
+ Kd
^ (2)
k
i
Kp
=k
p0 + Akp
' Kj
= k
i0 + M
. (3)
Akd
基金项目：基于石油钻机自动送钻的钻压动态优化与智能控制研究（17JS
107);西安石油大学研究生创新与实践能力培养项
目（YCS
18222014)。设计与研发2019.02
图1模糊PID
控制框图
2仿真
2.1输入输出变量的模糊化
使用MATLAB
里的模糊控制模块进行仿真。如图1所示,
在模糊逻辑设计时采用双输入-三输出。误差e
和误差变
化ec
为控制器的输入，Akp
、Aki
、Akd
为控制器的输
出。模糊控制器界面选项及选择为：模糊集合合成运算连接
词and
method
选择min
(最小法），or
method
选择最大法，
implication
(蕴涵计算）选择最小法，aggregation
(输出
合成计算)选择最大法，defuzzification
(逆模糊化计算)选
择重心法,重心法是取隶属度函数曲线与横坐标围成的面积
重心，由模糊推理得出的控制量更具有平滑性。只要输入变
量发生变化即使很微小，输出也会发生变化，控制更加精确。
如图2所示。
图2模糊逻辑设计器
输入变量误差e
和误差变化ec
,以及输出量Akp
、
Aki
、Akd
的模糊集确定了模糊控制器的控制精度，如果
分档太少模糊规则太少，控制器的控制精度不够。如果分
档太多,模糊规则太多，对硬件性能要求就会变高，经济型
变差。综合考虑把以上变量均分为七档，为{负大，负中，
负小，零，正小，正中，正大} = {NB
, NM
, NS
, ZO
, PS
, PM
, PB
}。
输入与输出都选择trimf
(三角形）作为隶属度函数。e
和ec
的模糊论域经过量化处理后为卜6,-5,-4,-3,-2,-
1，0,1,2,3,4,5,6}, Akp
的论域为{-3,-2,-1,0,1,2,3}，
Aki
的论域为{-2,-1,0, 1,2}，Akd
的论域为{-0.03,_
0_ 02, -0. 01, 0, 0. 01, 0. 02, 0. 03}。如图 3 所示。
2.2模糊规则的确定
根据PID
各个参数对系统影响，PID
调节的基本原则以
及实际操作者的经验得出PID
各个参数间的模糊控制规则。图3隶属度函数编辑器
如果误差e
和误差变化ec
都是负的最大，则比例增益
为〇,同时积分增益为负的最小，微分增益为正的最大。
If(e
is
NB
)and(ec
is
NB
)then(kp
is
Z
0) (ki
is
NB
)
(kd
is
PB
)
如果误差e
是正的最大但误差变化ec
是负的最大，则
比例为正的最大，同时积分为0,微分为正小。
If(e
is
PB
)and(ec
is
NB
)then(kp
is
PB
) (ki
is
Z
0)
(kd
is
PS
)
等等。也可根据自己的经验或者专家所得出的规则进行
添加或修改规则。输入模糊规则编辑器如图4所示。
图4模糊规则编辑器
2.3 SIMULIKE
仿真模型的建立
在SIMULIKE
中搭建仿真模型，仿真模型同时包括PID
环
节和模糊PID
环节，如图5所示，图中绿色为常规PID
控制器,
在控制器中输入原始PID
参数直接对调速系统进行控制。黄
色为模糊控制器,从模糊控制器中得到的输出Akp
、Aki
、
A
kd
通过与常规PID
控制器中的原始PID
参数进行叠加，得
22
甲孑测
ii!
