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2 模糊PID参数自整定方法[1]2.1模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制，其基本概念是由美国加利福尼亚大学著名教授查德（L.A.Zadeh）首先提出的，经过20多年的发展，在模糊控制理论和应用研究方面均取得重大成功。
模糊控制的基本原理框图如图2-1所示。
它的核心部分是模糊控制器，如图中划线框中部分所示，模糊控制器的控制规律由计算机程序实现。
实现一步模糊控制算法的过程描述如下：微机经中断采样获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E，一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量。
把误差信号E的精确量进行模糊变成模糊量。
误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差E的模糊语言集合的一个子集e，再由e和模糊控制规则R 根据推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u。
u=e·R图2-1 模糊控制原理框图2.2 PD参数自整定方法2.2.1 参数自整定模糊PD控制系统结构如图2-2所示图2-2 系统结构框图PD参数自整定是找出PD三个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对三个参数修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动|、静态性能。
2.2.2 PD参数自整定原则从系统的稳定性，响应速度，超调量和稳态精度等各方面来考虑，Kp、Ki、Kd的作用如下：⑴比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。
Kp越大, 系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超调,甚至会导致系统不稳定。
Kp取值过小,则会降低调节精度,使响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态特性变坏。
⑵积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。
Ki越大,系统静态误差消除越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而引起响应过程的较大超调。
若Ki过小,将使系统静态误差难以消除,影响系统的调节精度。
第五章 交流伺服系统控制方式5。
1 PID 控制简介PID 控制器具有通用性强与鲁棒性好的特点，所以在己有的各种控制手段中，它仍然占有重要地位。
常规 PID 控制器系统原理框图如图5－2 所示,系统主要由 PID 控制器和被控对象组成。
PID 控制器原理框图PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制.其控制规律为:⎰++=t D I p dtt de T dt t e T t e K t u 0])()(1)([)( 式中：e （t ）=r(t ）-c(t) ,p K 为比例系数，I T 为积分时间常数，D T 为微分时间常数。
由于计算机的发展,实际应用中大多数采用数字 PID 控制器，数字 PID 控制算法又分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。
在这两种算法中，增量式 PID 有较大的优点：（1） 由于计算机输出增量，所以误动作时影响小.（2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。
此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能仍然保持原值.（3) 算式中不需要累加.控制增量的确定仅与最近K 次的采样值有关。
所谓增量式PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量)(t u ∆。
当执行机构需要的是控制量的增量时，可由式导出提供增量的PID 控制算式.根据递推原理可得式∑=--++=kj D j p k e k e K j e K k e K k u 0)]1()([)()()(∑-=---++-=-10)]2()1([)()1()1(k j D F p k e k e K j e K k e K k u用6.8减6.9，可得)]1()([)()()]2()1(2)([)()]1()([)(-∆-∆++∆=-+--++--=∆k e k e K k e K k e K k e k e k e K k e K k e k e K k u D I P D F p式中：)1()()(--=∆k e k e k e式6。
pid模糊控制算法PID模糊控制算法是一种常见的控制算法，可用于控制各种系统，如机械、电子、化学等。
PID模糊控制算法是基于PID控制算法和模糊控制算法的结合，通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
PID控制算法是一种常见的控制算法，它通过不断调整控制器的比例、积分和微分系数，使系统的输出与期望输出尽可能接近，从而实现对系统的控制。
PID控制算法具有简单、稳定等特点，但在实际应用中，由于不同系统的特性不同，需要不断调整PID参数才能达到最优控制效果。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，实现对系统的控制。
模糊控制算法具有适应性强、能够处理非线性问题等特点，但需要大量的实验数据和人工经验才能确定模糊规则和隶属函数，且计算量较大。
PID模糊控制算法是将PID控制算法和模糊控制算法相结合的一种控制算法。
通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
在PID模糊控制算法中，模糊化处理的方法可以采用模糊逻辑进行处理，也可以采用神经网络等方法进行处理。
PID模糊控制算法的基本步骤包括：确定系统模型、设计模糊控制器、模糊化处理PID参数、计算控制量、实现控制。
具体来说，首先需要确定系统的数学模型，包括系统的输入、输出、状态变量等。
然后，设计模糊控制器，包括模糊规则、隶属函数等。
接下来，将PID控制算法的参数进行模糊化处理，得到模糊PID控制算法的参数。
然后，计算控制量，根据控制量调整系统的输出。
最后，实现控制，将控制量输入到控制系统中进行控制。
PID模糊控制算法的优点在于能够克服PID控制算法的缺点，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性。
同时，由于模糊控制算法具有非线性处理能力，因此可以处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
PID模糊控制算法是一种基于PID控制算法和模糊控制算法相结合的控制算法，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性，能够处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
Fuzzy - simulink有关模糊PID问题概述最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：(1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp 与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
(2)当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。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
(3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
1 研究的背景及意义随着工业的发展和社会的进步，被控对象越来越复杂，其数学模型的建立也越发困难，对于很多控制对象有的只能建立起粗糙的模型，有的甚至无法建立模型。
这类对象往往被称为不确定性系统。
对于不确定性系统很难用传统的控制方法取得满意的控制效果。
但是对于这类系统，人类却可以凭借自身的操作经验进行很好的控制。
于是，人类将这些专家控制经验转化为可以用计算机实现的算法，为不确定性系统的控制开辟一条新途径。
而后，控制专家运用模糊控制工具，结合人类的专家控制控制经验建立了一种新型的控制方法-----模糊控制。
模糊控制的基本思想是将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器从而实现对被控对象的控制。
模糊控制器的基本工作原理是：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输出控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。
PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。
它是根据被控过程的特性来确定 PID控制器的参数大小。
PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但 PID控制器的参数整定是一件比较困难的事。
合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。
在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。
为此，需要引入一套模糊PID控制算法。
所谓模糊PID控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化，以达到较为理想的控制效果。
模糊PID控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。
PID模糊控制算法介绍PID控制算法在控制系统中，PID是一种常用的控制算法，其全称为比例-积分-微分控制（Proportional-Integral-Derivative Control）算法。
PID控制是一种反馈控制算法，通过根据系统输出和预期输出之间的误差来调整控制器的输出，以使系统输出逼近预期输出。
PID控制算法被广泛应用于工业控制、机器人控制、自动驾驶等领域。
PID控制算法由三个部分组成： - 比例（Proportional）：比例控制部分根据误差的大小，产生一个与误差成正比的控制量。
比例控制可以实现快速响应，但可能产生稳态误差。
- 积分（Integral）：积分控制部分根据误差的累积值，产生一个与误差积分成正比的控制量。
积分控制可以消除稳态误差，但可能导致超调和振荡。
- 微分（Derivative）：微分控制部分根据误差的变化率，产生一个与误差导数成正比的控制量。
微分控制可以增加系统的稳定性，减少超调和振荡，但可能引入噪声。
模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适用于处理不确定性、模糊性和非线性的问题。
模糊控制使用模糊规则来描述输入和输出之间的映射关系，通过模糊推理和模糊集合运算来产生控制量。
PID模糊控制PID模糊控制是将PID控制算法与模糊控制相结合的一种控制方法。
PID模糊控制通过将PID控制器的参数调整为模糊集合，以便更好地适应系统的动态特性和非线性特性。
PID模糊控制可以克服PID控制算法在处理非线性系统时的局限性，提高控制系统的性能和鲁棒性。
PID模糊控制的基本原理PID模糊控制的基本原理是将PID控制器的输入和输出转换为模糊集合，通过模糊推理和模糊集合运算来确定最终的控制量。
具体步骤如下： 1. 确定模糊控制器的输入和输出变量：通常将系统误差和误差变化率作为模糊控制器的输入变量，将控制量作为输出变量。
2. 设计模糊规则库：根据经验和专家知识，设计一组模糊规则，来描述输入和输出之间的映射关系。
模糊pid控制 python实现模糊PID控制（Fuzzy PID control）是一种基于模糊逻辑的控制方法，它结合了模糊控制和经典PID控制的优点，可以在复杂和不确定的环境中实现精确的控制。
本文将介绍模糊PID控制的原理、实现方法以及在Python中的应用。
一、模糊PID控制的原理PID控制是一种经典的控制方法，它通过比较实际输出与期望输出之间的误差，根据比例、积分和微分三个参数进行调节，使系统输出逐渐趋近于期望值。
然而，传统的PID控制方法在面对非线性、时变和不确定性系统时表现不佳。
模糊PID控制通过引入模糊逻辑来解决传统PID控制的问题。
模糊逻辑是一种能够处理模糊信息的数学方法，它可以将模糊的输入映射到模糊的输出。
模糊PID控制器通过将误差、误差变化率和误差积分三个输入量模糊化，然后根据一组模糊规则进行推理，得到模糊输出。
最后，通过解模糊化的方法将模糊输出转化为具体的控制量。
二、模糊PID控制的实现方法1. 模糊化模糊化是将具体的输入量映射到模糊集合上的过程。
常用的模糊化方法有三角隶属函数、梯形隶属函数和高斯隶属函数等。
根据具体的问题和经验，选择合适的隶属函数进行模糊化。
2. 规则库规则库是模糊PID控制的核心。
它包含了一组模糊规则，用于根据输入量的模糊值推理出输出量的模糊值。
模糊规则一般采用IF-THEN的形式，例如“IF 误差是A1 AND 误差变化率是B2 THEN 输出是C3”。
规则库的设计需要根据具体问题进行，可以基于经验或者专家知识。
3. 推理机制推理机制是根据模糊规则进行推理的过程。
常用的推理方法有最大最小合成、模糊推理和模糊推理和等。
推理机制将模糊输入与规则库进行匹配，然后根据匹配的程度计算出模糊输出的隶属度。
4. 解模糊化解模糊化是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。
常用的解模糊化方法有最大隶属度法、面积法和重心法等。
解模糊化方法根据模糊输出的隶属度分布，计算出具体的控制量。
模糊PID控制原理与设计步骤模糊PID控制（Fuzzy PID control）是在PID控制基础上引入了模糊逻辑的一种控制方法。
相比传统的PID控制，模糊PID控制能够更好地适应系统的非线性、时变和不确定性等特点，提高系统的性能和鲁棒性。
设计步骤：1.确定系统的模型和控制目标：首先需要对待控制的系统进行建模，确定系统的数学模型，包括系统的输入、输出和动态特性等。
同时，需要明确控制目标，即系统应达到的期望状态或性能指标。
2.设计模糊控制器的输入和输出变量：根据系统的特性和控制目标，确定模糊控制器的输入和输出变量。
输入变量通常为系统的误差、误差变化率和累积误差，输出变量为控制力。
3.确定模糊集和模糊规则：对于每个输入和输出变量，需要确定其模糊集和模糊规则。
模糊集用于将实际变量映射为模糊集合，如“大、中、小”等；模糊规则用于描述输入变量与输出变量之间的关系，通常采用IF-THEN形式，如“IF误差大AND误差变化率中THEN控制力小”。
4.编写模糊推理和模糊控制算法：根据确定的模糊集和模糊规则，编写模糊推理和模糊控制算法。
模糊推理算法用于根据输入变量和模糊规则进行推理，生成模糊的输出变量；模糊控制算法用于将模糊的输出变量转化为具体的控制力。
5.调试和优化：根据系统的实际情况，调试和优化模糊PID控制器的参数。
可以通过试错法或专家经验等方式对模糊集、模糊规则和模糊函数等进行调整，以达到较好的控制效果。
6.实施和验证：将调试完成的模糊PID控制器应用到实际系统中，并进行验证。
通过监控系统的实际输出和期望输出，对模糊PID控制器的性能进行评估和调整。
总结：模糊PID控制是一种将模糊逻辑引入PID控制的方法，能够有效地提高系统的性能和鲁棒性。
设计模糊PID控制器的步骤主要包括确定系统模型和控制目标、设计模糊控制器的输入输出变量、确定模糊集和模糊规则、编写模糊推理和模糊控制算法、调试和优化以及实施和验证。
通过这些步骤，可以设计出较为优化的模糊PID控制器来实现系统的控制。
模糊pid控制实例
（原创版）
目录
一、模糊 PID 控制的概述
二、模糊 PID 控制的优势
三、模糊 PID 控制的实例分析
四、模糊 PID 控制的应用前景
正文
一、模糊 PID 控制的概述
模糊 PID 控制是一种基于模糊逻辑理论和 PID 控制理论的控制方法，它将 PID 控制器的精度和模糊控制器的智能化相结合，提高了控制的准确性和灵活性。
模糊 PID 控制主要应用于工业控制领域，如电机控制、温度控制等。
二、模糊 PID 控制的优势
相较于传统 PID 控制，模糊 PID 控制具有以下优势：
1.适应性强：模糊 PID 控制可以根据被控对象的特性进行自适应调整，提高了控制的适应性。
2.智能化程度高：模糊 PID 控制利用模糊逻辑理论，可以对控制对象进行智能化识别和控制，提高了控制的准确性。
3.稳定性好：模糊 PID 控制结合了 PID 控制器的稳定性和模糊控制器的智能化，使得控制系统具有较好的稳定性。
三、模糊 PID 控制的实例分析
以电机控制为例，模糊 PID 控制可以根据电机的负载情况和转速变化，自动调整电机的输出功率，实现精确控制。
在实际应用中，模糊 PID
控制可以根据不同的控制需求进行调整，实现对电机的精确控制。
四、模糊 PID 控制的应用前景
随着工业自动化技术的发展，对控制精度和控制速度的要求越来越高。
模糊 PID 控制作为一款具有高精度、高智能化的控制方法，在工业控制
领域具有广泛的应用前景。
模糊PID原理什么是PID控制器PID控制器是一种经典的反馈控制算法，被广泛应用于工业控制、自动化系统和机器人领域。
PID控制器利用被控对象的输出与期望参考值之间的偏差，通过计算比例、积分和微分三个分量的加权和来生成控制信号，从而使系统输出逐渐趋近于期望参考值。
PID控制器的三个分量分别表示了对系统当前状态的比例、积分和微分调节，即P （比例）、I（积分）和D（微分）。
比例控制项用来根据当前偏差来产生控制输出，积分控制项根据历史偏差累积来产生控制输出，微分控制项用来根据当前偏差的变化趋势来产生控制输出。
可以通过调节这三个分量的权重和参数来优化控制性能，达到使系统稳定、快速、精确响应的目的。
PID控制器的局限性PID控制器在很多应用场景中表现良好，但在某些特殊情况下，其控制性能可能会受到限制。
最主要的问题之一是PID控制器很难应对复杂的非线性、时变或不确定性系统。
此外，PID控制器对系统模型的依赖性较强，需要精确的系统模型来进行调参。
在现实世界中，很多工业过程都是非线性的，而传统的PID控制器对非线性系统的控制效果并不理想。
当被控对象存在不确定性或外部干扰时，PID控制器也容易出现较大的偏差。
因此，有必要对PID控制器进行改进以提高其控制性能。
模糊PID控制器的原理模糊PID控制器是在传统PID控制器的基础上引入了模糊控制理论的一种控制方法。
模糊控制理论是一种基于模糊集合理论的控制方法，它可以描述不确定的、模糊的和模糊规则的控制系统。
模糊控制器在传统的PID控制器中增加了一个模糊推理机制，以改善控制器对非线性、不确定性和时变系统的适应能力。
模糊PID控制器的主要原理是利用模糊规则来对系统进行控制。
首先，需要将输入和输出的模糊集合进行隶属度函数的定义，将模糊的、非精确的输入输出转化为数值。
然后，通过定义一组模糊规则，将模糊的输入映射到模糊的输出。
最后，根据模糊规则和当前输入的隶属度，计算模糊输出的隶属度，并通过一定的逻辑运算将隶属度转换为实际控制量。
模糊PID控制综述摘要：PID控制以其原理简单，使用方便，适应性强，制时精度低、抗干扰能力差等缺点，提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。
本文通过介绍模糊PID控制在几种不同系统应用的实例，以体现模糊PID控制有较强的鲁棒性、具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。
关键词：PID、模糊控制、仿真1． PID控制：所谓 PID 控制，就是集成了比例、积分和微分的控制。
比例控制器是自动控制原理中最典型的，用途也比较广泛，可以看作是个成比例的放大器。
比例控制器最主要的优点是其简单性，但是它的缺点是存在有稳态误差。
消除稳态误差的方法可以用一个积分控制器，积分控制式：其中，表示积分增益。
积分控制器的优点在于输出比例于积累的误差，缺点是会使系统的稳定性见效，原因是积分控制是在原点处增加了一个极点，而在前行通路增加极点则会使得原根轨迹向右半平面弯曲。
消除稳态误差还可以用微分控制器，微分控制式：其中，表示微分增益。
微分控制器的优点是在误差变大之前就提供一个较大的校正，而缺点则是在误差不变化时，不产生输出控制，并且对噪声敏感，会放大高频噪声。
PID 控制器，顾名思义，就是综合了比例控制，积分控制和微分控制三者的特点，将这三种控制器联合起来使用所得到的控制器。
PID 控制器可以消除单一控制器带来的缺点，可以表示为如下式：式中，kp与表示比例增益，ki表示积分增益，kd表示微分增益。
PID 控制器的设计过程中，其重点就是要选取合适的参数，以使得控制系统能够达到预期的控制目标。
2．模糊PID控制PID 控制要求对控制器的参数进行严格的整定，使得当参数变化时，PID控制器参数不能随着被控对象的变化而作相应的调整，进行自我优化，导致系统超调量较大。
由于比例、积分和微分系数的数值固定，在变负载、慢时变参数的情况下，需要人工干预去重新整定控制器的参数，这既降低了工作效率，又增加了成本，且效果不佳。
为了实现较为精确的控制，引入了模糊算法，提高控制精度。
利用模糊控制规则输出修正量(ΔKp、ΔKi、ΔKd)实时对PID进行参数修正,以满足不同误差和误差变化率对PID参数自调节的要求，从而使被控对象具有更加良好的动态特性和静态特性。
模糊PID控制器选取三个参数的原则为：(1)当偏差绝对值|e|较大时， Kp取较大值来提高系统响应速率。
(2)|e|处于中等范围时，为了使系统超调较小， Kp取值较小， Ki取值要适中。
(3)当|e|接近于设定值时，为了是系统稳态性能良好， Kp 、 Ki应取较大值， Kd值适中。
避免在平衡点附近出现振荡。
3．永磁同步直线电机模糊PID控制1）先建立直流电机的数学模型。
1.1）直线电机的电压平衡方程取永磁体行波磁场的方向为d轴,而q轴顺着旋转方向超前d轴90°电角度。
1.2）直线电机的运动学方程为：2）模糊PID控制器设计2.1）模糊控制器结构In和out分别为整个系统输入和输出。
由永磁同步直线电机的数学模型可建立速度控制结构图2.2）模糊控制器的设计（1）首先定义模糊控制器的输入，系统偏差绝对值|e|和误差变化率|ec|的论域和模糊子集。
图3 输入隶属函数图定义输出ΔKp、Δki及ΔKd的论域和模糊子集。
图4 输出隶属函数图（2）确定模糊控制规则，必须保证控制器输出能够使系统的动、静态特性达到最佳。
（3）去模糊化。
在实际应用中，特别是在模糊控制中，需要有一个确定的值才能去驱动或伺服机构。
直线电机的模糊控制系统仿真及结果图6 系统控制仿真图根据仿真结果可以看得出，模糊PID对步进函数的响应，在调整时间和系统超调量方面都远远优于传统PID。
在外加干扰时模糊PID的调整时间也明显小于传统PID。
4．无刷直流电机模糊 PID 控制1）无刷直流电动机(BLDCM)的动态数学模型无刷直流电动机由定子三相绕组、永磁转子、逆变器、转子磁极位置检测器等组成。
整理得BLDCM的传递函数为：2）系统的模糊PID模型BLDCM调速系统采用转速、电流双闭环控制，电流环为内环。
根据模块化的思想，电机控制系统可分为转速 PID控制器、电流PID控制器、电机模型三个独立的模块。
控制系统中的转速调节采用模糊 PID控制。
2.2）模糊集及论域定义模糊控制器的输入，系统偏差绝对值|e|和误差变化率|ec|的论域为［-3,3］输出ΔKp、Δki及ΔKd各自的论域为[-0.3,0.3]，[-0.06,0.06]，[-3,3]。
根据PID参数整定原则，建立ΔKp、ΔKi、ΔKd模糊规则，分别如下图所示：2.3）去模糊化通过模糊推理得到的输出是一个模糊集合，在实际使用中要用一个确定的值才能去控制执糊化处理。
本文采用重心法，数学表达式为:其中为变量z的隶属函数，其类似于重心的计算。
由此可得出模糊控制的精确量{E,}，代入下式计算：其中kp0、ki0 与kd0 为三个参数的初始值。
3）系统建模及仿真分析3.1）实现PID参数的自适应调整3.2）结果分析（1）模糊PID 控制下，调节时间短，无超调，且转速波动小，系统具有很好的动态性能;（2）模糊 PID控制下系统电流响应超调明显小于传统PID 控制;（3）系统具有在线自调节能力，保持了很好的动态性能，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。
5．悬架移动机械手的模糊PID控制1）单臂悬架移动机械手动力学模型及动力方程根据悬架移动机器人参数模型得动力学方程为：其中是独立坐标变量对应的电机转矩。
2）模糊PID控制设计2.1)模糊PID结构图2.2）输入输出的隶属函数2.3）模糊规则表根据以上规则，设计如表1所示的用于整定 PID 参数的模糊控制规则表3）仿真研究图6 的无反馈、普通PID控制、模糊PID控制仿真结果由仿真结果图可以看出无反馈和普通PID 控制的仿真结果显示这两种情况下单臂悬架移动机械手值的变化呈现出振荡收敛的趋势，但15s后仍没有达到足够稳定的状态。
模糊 PID 控制的仿真结果则显示值在系统运动的前5s内都保持基本稳定，但5s后反而略有波动。
当误差较大时，模糊 PID 控制的结果越理想，但速度误差较小时，模糊PID 控制的优点不突出。
仿真结果也体现出模糊PID控制的一些不足:（1）当误差较大时，模糊PID 控制结果较为稳定; 但误差越小，模糊PID控制结果越容易产生波动。
因此当实际误差较大时，模糊 PID 控制是较为理想的控制方式，当实际误差较小时，模糊PID控制的结果则不太理想。
（2）基于仿真结果可以看出，通过模糊 PID 控制模型得到的速度虽然较稳定，但限于低速，单臂悬架移动机械手的速度始终低于1m/s，而无反馈和PID 控制下 10m/s 以上的高速没有出现。
因此模糊PID控制更适用于低速下运动误差较大的情况。
6.汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究1)基于1/4车主动悬架系统力学建模以下是简化的1/4车体二自由度汽车主动悬架模型。
系统的动力学方程为：2）主动悬架Simulink模型利用MATLAB/SIMULINK仿真模块建立仿真模型，如下图所示。
3）自适应模糊PID 控制器设计自适应模糊PID 控制器是由传统的PID 控制器与模糊控制器并联构成，结合了两种控制器的优势，同时作用于主动悬架系统，可提高悬架系统的平顺性和乘坐舒适性。
3.1）模糊PID控制器的设计选用车身垂直振动的速度v 与加速度作为模糊控制器的两个输入变量，根据模糊控制规则得出PID 控制器三参数kp、ki 与kd 的增量Δkp、Δki 与Δkd，从而实现PID 控制器三参数kp、ki 与kd的在线自调整，使被控对象获得良好的动态与静态特性。
结构图如下：调整公式如式：3.2）输入与输出变量的模糊化对于参数自调整模糊控制器的输入变量（车身垂直速度与垂直加速度）与输出变量（Δkp、Δki与Δkd）均选择五个模糊子集来描述，即负大（NB），负中（NM），零（ZO），正中（PM），正大（PB）。
车身垂直速度v 与与加速度•v的论域均为［-1.5，1.5］，其隶属度函数，如图4 所示。
输出变量（Δkp、Δki 与Δkd）的论域均为［-1，1］，其隶属度函数，如图5 所示。
3.3）模糊控制规则模糊控制规则是模糊控制器的一个重要组成部分，用模糊语言描述控制器输入变量（v 与•v）与输出变量（Δkp、Δki与Δkd）之间的关系。
结合专家知识和设计人员的实际经验确定其控制规则，如下表所示。
3.4）控制器输出变量的解模糊化对于输出变量的解模糊化，可以采用的方法有很多。
针对参数自调整模糊控制器采用了重心法进行输出变量的反模糊化计算。
4）仿真研究为验证提出的主动悬架自适应模糊PID 控制方法的有效性，选取C 级路面（车速取20m/s），以白噪声随机信号作为路面输入。
仿真结果：综上分析，采用自适应模糊PID 控制对于改善车辆平顺性具有明显的优势，说明提出的主动悬架自适应模糊PID控制方法是有效的。
总结本文通过介绍永磁同步直线电机模糊PID控制、无刷直流电机模糊 PID 控制、悬架移动机械手的模糊PID控制、汽车主动悬架自适应模糊PID控制研究四个方面的研究过程及结果，更加明确模糊PID控制的原理和设计过程以及仿真结果。
同时也充分展示了模糊PID控制的优势。
模糊PID确有改变系统稳定性的作用。
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