下载文档原格式
变论域模糊PID控制在直流电机中的应用随着科技的不断进步，直流电机在工业生产中的应用越来越广泛。
然而，直流电机在运行过程中存在着许多问题，如速度波动、负载变化等。
为了解决这些问题，控制算法也在不断改进和完善。
其中，变论域模糊PID控制被广泛应用于直流电机控制系统中，以提高系统的稳定性和性能。
变论域模糊PID控制是一种基于模糊逻辑的控制算法，它能够根据实时的系统状态调整控制器的参数，从而实现对系统的精确控制。
与传统的PID控制相比，变论域模糊PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性。
在直流电机控制中，变论域模糊PID控制可以通过模糊推理和模糊规则来实现系统的自适应调节。
首先，通过采集电机的速度、电流和位置等参数，建立模糊控制器的输入输出关系。
然后，利用模糊规则和模糊推理来对控制器进行优化，使其能够根据实时的系统状态调整参数，从而实现对电机的精确控制。
变论域模糊PID控制在直流电机中的应用有以下几个优点。
首先，它具有良好的鲁棒性，能够有效抵抗外界干扰和系统参数变化带来的影响。
其次，它能够根据实时的系统状态调整参数，实现对电机的自适应控制，提高系统的稳定性和性能。
此外，它还能够减少系统的震荡和超调现象，提高系统的响应速度和精度。
然而，变论域模糊PID控制也存在一些问题。
首先，模糊控制的设计和参数调整相对较为复杂，需要较高的专业知识和经验。
其次，模糊控制器的规则库和模糊推理需要大量的计算资源和存储空间。
此外，模糊控制器的性能很大程度上取决于模糊规则的设计和参数的选择，需要进行大量的试验和优化。
综上所述，变论域模糊PID控制在直流电机中的应用能够有效提高系统的稳定性和性能。
然而，它的设计和参数调整需要一定的专业知识和经验。
今后，我们需要进一步研究和优化变论域模糊PID控制算法，以适应不同的工业应用场景，并解决其存在的问题，推动直流电机控制技术的发展。
模糊控制实验报告本实验通过使用模糊控制器来控制直流电机的转速。
模糊控制是一种基于模糊推理的控制方法，该方法可以处理一些无法准确数学建模的系统控制。
模糊控制的输入和输出都是模糊变量，这样可以考虑到系统存在的不确定性和模糊性。
实验装置包括模糊控制器、直流电机、转速测量装置、实验板等。
模糊控制器由模糊推理机、偏差和变化率输入模糊化模块、输出反模糊化模块、规则库组成。
实验板可通过控制开关选择转速和方向。
在实验中，通过设置转速值和方向，记录电机的真实转速和输出控制信号，来验证模糊控制器的控制效果。
通过不同的控制变量和规则库来对比不同的控制方案。
实验结果表明，模糊控制器对于直流电机转速的控制具有较好的效果。
当控制变量为偏差和变化率时，规则库中的设定合理，输出控制信号的变化平稳，电机转速较为稳定。
当增加控制变量或修改规则库时，控制效果也发生了变化。
同时，实验还验证了模糊控制的重要性和优越性，可以解决一些无法准确建模的系统控制问题。
在实验中，还需要注意一些实验细节，例如校准直流电机转速传感器的准确度，保证实验板电路的正常工作和实验数据的准确性，减少误差的影响。
总之，本实验通过实际操作验证了模糊控制器在直流电机转速控制中的应用，对于学习模糊控制的控制方法和实验操作具有很好的参考意义。
同时，本实验也展示了模糊控制对于处理模糊问题的效果。
在直流电机转速控制中，存在许多因素的影响导致控制过程不确定和模糊，例如负载的变化、外部干扰的存在等等。
而模糊控制可以将这些不确定因素转化为模糊变量进行处理，从而提高控制精度和鲁棒性。
此外，本实验也强调了规则库的重要性。
规则库是模糊控制中很关键的一部分，其中包含了专家经验和数学模型的映射关系。
规则库中的设定需要充分考虑被控对象的特性，才能够保证模糊控制器的控制效果。
而实验中不同的规则库设计对于控制效果的影响也展现了模糊控制的灵活性和可定制性。
最后，本实验的数据记录和实验结果分析也为后续工程实际应用提供了很好的参考。
无刷直流电机模糊pid控制器的simulink设计在控制系统中，PID控制器是最常见且广泛应用的控制器之一，它通过调节比例项、积分项和微分项来实现对系统的控制。
而模糊控制器则是一种基于模糊逻辑的控制器，能够处理系统模型非线性、参数变化较大或难以精确建模的情况。
将PID控制器与模糊控制器相结合，可以充分发挥各自的优势，提高系统的控制性能。
在Simulink中设计无刷直流电机模糊PID控制器，首先需要建立电机模型。
电机模型可以通过数学建模或直接使用Simulink中的电机模型来实现。
接下来，需要设计PID控制器和模糊控制器。
PID控制器的参数可以通过经验法则、试错法或自整定法等方法进行调节，以获得合适的控制效果。
模糊控制器的设计需要确定模糊集合、模糊规则库和模糊推理方法，以实现对系统的模糊控制。
设计无刷直流电机模糊PID控制器的Simulink模型时，可以按照以下步骤进行：1. 建立电机模型：选择合适的直流电机模型，包括电机的电气特性、机械特性和控制接口等。
2. 设计PID控制器：设置PID控制器的比例、积分和微分参数，通过模拟和调节，使得系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力达到要求。
3. 设计模糊控制器：确定模糊控制器的模糊集合、模糊规则库和模糊推理方法，设置模糊控制器的输入输出变量和模糊规则。
4. 整合PID控制器和模糊控制器：将PID控制器和模糊控制器串联或并联，根据系统的要求和性能指标来设计控制器的整体结构。
5. 仿真验证：在Simulink中进行仿真验证，通过模拟系统的运行情况和控制效果，来评估控制器的性能和稳定性。
通过以上步骤的设计和仿真验证，可以得到一个合理、有效的无刷直流电机模糊PID控制器的Simulink模型。
在实际应用中，可以根据系统的实际情况和性能要求，进一步优化控制器的参数和结构，以实现更好的控制效果。
同时，不断的实验和调试，能够进一步提高控制器的稳定性和鲁棒性，确保系统的可靠性和性能的提升。
XXXXX
智能控制理论概论结课作业
题目：直流电机模糊控制系统设计
姓名：XX
学号：XXX
专业：测控技术与仪器
班级：XX-X班
指导教师：XXXX
目录
第一章前言 (1)
第二章直流电机模糊控制系统设计 (2)
2.1 直流电机简介 (2)
2.2直流电机的PID控制 (2)
2.3 模糊控制概述 (2)
2.4 直流电机模糊控制系统的MATLAB仿真及其分析 (3)
第三章结论 (9)
参考文献 (10)
第一章前言
随着时代的发展，交流和直流调速不断冲击着，但是我国在这个直流调速领域中的研究不断深入，专家们研制出了全数字直流调速系统[1]。
这个调速系统有着较高的精度，而且很实用，使得直流调速系统成为工业过程中不可缺的一部分。
本文将MATLAB 中的模糊控制工具箱和 SIMULINK 有机结合起来，实现了直流电机模糊控制系统的建模与仿真。
[3]
模糊控制对被控对象的模型没有明确的要求，而且它的适应性强，通过和PID调节器的结合，组成模糊PID的控制方案能有效地克服常规数字直流电动机调速装置的缺点，进而设计出能在各种情况下，均可以使得直流电动机能达到稳定转速精度的要求。
第二章直流电机模糊控制系统设计
2.1直流电机简介
直流电动机在日常生活中的应用领域非常广，它有良好的启动和制动性能。
特别是在电力拖动的自动控制系统中，它的地位更是不可取代。
直流调速系统有稳速、调速和加减速这个三种控制要求。
在目前的控制过程中，对于调速和加减速已经得到了良好的实现，但是在生产过程中稳速的效果仍达不到预想中的的效果。
稳速需要的是电机在一定的精度以所规定的的转速稳定的运行，在某些干扰下，转速波动也不会有比较大的变化。
直流电动机双闭环调速系统在工业生产中的应用最为广泛，它采用的是内环为电流环，外环为转速环的结构，这样确保了最大允许的恒电流，使调速系统在最大的加速度的情况下达到稳定。
当达到稳定后，使电流转矩同负载转矩平衡。
最后，通过外转速环的反馈使得电动机的转速保持恒定。
[4]
2.2直流电机的PID控制概述[7]
在某些情况下，受控对象和负载参数的变化很快，使得PID调节器没办法及时适应，因此稳速的要求很难达到标准。
直流电动机本身是一个非线性的被控制对象，有许多的间隙性和弹性的扰动存在，如果有很多的变化量，PID调节器将无法顾及。
以致最终的设计结果不能达到设计时所需的要求，将会得到鲁棒性较差的控制系统。
在这样的系统中常规的PID常常不能有效地克服负载、非线性因素和模型参数的变化因而无法达到高精度和快响应的要求。
所以在生产过程中这种控制器很难满足生产要求。
而模糊控制对被控对象的模型没有明确的要求，而且它的适应性强，通过和PID调节器想结合，可使直流电动机能达到稳定转速精度的要求。
2.3模糊控制概述
模糊这个定义是美国著名控制论学者L.A.Zedeh在1965年发表在开创性论文中的，这是L.A.Zedeh第一次提出与传统数学和控制理论的模糊集合理论完全
不同的一种理论。
[2]
通过与传统控制的比较，模糊控制的优点有以下几个方面[6]：
(1) 在设计过程中对数学模型没有明确的要求。
(2) 模糊控制的适应性强。
(3) 模糊控制的鲁棒性强。
模糊控制采用连续多值的逻辑方式来适应参数的变化，从而实现稳定的控制要求。
(4) 参数整定方便。
在生产过程中，对控制系统进行定性的分析，就能很好的建立模糊规则和参数。
(5) 模糊控制的结构简单。
系统的软件和硬件都可简单实现。
2.4 直流电机模糊控制系统的MATLAB仿真及其分析[5]
在MATLAB的命令窗口键入fuzzy后并按回车，以此来激活模糊推理的工具箱。
这时在系统的界面系就跳出一个模糊逻辑编辑器。
在FILE菜单下有两种模糊控制器的模型，分别为Mamdani型还是Sugeon型。
在本次的设计中选用Mamdani型。
在EDIT下添加输入和输出，最后的结果为两个输入和一个输出，输入命名分别为误差e和误差变化率ec以及输出u。
如图2.1所示。
图2.1 输入输出量设置
对于误差e，论域是离散的，其论域取{-10，+10}，设置7个隶属度函数，
分别为NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、O(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)，即隶属函数有7条，隶属形状为三角形(trimf)。
如图2.2所示。
图2.2 e的隶属度函数编辑图
对于变化率ec，论域是离散的，其论域取{0，1}，设置5个隶属度函数，分别为NB、NS、O、PS、PB，即隶属函数有5条，隶属形状为三角形(trimf)。
如图2.3所示。
图2.3 ec的隶属度函数编辑图
对于输出u，论域是离散的，其论域均取{0，10}，设置7个隶属度函数，
分别为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，即隶属函数有7条，隶属形状为三角形(trimf)。
如图2.4所示。
图2.4 u的隶属度函数编辑图
点击Edit菜单中的Rules选项打开模糊控制编辑器(Ruleedit)，将需要建立的模糊控制规则表添加到规则库中。
规则编辑结果如图2.5所示。
图2.5模糊规则输入界面
点击View菜单中的Rules选项可以打开模糊规则观察器如图2.6所示，观察模糊推理系统的输入，输出情况，为点击View菜单中的Surfview选项可以打开模
糊推理输入输出特性曲面，以图形形式显示模糊系统的输入，输出情况。
最后使用File 菜单中的Export 选项将做好的模糊推理系统保存到磁盘(disk)和工作区(to workspace)，取名为mhkz.fis 。
图2.6 模糊规则观察器图
建立上述模糊控制器之后，按照下图5.9建立模糊控制系统的仿真，本次设计系统采用的是二维的模糊控制器结构，在这个模糊控制器的设计过程中，还要合理的选择模糊控制器输入变量Ke 、Kc ，输出控制量的系数Ku 。
Ke 、Kc 、Ku 的计算方法如下： Ke =e
n x （2.1） n 为误差变量模糊子集的最大值，e x 为误差论域的幅值，通过计算得Ke=20。
Kc=
c m x （2.2） m 为误差变化率变量模糊子集的最大值，c x 为误差变化率论域的幅值，由于模糊论域的取值为非对称的，c x 在取值时为模糊控制的变化范围。
通过计算得Kc=0.001。
Ku=u b
（2.3） u 为控制量论域的幅值，b 为控制量模糊子集的最大值，由于模糊论域的取值为非对称的，b 在取值时为模糊控制的变化范围。
通过计算得Ku=2。
模糊控制系统仿真如图2.7所示。
图2.7 模糊控制系统仿真图
其中step1负载的参数设置，如图2.8所示。
图2.8 step的参数设置图
建成仿真模型之后双击Fuzzy Logic Controller选择Look Under Mask，输入mhkz建立联系。
当成功建立联系后，中间会显示FIS，如图2.9所示。
图2.9 FIS与Simulink的连接
运行仿真程序，得到的仿真曲线如图2.10所示。
图2.10直流电机模糊控制系统仿真曲线图
采用传统PID控制得到的输出波形在快速响应方面做得较好，能较快的达到稳态值，但超调量超出了很多。
而模糊控制系统的性能优越、调节精度高，稳态性能
好，超调明显小，具有较强的鲁棒性。
[5]
第三章总结
随着科学技术的发展，智能控制技术日趋完善，在更多的领域广泛应用。
基于MATLAB的模糊控制系统，为在实际应用提供了一个参考，但是在实际应用中还应考虑实际的影响因素，例如环境对控制系统的影响、人为因素对控制系统的影响等。
面对实际问题时应根据实际情况而分析。
通过这次对模糊控制实现直流电机系统的控制，进一步强化了我的专业知识，同时也对MATLAB软件有了进一步的熟悉，锻炼了我的自学能力。
基于MATLAB这个强大的平台，通过这个平台进行建模和仿真，得到了较为理想的效果。
模糊控制能有效地的控制超调，在控制超调方面有优越性。
参考文献
[1]钟麟，王峰.Matlab仿真技术与应用教程[M]. 北京：国防工业出版社, 2004.
[2]王立红，杨汇军. 基于Matlab的直流调速系统设计与仿真[J]. 辽宁工学院学报,2004,24(1)：8～9.
[3]肖文英, 李军红，阳武娇.基于MATLAB/SIMULINK 直流电机模糊控制系统的建模与仿真[J].电器技术,2006年03期.
[4]陈伯时,阮毅,陈维钧等,电力拖动自动控制系统[M]．机械工业出版社，2003.7．
[5] 周小波,王群京,陈伟,周嗣理.基于MATLAB/SIMULINK的直流电机模糊控制的仿真[J].电机技术,2010年第1期.
[6]章卫国,杨向忠.模糊控制理论与应用[M]. 西北工业大学出版社.
[7]石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].清华大学出版社,北京交通大学出版社,2008.。
