基于模糊PID的控制器研究

基于模糊PID算法的自动控制研究基于模糊PID算法的自动控制研究摘要：随着科技的发展和工业化进程的加快，自动控制系统在许多领域里都得到了广泛应用。

传统的PID控制算法虽然具有简单、易实现等优点，但在复杂的控制环境中效果较差。

为了克服这些问题，人们提出了一种基于模糊PID算法的自动控制方法。

本文将详细介绍模糊PID算法的原理和应用，并通过实验验证了其在自动控制系统中的有效性。

关键词：PID控制算法、模糊控制、自动控制系统一、引言自动控制系统是通过对被控对象进行测量和调节，实现系统参数的自动调整，从而使系统在给定的条件下保持所要求的稳定性和性能。

PID控制算法是目前应用最广泛的自动控制算法之一，通过对系统误差的反馈调整，可以实现对被控对象的精确控制。

然而，传统的PID控制算法在一些复杂的控制环境中存在一些问题，如对系统非线性特性的适应能力差、鲁棒性较弱等。

为了提高自动控制系统的性能，人们提出了一种基于模糊PID算法的控制方法。

模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，它通过模糊化输入和输出，建立模糊规则库，通过模糊推理和解模糊操作，实现对系统的控制。

模糊PID算法将模糊控制和PID控制相结合，通过引入模糊控制的思想和方法，克服了传统PID控制算法的一些缺点，提高了控制系统的性能。

二、模糊PID控制算法原理模糊PID控制算法是在传统PID控制算法的基础上引入了模糊控制的思想和方法。

传统PID控制算法主要包括比例环节、积分环节和微分环节，通过对误差进行线性加权，实现对控制对象的调节。

而模糊PID控制算法将比例环节、积分环节和微分环节分别模糊化，通过模糊控制的方法来求解模糊化的输入和输出。

模糊PID控制算法的模糊化过程主要包括模糊化输入、建立模糊规则库和模糊推理三个步骤。

模糊化输入主要是将实际输入转化为模糊输入，建立模糊规则库是通过人工经验，将模糊输入和模糊输出之间的关系进行建模，模糊推理是通过将模糊化的输入和模糊规则库进行运算，得到模糊输出。

2011年第30卷1月第1期机械科学与技术Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering January Vol．302011No．1收稿日期：2009－06－16基金项目：教育部留学基金项目（0004-1005）资助作者简介：王述彦（1963－），副教授，博士研究生，研究方向为工程机械理论及设计，wangshuyan63@163．com 王述彦基于模糊PID 控制器的控制方法研究王述彦，师宇，冯忠绪（长安大学工程机械学院教育部“道路施工技术与装备”重点实验室，西安710061）摘要：为解决工程机械多功能试验台二次调节加载系统的控制问题，笔者简介了PID 控制和模糊控制的原理及特点，提出了模糊PID 控制器的模糊PID 自整定控制方法。

在模糊PID 控制器的设计中，分析了模糊PID 控制器的控制原理；确定了模糊语言变量和隶属函数；制定了模糊规则以及模糊推理和解模糊的方法。

最后，分别采用PID 控制和模糊PID 控制对试验台二次调节加载系统进行了仿真。

研究表明模糊PID 自整定控制具有良好的校正性能，改善了二次调节加载系统的动态响应，提高了控制效果。

关键词：PID 控制；模糊控制；模糊PID 控制器；二次调节；试验台；仿真中图分类号：TH122文献标识码：A 文章编号：1003-8728（2011）01-0166-07A Method for Controlling a Loading SystemBased on a Fuzzy PID ControllerWang Shuyan ，Shi Yu ，Feng Zhongxu（Ministry of Education Key Laboratory for Technology And Equipment of Highway Construction ，College of Construction Machinery ，Chang'an University ，Xi'an 710064）Abstract ：To control the loading system for secondary regulation of the multi-functional experimental bench of con-struction machinery ，we introdue the theory and characteristics of PID control and fuzzy control．We put forward a control method of fuzzy auto-tuning PID for a fuzzy PID controller．During the process of designing the controller ，we analyze the control theory of the fuzzy PID controller ，determine variables of fuzzy statements and sub-ordinative functions and stipulates the methods of fuzzy rules ，fuzzy reasoning and creates solutions of the fuzziness．Finally ，we make simulation of the loading system of secondary regulation of the bench in the method of PID control and fuzzy PID control．The result shows that the fuzzy auto-tuning PID control is a good control method with correcting ability and it improves the dynamic response of the loading system．Key words ：PID control ；fuzzy control ；fuzzy PID controller ；secondary regulation ；experimental bench ；simulation长安大学最新研制的工程机械多功能试验台可悬挂多种工程机械工作装置，用于研究工程机械牵引及加载性能，该试验台牵引（加载）液压系统采用了二次调节加载系统。

《电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究》篇一一、引言随着现代工业自动化技术的飞速发展，电液伺服系统作为重要组成部分，在众多领域中发挥着重要作用。

然而，由于电液伺服系统存在非线性、时变性和不确定性等特点，其控制问题一直是研究的热点和难点。

传统的PID控制方法在面对复杂多变的环境时，往往难以达到理想的控制效果。

因此，本文提出了一种基于模糊PID控制的电液伺服系统控制策略，并进行了仿真与试验研究。

二、电液伺服系统概述电液伺服系统主要由液压泵、液压马达、传感器和控制器等部分组成。

它利用电信号驱动液压系统工作，实现对负载的精确控制。

由于其具有高精度、快速响应等特点，在机械制造、航空航天、船舶等领域得到了广泛应用。

然而，由于电液伺服系统的复杂性，其控制问题一直是研究的重点。

三、模糊PID控制策略针对电液伺服系统的特点，本文提出了一种模糊PID控制策略。

该策略结合了传统PID控制和模糊控制的优点，通过引入模糊逻辑对PID参数进行在线调整，以适应系统参数的变化和环境干扰。

模糊PID控制策略能够在保证系统稳定性的同时，提高系统的响应速度和抗干扰能力。

四、仿真研究为了验证模糊PID控制策略的有效性，本文进行了仿真研究。

首先，建立了电液伺服系统的数学模型和仿真模型。

然后，分别采用传统PID控制和模糊PID控制对模型进行仿真实验。

通过对比两种控制策略的响应速度、稳态精度和抗干扰能力等指标，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更好的性能。

五、试验研究为了进一步验证模糊PID控制策略的实用性，本文进行了试验研究。

在试验过程中，首先搭建了电液伺服系统的试验平台，然后分别采用传统PID控制和模糊PID控制对实际系统进行控制。

通过对比两种控制策略的试验结果，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更高的稳态精度和更快的响应速度。

此外，在面对环境干扰时，模糊PID控制也表现出更强的抗干扰能力。

六、结论本文通过对电液伺服系统的模糊PID控制进行仿真与试验研究，验证了该策略的有效性。

模糊控制与PID控制在机器人控制系统中的应用比较研究机器人控制系统是现代机器人技术的关键之一。

机器人控制系统通常由多种控制算法组合而成，以实现控制机构、传感器和执行器之间的有效沟通和合作。

其中，模糊控制和PID控制是被广泛应用的两种控制算法。

本文将对这两种控制算法进行比较研究，探讨它们在机器人控制系统中的应用情况。

1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制技术，它使用模糊变量和规则来描述并控制非线性、模糊和复杂的系统。

模糊控制器通常包括模糊推理机、模糊集和模糊逻辑。

通过对输入变量的模糊化和规则的匹配，模糊控制器可以对机器人的动作进行柔性控制，从而满足不同场景下的控制需求。

在机器人控制系统中，模糊控制应用广泛。

例如，机器人的避障控制、路径规划控制和手臂控制等都可以采用模糊控制算法进行优化。

模糊控制有以下优点：1.1 适应复杂系统由于模糊控制算法能够实现非线性、模糊和复杂系统的控制，因此可以针对具有多种信号输入和输出的机器人进行调整和优化，使机器人的响应更为准确。

1.2 开发简单快速使用模糊控制进行机器人控制时，只需要基于模糊集、模糊逻辑和模糊推理等基本概念，即可实现所需的控制动作，而无需进行大量的复杂运算和数据处理，开发难度较小且开发速度快。

1.3 灵活性高机器人控制中的模糊控制通过对机器人动作的柔性控制，使得可实现与机器人环境之间的互动，等效于人的行为，因此其兼容性和灵活性更高。

2. PID控制PID控制器是一种基于比例、积分、微分（英文缩写P、I、D）三个参数的控制算法。

PID控制器能够检测到偏差、积分误差和微分误差，并结合比例系数、积分系数和微分系数，计算出一个控制动作，使机器人实现期望动作。

在机器人控制系统中，PID控制同样应用广泛。

例如，对于机器人的姿态控制、精密装配控制和行走活动控制等，PID控制都可以派上用场。

PID控制有以下优点：2.1 稳定性好PID控制器天然的误差反馈机制，使得可以有效地避免系统出现较大的误差，保证系统状态中的稳态性。

用数据库是十分必要的。

S Q L数据库在数据存储和分析上已经具备相当完备的功能,对数据进行管理最好的方法就是使用数据库,今后数据库在数据存储方面也将起更大作用,其运用也会更广泛。

2　结语基于以上的介绍,现在对三种数据存储方式的适用范围作一个简单的归纳:1)运用V B中控件M S F l e x G r i d的存储方式。

在存储数据数量较少时,其操作方便快捷、显示简单明了,故常运用于一些要求不高的场合,且运用广泛。

2)运用V B操作E x c e l的存储方式。

E x c e l表格能存储和分析产品各项参数,由V B A程序可以实现对不合格量的数据统计,查看产品质量的合格率,从而提高工作效率。

E x c e l表格以其操作简捷方便,涉及内容全面,有着广泛的运用。

3)运用V B操作S Q L数据库的存储方式,这是目前最完备的数据存储手段之一。

S Q L数据库具有良好的查询和更新方法,能实现多重备份和受损修复,也更有安全性,同时它具有海量的存储能力,比较适合参数数量庞大的存储数据,真正实现多而不乱,查而不烦。

◆参考文献[1]宋广群,姚成.V B程序设计[M].中国科学技术大学出版社,2006.[2]李政,梁海英,李昊.V A B应用基础与实例教程[M].国防工业出版社,2005.[3]李丹,赵占坤等.S Q LS e r v e r2000数据库管理与开发实用教程[M].机械工业出版社,2005.[4]王洪香.利用V B6.0存储和显示S O LS e r v e r数据库中的图像数据[J].办公自动化,2006,(9):27-29.[5]A n d m x ST a n e n b a u m.计算机网络(第3版)[M].北京:清华大学出版社,2000.作者简介:吴军(1983-),男,合肥工业大学仪器科学与光电工程学院在读研究生,研究方向为测试计量技术及仪器。

收稿日期:2008-06-18(8314)文章编号:1671-1041(2009)01-0021-03基于模糊P I D控制的多电机同步控制研究万鹏飞,王　莉(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075)摘要:本文介绍了几种常用的同步控制策略并对比其控制性能,选取基于补偿原理的同步方式做为研究对象,采用模糊控制与传统P I D控制相结合的方法设计补偿器。

基于模糊PID的小型ROV定深运动控制仿真【摘要】本文基于模糊PID控制器设计了一种小型ROV定深运动控制系统，并进行了仿真实验。

文章首先介绍了研究背景、研究目的和研究意义，然后详细讨论了ROV的概述、定深运动控制原理以及模糊PID控制器的设计原理。

随后，通过进行仿真实验并对结果进行分析，验证了模糊PID控制器在定深运动控制中的有效性和性能优势。

结论部分对研究进行总结，并展望了未来可能的应用和拓展方向。

通过本研究，为小型ROV的定深运动控制提供了一种新的思路和方法，有望推动ROV 技术的发展并拓展其在海洋科学研究、深海勘探等领域的应用。

【关键词】ROV、定深运动控制、模糊PID、仿真实验、结果分析、研究背景、研究目的、研究意义、ROV概述、控制原理、控制器设计、研究总结、未来展望1. 引言1.1 研究背景小型无人潜水器（ROV）是一种通过遥控完成水下勘察、科研、救援等任务的设备。

随着水下作业的需求不断增加，ROV在海洋工程、海洋科学等领域的应用也越来越广泛。

ROV的性能直接影响着其在各种水下任务中的效率和安全性，而定深运动控制是ROV中一项重要的功能之一。

传统的PID控制器在一定范围内可以很好地满足控制要求，但在复杂环境下往往难以实现精确控制。

而模糊PID控制器结合了模糊控制和PID控制的优点，具有更好的适应性和鲁棒性，可以提高系统的性能和稳定性。

本文旨在基于模糊PID控制器设计一种小型ROV的定深运动控制系统，并进行仿真实验验证其性能。

通过研究，可以提高小型ROV的定深性能，进一步推动ROV在水下作业领域的应用和发展。

1.2 研究目的本文的研究目的是通过基于模糊PID控制器的小型ROV定深运动控制仿真，探讨在水下作业中ROV的定深运动控制方法。

通过对ROV 概述进行研究，深入了解ROV的工作原理和结构特点；通过对定深运动控制原理的分析，探讨ROV在水下作业过程中定深运动的关键问题；通过模糊PID控制器设计，实现ROV定深运动的精确控制；通过仿真实验，验证模糊PID控制器在ROV定深运动控制中的有效性；最终通过结果分析，总结实验数据，评估ROV定深运动控制的性能和稳定性。

基于模糊PID的带式输送机张紧装置的研究1. 引言1.1 背景介绍为了提高带式输送机的张紧效果，本研究引入了模糊PID控制方法。

模糊控制理论能够处理系统模型不确定或非线性的情况，能够在一定程度上提高带式输送机张紧装置的控制性能。

本研究将模糊PID控制与带式输送机张紧装置相结合，设计了一种基于模糊PID的新型张紧装置。

通过对比实验结果，验证了该系统在张紧效果和响应速度方面的优势。

本文将详细介绍带式输送机的张紧装置结构和工作原理，阐述模糊PID控制原理，描述基于模糊PID的带式输送机张紧装置设计方法，以及对仿真与实验结果进行分析。

通过本文的研究成果，为带式输送机张紧装置的控制方法提供了新的思路和参考。

希望本研究能够对工业生产中的带式输送机控制技术有所促进和启发。

1.2 研究意义基于模糊PID控制的带式输送机张紧装置的研究具有重要的意义。

通过引入模糊控制思想，可以不断优化控制器的参数，提高系统的鲁棒性和稳定性。

模糊PID控制具有较高的自适应性，能够根据不同的工况自动调整控制策略，提高系统的适应性和灵活性。

基于模糊PID控制的带式输送机张紧装置的研究可以为实际生产中的设备维护和运行提供参考，提高设备的运行效率和可靠性，降低维护成本，具有重要的实际应用价值和经济效益。

本研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.3 研究方法研究方法对于本文所述基于模糊PID的带式输送机张紧装置的研究具有关键意义。

本文将采用以下方法进行研究：我们将深入分析带式输送机的工作原理和张紧装置的作用机制，通过文献综述和现有研究成果，对带式输送机的张紧装置进行深入了解。

我们将详细介绍模糊PID控制原理，包括模糊逻辑的基本原理和PID控制器的工作方式。

通过对模糊PID控制的理论分析，为后续设计带式输送机张紧装置奠定基础。

接着，我们将提出基于模糊PID的带式输送机张紧装置设计方案，包括具体的设计算法和控制策略。

通过对设计方案进行详细分析和讨论，确保设计的合理性和可行性。

PID控制器参数模糊自整定研究PID控制器是一种广泛使用的工业控制系统组件，它可以根据设定值和实际输出值之间的误差来调整控制系统的增益，以实现系统的稳定性和性能优化。

然而，传统的PID控制器参数整定方法通常需要手动调整，这不仅需要丰富的经验，而且也难以保证参数的最优性。

因此，研究PID控制器参数的自动整定方法具有重要意义。

在过去的几十年中，模糊自整定技术成为了一种流行的PID控制器参数自动整定方法。

该技术结合了模糊逻辑和参数辨识，通过不断监测系统的运行状态，以及根据系统性能指标的变化来自动调整PID控制器的参数。

目前，关于PID控制器参数模糊自整定的研究已经取得了一定的进展。

在理论研究方面，研究者们已经提出了一些有代表性的模型和算法，如基于规则的模糊自整定、基于人工神经网络的模糊自整定等。

在实验研究方面，研究者们已经在各种实际应用场景中验证了模糊自整定技术的有效性和优越性，如电机控制、化工过程控制等。

模糊自整定技术的原理是基于模糊逻辑和参数辨识。

通过参数辨识算法来识别控制系统的参数，以确定PID控制器的最佳参数组合。

然后，利用模糊逻辑推理来确定PID控制器的输出，以实现对控制系统的有效控制。

根据系统的性能指标，如超调量、调节时间等，来反馈调节PID控制器的参数，以实现控制效果的优化。

在PID控制器中应用模糊自整定技术时，需要设置一些模糊参数，如输入输出变量的模糊化程度、模糊规则等。

这些参数的选择对控制效果有着重要影响。

因此，在实际应用中，需要根据具体系统和控制要求来合理设置这些参数，以达到最佳的控制效果。

通过分析实际案例，我们发现模糊自整定技术在PID控制器中的应用取得了显著的成果。

例如，在电机控制系统中，模糊自整定技术成功地提高了系统的稳定性和响应速度。

在化工过程控制中，该技术有效降低了系统的误差和超调量，提高了控制精度。

模糊自整定技术在PID控制器参数整定中具有重要意义和应用价值。

通过将模糊逻辑和参数辨识相结合，它可以实现PID控制器参数的自动调整和优化，从而提高控制系统的性能。

《基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统的研究》篇一一、引言随着科技的发展，电锅炉作为现代供暖设备的重要组成部分，其控制系统的性能直接影响着供暖的效率和舒适度。

温度控制系统作为电锅炉的核心部分，其稳定性和准确性是保证电锅炉正常工作的关键。

传统的PID控制算法在电锅炉温度控制中已得到广泛应用，然而在某些非线性、时变性的复杂环境中，传统PID控制算法的控制效果并不理想。

因此，本研究将模糊控制理论与PID控制算法相结合，提出了一种基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统，以提高电锅炉的温控性能。

二、系统构成与工作原理本研究所提出的电锅炉温度控制系统主要由模糊PID控制器、电锅炉本体、温度传感器等部分组成。

其中，模糊PID控制器是本系统的核心部分，负责接收温度传感器的反馈信号，并根据预设的温度值对电锅炉进行控制。

系统的工作原理如下：首先，温度传感器实时检测电锅炉的水温，并将检测结果反馈给模糊PID控制器。

模糊PID控制器根据预设的温度值与实际温度值的差异，计算出控制量，并通过调节电锅炉的功率，实现对水温的精确控制。

三、模糊PID控制算法研究模糊PID控制算法是将模糊控制和PID控制相结合的一种控制算法。

该算法通过引入模糊控制理论，对传统PID控制算法进行优化，提高了系统的适应性和鲁棒性。

在模糊PID控制算法中，首先需要建立模糊规则库，包括输入变量的模糊化、输出变量的去模糊化以及模糊规则的制定等。

然后，根据实际温度值与预设温度值的差异，以及温差的变化率等参数，通过模糊推理机制计算出相应的控制量。

最后，将计算出的控制量作用于电锅炉，实现对水温的精确控制。

四、实验研究与结果分析为了验证基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统的性能，本研究进行了大量的实验研究。

实验结果表明，与传统的PID控制算法相比，基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统具有更好的稳定性和准确性。

在非线性、时变性的复杂环境中，该系统能够快速响应温度变化，实现对水温的精确控制。

基于模糊PID控制器的控制方法研究一、本文概述随着科技的进步和工业的快速发展，控制系统的精确性和稳定性成为了诸多领域，如自动化、机器人技术、航空航天等的关键需求。

PID （比例-积分-微分）控制器作为经典的控制策略，已被广泛应用于各种实际工程问题中。

然而，传统的PID控制器在面对复杂、非线性和不确定性的系统时，其性能往往会受到限制。

因此，寻求一种更加灵活、适应性强的控制方法成为了当前的研究热点。

本文旨在探讨和研究基于模糊PID控制器的控制方法。

模糊PID控制器结合了传统PID控制器的优点和模糊逻辑控制的灵活性，能够在不确定和非线性环境中实现更为精准和稳定的控制。

文章首先将对模糊PID控制器的基本原理进行介绍，包括其结构、特点和工作机制。

然后，通过对比实验和仿真分析，评估模糊PID控制器在不同场景下的控制效果，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。

文章还将讨论模糊PID控制器的参数优化方法，以提高其控制性能和鲁棒性。

本文的研究不仅有助于深入理解模糊PID控制器的控制机理，也为相关领域提供了一种新的控制策略选择，对于推动控制理论的发展和应用具有重要的理论价值和实践意义。

二、模糊PID控制器的基本原理模糊PID控制器是一种结合了模糊逻辑与传统PID控制算法的控制方法。

它旨在通过引入模糊逻辑的优点，改善传统PID控制在处理复杂、非线性系统时的不足。

模糊化过程：将PID控制器的三个主要参数——比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)进行模糊化。

这通常涉及到将连续的参数值映射到一组离散的模糊集合上，如“小”“中”和“大”。

模糊推理：在模糊化之后，模糊PID控制器使用模糊逻辑规则对输入误差(e)和误差变化率(ec)进行推理。

这些规则通常基于专家知识和经验，旨在确定如何调整Kp、Ki和Kd以优化系统性能。

解模糊化：经过模糊推理后，得到的输出是模糊的。

为了将这些输出应用于实际的控制系统，需要进行解模糊化过程，即将模糊输出转换为具体的、连续的控制信号。

基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究摘要：工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，严重影响温度控制的快速性和准确性，为了解决常规PID参数调节在温度控制中适应性差，调节效果不理想的问题，这里采用了模糊PID参数自整定控制方法，用模糊控制规则对PID参数进行修改，利用Matlab的Simulink仿真工具箱做了常规PID与模糊PID的仿真对比试验。

仿真结果表明，模糊PID参数自整定控制效果在超调量和调节时间上都小于常规PID，提高系统快速性和准确性，改善了温摘要：工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，严重影响温度控制的快速性和准确性，为了解决常规PID参数调节在温度控制中适应性差，调节效果不理想的问题，这里采用了模糊PID参数自整定控制方法，用模糊控制规则对PID参数进行修改，利用Matlab的Simulink仿真工具箱做了常规PID与模糊PID的仿真对比试验。

仿真结果表明，模糊PID参数自整定控制效果在超调量和调节时间上都小于常规PID，提高系统快速性和准确性，改善了温度系统动态性能。

关键词：温度控制；Matlab仿真；模糊规则；PID在工业生产过程中温度是重要的控制参数之一，对温度的有效控制对于保证生产质量具有重大的现实意义和理论价值。

工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性等特性，而常规PID控制器参数往往整定不良，性能欠佳，对运行的工作情况适应性差，导致常规PID控制不能使温度控制达到理想效果。

为了改善常规PID控制效果，增强系统的适应性，实现PID参数自整定，本文设计出一种PID参数自整定的模糊控制器。

利用模糊逻辑对PID控制器参数进行调整实现控制效果最优，将温度作为控制对象，并利用Matlab的Simulink工具箱实现仿真对比分析常规PID与模糊PID的曲线，最后应用到实际的温度控制系统中，对比分析常规PID与模糊PID的控制效果。

1 PID控制算法的相关介绍1．1 PID控制算法PID控制器因为结构简单、容易实现，并且具有较强的鲁棒性，因而被广泛应用于各种工业过程控制中。

编号：实验一普通PI控制方法的设计与实现一、实验目的1. 掌握数字PI及其算法的实现2. 熟悉在在keil环境下进行单片机程序的设计3. 熟悉仿真软件protues的使用二、实验设备及条件1. 计算机系统2. 编程软件keil4和仿真软件protues7.8三、实验原理及其实验步骤(1) PID算法的数字化实现在模拟系统中，PID算法的表达式为u(t)=K P[e(t)+1T I∫e(t)dt+T Dde(t)dt]式中u(t)：调节器的输出信号；e(t)：调节器的偏差信号，它等于测量值与给定值之差；Kp：调节器的比例系数；T I：调节器的积分时间；TD：调节器的微分时间；离散化的PID为：u(k)=K P[e(k)+TT I∑e(j)kj=0+T DT(e(k)−e(k−1))]Δt=T：采样周期，必须使T足够少，才能保证系统有一定的精度；E(k)：第K次采样时的偏差值；E(k-1) ：第K-1次采样时的偏差值；K：采样序号，K=0，1，2……；P(k-1)：第K次采样时调节器的输出；上式计算复杂，经过化简为：u(k)=u(k−1)+K P[e(k)−e(k−1)]+K I e(k)+K D[e(k)−2e(k−1)+e(k −2)]式中：K I=K P TT I为积分系数K D=K P T DT为微分系数要计算第K次输出值u(k)，只需要知道u(k-1)，e(k)，E(k-1)，e(k-2)即可。

上式也称为位置型PID的位置控制算法。

在很多控制系统中，由于执行机构是采用布进电机进行控制，所以只要给一个增量信号即可。

因此得到增量型PID的位置控制算法。

∆u=K P[e(k)−e(k−1)]+K I e(k)+K D[e(k)−2e(k−1)+e(k−2)] (2) 控制系统的结构框图整个系统的控制框图如下所示：图1 PID控制系统结构框图在本次设计中，经过计算，被控对象的传递函数是：G(s)=1 (SCR)2+3SCR+1其中：C=10uf，R=20K；带入上式后可得：G(s)=10.04S2+0.6S+1显然是一个二阶系统。

模糊PID算法运用于可编程序控制器的研究【摘要】相对于常规pid，模糊pid的控制性更加优越，因此受到了越来越广泛的应用。

利用模糊pid算法能够改进pid的模块功能，该算法主要根据模糊规则进行表的转化以及表的查询，进而得出plc中模糊pid的实际应用方法以及相关问题的解决方案。

【关键词】plc；pid；模糊算法由于plc拥有强大的功能，包括开放性、安全性、灵活性与经济性等优点，成为工业自动化的重要设备之一。

如今，plc在工业领域已经得到了广泛的应用，而且有不少型号的plc带有pid功能模块，两者结合使用的例子越来越多。

常规pid的参数固定后，不能随控制对象参数变化，但是模糊pid可以对pid参数进行在线修改，从而满足了更多的需求，因此研究plc中的模糊pid算法及其应用，具有非常重要的实际意义。

1.模糊pid的原理偏差e与偏差变化率de（t）/dt是模糊pid控制器的输入量，δkp，δki，δkd是输出量，根据模糊规则，利用推理的方法，将pid控制器参数kp、δki、δkd进行在线调整。

kp=kp0+k1δkp；ki=ki0+k2δki；kd=kd0+k3δkd；在前面三式中，kec，ke是输入量化因子，输出比例因子为k1，k2，k3，初始设定值是kp0，ki0，kd0。

初始设定值的可以用实验方法，根据控制器的参数以及系统动态性能与稳态性能的定性关系获得。

对于kec，ke，k1，k2以及k3，要通过多次的试凑，才能获得相适应的值。

pid的模糊算法公式如下：u（k）=kpe（k）+kite（j）+在上式中，e（k）是第k次采样之后所得到的偏差，e（k）=r（k）-y（k-1），kp，ki，kd分别是比例、积分与微分系数，u（k）是输出控制量。

通过以上分析，参数调整量δkp，δki和δkd是模糊pid控制的关键。

2.模糊pid参数调整量计算模糊推理方法的语句如下：if x=a and y=b，then z=c和marndani，模糊关系的矩阵如下：r=（a×b）t1r，已知a=a1，b=b1，那么c1=（a1×b1）t2r。

1910.16638/ki.1671-7988.2020.24.007基于模糊PID 的汽车巡航控制系统研究*张宝玉（江苏食品药品职业技术学院，江苏 淮安 223001）摘 要：汽车巡航控制系统（以下简称“CCS ”）可以降低汽车排气污染，文章为提高汽车巡航的精度和稳定性，在研究模糊PID 控制方法基础上，结合Matlab/Simulink 对汽车巡航模糊控制进行了建模，为后续仿真工作以及结构优化提供了可靠保障。

关键词：模糊巡航；车辆动力学系统；建模；响应速度中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2020)24-19-03Research on Automobile Cruise Control System Based on Fuzzy PID *Zhang Baoyu（Jiangsu Food & Pharmaceutical Science College, Jiangsu Huai ’an 223001）Abstract: Automobile cruise control system (Shorthand "CCS") can reduce automobile exhaust pollution. In this paper, in order to improve the accuracy and stability of automobile cruise, based on the study of fuzzy PID control method, com -bined with Matlab/Simulink to model the automobile cruise fuzzy control, Providing a reliable guarantee for subsequent simulation work and structural optimization.Keywords: Fuzzy cruise; Vehicle dynamics system; Modeling; Response speed CLC NO.: U495 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2020)24-19-031 汽车巡航控制原理汽车巡航系统是一个典型的闭环反馈控制系统，其原理如下图1所示。

基于模糊控制理论的PID闭环控制系统的研究与设计李强【摘要】为了满足各种复杂控制任务,适应市场环境的千变万化,快速、准确及优质地完成各种工业控制要求,研究设计了一套基于模糊控制理论的PID闭环控制系统.系统设计以PID算法原理为基础,以数字化为实现方法,运用模糊控制理论,并实现控制系统的参数自整定.研究搭建相应的RC一阶电路硬件调试平台,通过相关软件设计,完成PID闭环控制器的调试,实现基于模糊控制理论的PID控制系统的相关功能,试验过程中使用高精度的AD/DA转换器确保系统的数字化精度要求,足以提升系统的适用性和有效性.实验表明,基于模糊控制理论的PID闭环控制系统能满足各种工业控制要求,具有较强的现实意义.%To satisfy the various complex control tasks,adapt to the ever-changing market environment,and accomplish a variety of industrial control requirements rapidly and accurately,a PID closed-loop control system based on fuzzy control theory was researched and designed. The system design is based on PID algorithm principle. Digitization is taken as the implementation method. The parameter self-tuning of PID control system is realized by means of the fuzzy control theory. A corresponding RC first-order circuit hardware debugging platform was established during the research to fulfill the debugging of PID closed-loop controller and realize associative functions of PID control system based on the fuzzy control theory. The high-precision AD/DA convertor is used in test process to ensure the accuracy requirement of digital system,which can improve the feasibility and va-lidity of the system. The experimental results show that the PID closed-loop control system canmeet the requirements of various industrial control,and has strong practical significance.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(038)022【总页数】5页(P131-134,138)【关键词】自动控制;PID控制;模糊控制;参数整定;RC一阶电路;闭环控制【作者】李强【作者单位】四川科宏石油天然气工程有限公司,四川成都 610213【正文语种】中文【中图分类】TN911-34随着科学技术的快速发展，最早以解决生产实践问题建立的工程控制理论在科学技术领域飞速发展，控制理论对生产力的发展、尖端技术的研究、尖端武器的研制及对非工程系统包括社会管理等方面均产生了重大的影响。

基于模糊PID 算法的食用菌大棚温度控制系统研究李再新1,2,陈继飞1(1.西南林业大学机械与交通学院,昆明650224;2.玉溪农业职业技术学院,云南玉溪653106)摘㊀要:食用菌大棚温度控制系统是一个具有时滞性的复杂系统,传统的开关量或常规PID 控制很难满足设计要求㊂该研究设计一种基于STM32F103CRT6单片机为控制核心,加入模糊自适应PID 控制算法,利用DHT11温湿度传感器进行温度实时采集,单片机运算处理,光耦固态继电器驱动电路对热风机进行控制,从而达到温度调节的目的㊂并在MATLAB /simulink 环境下建立常规PID 控制和模糊自适应PID 控制的仿真模型,通过仿真结果,对比验证了该方法比常规PID 控制方法具有低超调量和调节时间短等较好的控制效果㊂关键词:食用菌大棚;模糊自适应PID ;STM32F103CRT6;温度控制系统中图分类号:TP273㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Adoi :10.14031/ki.njwx.2024.01.004Research on the Temperature Control System of Edible Mushroom Greenhouse based on Fuzzy PID Algorithm LI Zaixin 1,2,CHEN Jifei 1(1.College of Machinery and Communications,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China;2.Yuxi Agricul-ture Vocation -Technical College,Yuxi 653106,China)Abstract :The temperature control system of edible fungus greenhouse is a complex system with time delay,and it is dif-ficult for traditional switching or conventional PID control to meet the design requirements.In this study,a fuzzy adap-tive PID control algorithm is designed based on STM32F103CRT6microcontroller as the control core,and the DHT11temperature and humidity sensor is used for real -time temperature acquisition,the single -chip microcomputer is oper-ated and processed,and the optocoupler solid -state relay drive circuit is used to control the hot blower,so as to a-chieve the purpose of temperature regulation.In the MATLAB /simulink environment,the simulation models of conven-tional PID control and fuzzy adaptive PID control are established,and the simulation results show that the proposed method has better control effects than the conventional PID control method,such as low overshoot and short adjustment time.Keywords :edible mushroom greenhouse;fuzzy adaptive PID;STM32F103CRT6;temperature control system作者简介:李再新(1990 ),男,内蒙古宁城人,硕士研究生,助教,研究方向为农业信息化㊂通讯作者:陈继飞(1976 ),男,云南曲靖人,博士,高级实验师㊁研究生导师,研究方向为3D 打印材料及技术㊂0㊀引言我国是最早栽培食用菌的国家之一,食用菌总产量占全球七成以上,目前,我国已是全球最大的食用菌生产国㊁消费国和出口国[1]㊂由于食用菌对生长环境的要求非常严格,不同生长阶段对生长环境的要求也不尽相同,因此,对食用菌的人工种植带来了很大的挑战㊂在栽培食用菌的过程中,温度是影响食用菌生长的重要因素之一,若能实现对食用菌大棚的温度控制,可大大提升食用菌的品质和产量㊂常用的食用菌大棚温度控制有简单的开关量控制㊁PID 控制㊁模糊控制㊁模糊自适应PID 控制等㊂其中开关量控制最为简单,其原理是通过实时采集的温度来控制调温设备的开关状态,从而实现对温度的调节,但该方法存在控制效果不稳定㊁精度低等缺陷;PID 控制相比于开关量控制,在精度㊁滞后性㊁非线性上都有了很大的提升,但常规的PID 控制中超调量较大,会导致局部温度过高,从而影响食用菌的生长㊂因此,针对食用菌的生长特性研发超调量低㊁响应速度快的温度控制系统具有重要意义㊂1㊀系统设计食用菌的生长受温度㊁湿度㊁二氧化碳浓度㊁光照强度等多种因素的影响,但温度作为影响食用菌生长的重要因素之一,对食用菌的生长㊁产量及质量有着至关重要的作用㊂因此,本研究只针对温度控制这一参数进行探究,在研究过程中,为了使该系统有更好的拓展性,采用有51个I /O 口的STM32F103CRT6增强型单片机芯片为核心,通过空气温湿度传感器DHT11对食用菌大棚内温湿度信号进行实时采集,信号线将采集的数据传送至STM32F103CRT6单片机,从而将采集的温湿度信号送至显示器进行显示㊂同时,中央处理器会将此时的温度值与预设值进行对比,在模糊PID 的运算和处理后,输出控制信号至光耦固态继电器模块,利用光耦固态继电器驱动电热风机进行温度调节(图1)㊂图1㊀食用菌大棚温度控制系统框图2㊀系统硬件设计食用菌大棚温度控制系统主要由供电模块㊁中央处理器模块㊁固态继电器输出模块㊁空气温湿度传感器模块㊁按键模块㊁显示模块㊁电热风机模块等组成㊂下面将对上述重点模块进行详细说明㊂2.1㊀供电模块本系统的供电电源采用220V 交流输入,通过开关电源将220V 交流电变成9V 直流电源后,经过7805稳压芯片组成的稳压电路,将电压转换为5V,稳压后的5V 直流电源通过AMS1117稳压器将其转换为3.3V 直流电源,再为单片机供电㊂具体电源电路详见图2㊂图2㊀供电模块原理图㊀㊀2.2㊀中央处理器模块本系统以STM32F103CRT6为核心,芯片为ARM32位Cortex -M3CPU,最高工作频率72MHz,1.25DMIPS /MHz,芯片上集成512KB 的Flash 存储器,6~64kB 的SRAM 存储器㊂2.0~3.6V 的电源供电和I /O 接口的驱动电压等,具有功耗低㊁可靠性高㊁抗干扰能力强和可扩展性高等优点[2-3]㊂因此,该芯片满足本次系统设计的所有需求㊂2.3㊀温度采集模块DHT11是一款数字信号输出的复合型传感器,可以测量空气温度和湿度,该传感器还具有极高的可靠性和稳定性,因此非常适合应用在该系统中㊂DHT11有四个引脚,其中1号引脚接5V 的电源,4号引脚接电源负极GND,2号引脚接上拉电阻后连接单片机I /0口㊂具体连接详见图3㊂2.4㊀固态继电器输出模块输出电路利用单片机输出I /0口直接与光耦芯图3㊀温度采集模块原理图片EL871连接,通过光耦隔离单片机与输出电路,从而起到保护单片机的作用[4]㊂光耦的输出端连接NPN 型三极管的基极,利用控制集电极与发射极之间的导通状态,控制固态继电器的吸合达到对热风机工作状态的控制,从而对温度进行调节㊂固态继电器模块原理图见图4㊂图4㊀固态继电器模块原理图3㊀控制算法及仿真根据相关文献[5-6],食用菌的菌柄一般处于20~30ħ生长最快,温度在26ħ为生长速度最大值;食用菌子实重量在24ħ时最大,超过26ħ子实重量下降速度非常快㊂综上所述,常规PID 控制超调量较大,很难满足食用菌的温度控制要求,本次研究提出一种模糊自适应PID 控制方法,即通过处理器计算出温度传感器采集到的温度值与设定温度值的偏差e 和偏差变化率ec ,对e 和ec 进行模糊化处理和模糊推理,然后经清晰化处理得到PID 控制器的三个修正量即ΔKp ㊁ΔKi ㊁ΔKd ,最后再通过PID 控制进行温度调节,本控制策略可以有效解决PID 超调量过大的问题,还能提升控制系统的响应速度[7]㊂模糊自适应PID 控制系统结构图,如图5所示㊂图5㊀模糊自适应PID 控制系统结构图㊀㊀3.1㊀模糊PID 控制图5中模糊控制器的输入变量为模糊子集E㊁EC,输出变量为ΔKp ㊁ΔKi ㊁ΔKd [8]㊂它们的语言变量模糊子集都是取为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},7个量化等级,模糊论域均取为{-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1},详见图6㊂图6㊀输入输出隶属函数曲线㊀㊀模糊推理是模糊控制的重要组成部分,是根据作物生长规律和人类实际操作经验总结出来的一种语言控制规则[9-10]㊂本系统具体模糊控制规则如表1所示㊂㊀㊀将表一中的模糊规则编辑到模糊控制器中,在控制规则库的观测窗口中可以观测出ΔKp ㊁ΔKi ㊁ΔKd 与输入变量e 和ec 的关系(图7)㊂表1㊀模糊控制规则表[10]ec eәKp әKi әKd NB NM NSZEPS PM PB NB NM NSZE PSPM PB NB NM NSZEPSPM PB NB PB PB PM PM PS ZE ZE NB NB NM NM NS ZE ZE PS NS NB NB NB NMPSNM PBPBPM PS PSZE NS NB NBNM NS NS ZE ZE PSNS NB NM NMNS ZE NS PM PM PM PS ZE NSNSNBNMNS NS ZEPSPSZE NS NM NM NS NS ZE ZE PM PM PSZE NS NM NM NM NM NS ZEPS PM PM ZE NS NS NS NS NS ZE PSPS PSZE NSNS NM NM NM NS ZEPS PS PM PB ZE ZE ZE ZE ZEZEZE PM PSZE NS NM NM NMNB ZE ZE PS PSPM PB PB PB NS PSPS PS PS PB PBZE ZE NM NM NMNBNBZEZEPSPMPMPB PB PBPMPMPMPSPSPB 图7㊀ΔKp ㊁ΔKi ㊁ΔKd 规则库观测窗㊀㊀3.2㊀仿真试验使用MATLAB /simulink 软件搭建常规PID 控制系统和模糊自适应PID 控制系统进行仿真,采用式(1)的数学模型作为两个系统的传递函数[2]㊂G(s)=e -30s140s +1(1)设定PID 控制系统参数初始值Kp ᶄ=4.1㊁Ki ᶄ=0.03㊁Kd ᶄ=20[3]㊂系统仿真模型框图,如图8㊁图9所示㊂㊀㊀其中图9为图8中模糊自适应PID 子系统模块内部结构图,它以偏差e 和偏差变化率ec 作为输入量,经模糊推导得到PID 参数的修正量әKp ㊁әKi ㊁әKd ,再将修正量送入PID 控制器中进行PID 控制,以此完成整个模糊PID 自适应控制㊂食用菌生长对温度要求比较高,通常情况下在24~26ħ最为适宜,结合这一特性,本次控制系统设置目标温度值为25ħ,系统仿真时间设置为600s,常规模糊PID 控制和模糊自适应PID控制的图8㊀系统仿真模型框图图9㊀模糊自适应PID 子系统模块内部结构图温度响应曲线如图10所示㊂图10㊀常规模糊PID 与模糊自适应PID 控制的温度响应曲线对比图根据图10中两种控制方案的温度响应曲线可以计算出系统超调量㊁调节时间和峰值时间等参数,结果如表2所示㊂表2㊀两种方案的仿真参数对比算法超调量/%调节时间/s峰值时间/s模糊自适应PID 控制 2.3512988.79常规模糊PID 控制26.0013188.79㊀㊀从表2中可以看到模糊自适应PID 控制的超调量为2.35%,常规模糊PID 控制的超调量高达26%;模糊自适应PID 控制的调节时间为129s,常规模糊PID 控制的调节时间为131s㊂模糊自适应PID 控制方案各方面参数都优于常规模糊PID 控制,其系统超调量低㊁响应时间快还比较稳定㊂4㊀结论本研究是基于STM32F103CRT6单片机设计的一款针对与食用菌大棚的温度控制系统,本系统采用了模糊自适应PID 控制算法,把常规模糊PID 控制算法跟模糊自适应PID 控制算法进行建模仿真对比分析,验证了模糊自适应PID 控制算法,调节时间短㊁超调量低的控制特性,满足食用菌大棚温度控制系统的各项要求,具有现实可行性㊂另外该系统具有较强的扩展性,空余的I /O 接口可为后续的湿度控制㊁二氧化碳浓度控制和水肥一体控制等功能研究提供了较大的便利㊂参考文献:[1]㊀翟虎渠,曹树青,万建民,等.超高产杂交稻灌浆期光合功能与产量的关系[J ].中国科学,2002,32(3):211-217.[2]㊀郑子乔,罗星.温度和湿度控制对食用菌生态高产栽培效果的影响分析[J ].中国食用菌,2019,38(8):21-24.[3]㊀岳文杰,谢守勇,陈翀,等.基于模糊PID 的温室温度控制器设计与仿真[J ].农机化研究,2014,(4):194-197.[4]㊀张淑清,胡永涛,张立国.嵌入式单片机STM32原理及应用[M ].北京:机械工业出版社,2020.[5]㊀卢翠香,郑永德,邱春锦,等.食用菌生长环境控制系统的设计与应用[J ].现代农业科技,2022(24):109-111+115.[6]㊀李燕萍,李艳婷,徐莉娜.环境条件和营养因素对食用菌生长发育的影响[J ].安徽农学通报,2022,28(3):39-40+86.[7]㊀王晓燕,周志文,吴韬.温室大棚温度控制系统的设计[J ].自动化与仪器仪表,2013,32(3):63-64.[8]㊀王安,杨青青,闫文宇.模糊自整定PID 控制器的设计与仿真[J ].计算机仿真,2012,29(12):224-228.[9]㊀段科俊,李明.基于混合隶属度的模糊PID 温室控制[J ].林业机械与木工设备,2019,47(11):32-37.[10]段科俊,李再新.基于模糊自适应PID 的农业温室系统研究[J ].南方农机,2019,50(19):7-9.(02)。

《基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统的研究》篇一一、引言电锅炉作为一种常见的供暖设备，其温度控制系统的性能直接影响到供暖效果和能源消耗。

传统的PID控制方法在电锅炉温度控制中已经得到了广泛的应用，然而，由于实际环境中的非线性和时变特性，传统的PID控制往往难以达到理想的控制效果。

因此，本研究提出了一种基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统，以提高系统的控制精度和稳定性。

二、电锅炉温度控制系统的现状与挑战电锅炉温度控制系统的主要任务是保持锅炉水温在设定的范围内。

传统的PID控制方法虽然简单有效，但在面对非线性和时变特性的环境时，其控制效果往往不尽如人意。

这主要表现在以下几个方面：1. 传统PID控制对参数的调整较为敏感，难以适应环境的变化。

2. 在面对复杂的非线性系统时，传统PID控制的精度和稳定性有待提高。

3. 传统PID控制缺乏对系统状态的实时判断和调整能力。

三、模糊PID控制原理及在电锅炉温度控制系统中的应用模糊PID控制是一种结合了模糊控制和PID控制的控制方法。

它通过引入模糊逻辑，对系统状态进行实时判断和调整，从而实现对系统的高精度控制。

在电锅炉温度控制系统中，模糊PID控制的应用主要体现在以下几个方面：1. 模糊PID控制能够根据系统状态实时调整PID参数，提高系统的适应性和稳定性。

2. 模糊PID控制能够更好地处理非线性问题，提高系统的控制精度。

3. 模糊PID控制具有较好的抗干扰能力，能够在复杂的环境中保持稳定的控制效果。

四、基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统设计基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统主要包括以下几个部分：模糊控制器、PID控制器、执行器和传感器。

其中，模糊控制器是系统的核心部分，它根据传感器采集的温度信息，通过模糊逻辑对PID参数进行调整，从而实现对电锅炉温度的高精度控制。

五、实验结果与分析为了验证基于模糊PID控制的电锅炉温度控制系统的性能，我们进行了多组实验。