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[導讀]摘要:本文把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK結合起來,討論了模糊邏輯控制器的設計與仿真問題,以實現(xiàn)PID控制器參數(shù)的自調整,提高系統(tǒng)控制的精度。仿真結果表明,模糊PID控制器明顯改善了系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性

摘要:本文把MATLAB中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK結合起來,討論了模糊邏輯控制器的設計與仿真問題,以實現(xiàn)PID控制器參數(shù)的自調整,提高系統(tǒng)控制的精度。仿真結果表明,模糊PID控制器明顯改善了系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能,使系統(tǒng)控制達到了滿意的效果,對系統(tǒng)控制和系統(tǒng)的調整具有一定理論價值。
關鍵詞:模糊PID控制器;SIMULINK;參數(shù)調整;仿真

0 引言
    在工業(yè)生產(chǎn)過程中,許多被控對象隨著負荷變化或干擾因素的影響,其對象特性參數(shù)或結構發(fā)生改變,而且現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)過程往往都是時變、非線性、大時滯的復雜系統(tǒng),系統(tǒng)的精確數(shù)學模型往往難以獲得,經(jīng)典的PID控制方法遇到了難以克服的困難,而且在實際生產(chǎn)現(xiàn)場,由于常規(guī)PID參數(shù)整定方法繁雜,其參數(shù)整定不良、性能欠佳,對運行工況的適應性差。
    人們一直在尋求PID參數(shù)調整的自適應技術,以適應復雜的工況和高指標的控制要求。隨著控制理論和計算機技術的發(fā)展,人們利用人工智能的方法將操作經(jīng)驗作為知識存入計算機中,根據(jù)現(xiàn)場實際控制情況,計算機能根據(jù)工況和控制要求自動調整PID參數(shù),實現(xiàn)PID的智能控制。本文將模糊控制與PID控制結合起來,構造自適應模糊PID控制器,實現(xiàn)PID參數(shù)的最佳調整,以增強系統(tǒng)對不確定因素的適應性。

1 自適應模糊PID控制器的設計
    以常規(guī)PID控制為基礎,采用模糊推理理論,將被控制量的偏差e和偏差變化率ec作為二維模糊控制器的輸入變量,通過模糊控制器的輸出變量,利用模糊控制規(guī)則在線調整PID各參數(shù),便構成了自適應模糊PID控制系統(tǒng)。自適應模糊PID控制器結構框圖如圖1所示。


    在系統(tǒng)分析的基礎上,將系統(tǒng)偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入,PID控制器的三個控制參數(shù)kp,ki,kd作為輸出。設定輸入變量偏差e和偏差變化率ec語言值的模糊子集為{負大,負中,負小,零,正小,正中,正大},并簡記為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。輸入輸出變量的隸屬度曲線如圖2~圖4所示。偏差e和偏差變化率ec的論域定為[-3,3],輸出參數(shù)kp的論域定為[-0.3,0.3],ki的論域定為[-0.08,0.08],kd的論域定為[-3,3],隸屬度函數(shù)NB、PB選為高斯函數(shù),其余選為在論域范圍內均勻分布、等距離的三角函數(shù)。



2 模糊PID控制器的控制規(guī)則設計
    通常,PID控制器的控制算式為:
   
    針對不同的偏差e和偏差變化率ec,被控過程對參數(shù)kp,ki,kd的自整定要求滿足以下規(guī)律:
    (1)當偏差|e|較大時,應取較大的kp和較小的kd,以加快系統(tǒng)的響應速度,提高系統(tǒng)的靈敏度;
    (2)當偏差|e|中等時,應取較小的kp以及適當?shù)膋i和kd,以使系統(tǒng)具有較小的超調量,獲取系統(tǒng)良好的相對穩(wěn)定性:
    (3)當偏差|e|較小時,應取較大的kp和ki以及適當?shù)膋d,以避免在平衡點附近出現(xiàn)震蕩,使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性。
    模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經(jīng)驗,建立合適的模糊控制規(guī)則表,得到針對參數(shù)kp,ki,kd分別整定的模糊控制表,如表1所示。



3 SIMULINK仿真
    打開MATLAB文件編輯器,編寫M文件。在M文件中創(chuàng)建模糊控制系統(tǒng)接口,增加模糊語言變量(二個輸入、三個輸出),并設定各變量的論域及模糊推理規(guī)則,給定輸入,根據(jù)模糊推理得到輸出。編寫出模糊控制規(guī)則fuzzypid.fis。運行所編寫的模糊控制規(guī)則,并將控制規(guī)則導入工作空間。在MATLAB/SIMULINK環(huán)境下,建立仿真模型,并將Fuzzy Logic Controller模塊的參數(shù)設定為fuzzypid.fis,就建立了系統(tǒng)的模糊PID參數(shù)自調整系統(tǒng)。
    設被控對象的傳遞函數(shù)為
   
    建立系統(tǒng)的SIMULINK模型如圖5所示。


    設定PID參數(shù)的初始值分別為kp=0.35,ki=0.0,kd=1,并在第0.32s時加上數(shù)值為1的強干擾,采用模糊自適應PID控制的階躍響應如圖6所示。


    從仿真結果可以看出,模糊自適應PID控制器系統(tǒng)具有良好的快速性和穩(wěn)態(tài)控制精度,并且抗干擾能力強。在常規(guī)PID算法的基礎上,通過計算當前系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec,應用模糊控制推理系統(tǒng),查詢模糊矩陣表對系統(tǒng)進行參數(shù)調整,在動態(tài)過程中改變PID的參數(shù),較好地發(fā)揮了兩種控制方式的優(yōu)點,提高了系統(tǒng)的控制質量。同時,在系統(tǒng)仿真實驗過程中,可以看出應用SIMULINK仿真軟件的方便之處,仿真簡單、速度快,而且模糊控制規(guī)則以及系統(tǒng)的論域、隸屬度函數(shù)調整方便,容易實現(xiàn)。

4 結語
    采用模糊自適應PID控制算法,系統(tǒng)的響應速度加快,控制精度提高,穩(wěn)態(tài)性能變好,而且?guī)缀鯖]有超調和震蕩,魯棒性好。這是單純的PID控制難以實現(xiàn)的,而且采用模糊PID控制的顯著特點是在同樣精度要求下,系統(tǒng)的過渡過程時間變短,靈敏度提高,這些具有重要的實際應用價值。

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