基于Matlab的模糊自適應(yīng)PID控制器仿真研究以及與常規(guī)PID的比較

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1、《系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制》課程論文基于Matlab的模糊自適應(yīng)PID控制器仿真研究學(xué)院：電信學(xué)院專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：基于Matlab的模糊自適應(yīng)PID控制器仿真研究王晉（遼寧科技大學(xué)電信學(xué)院鞍山）摘　要：傳統(tǒng)PID在對(duì)象變化時(shí)，控制器的參數(shù)難以自動(dòng)調(diào)整。將模糊控制與PID控制結(jié)合，利用模糊推理方法實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)的在線自整定。使控制器具有較好的自適應(yīng)性。使用MATLAB對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能得到了提高。關(guān)鍵詞:　模糊PID控制器；參數(shù)自整定；Matlab；自適應(yīng)0引言在工業(yè)控制中，PID控制是工業(yè)控制中最常用的方法。但是，它具有一定的局限性:當(dāng)控制對(duì)象不同時(shí)，控制器的參

2、數(shù)難以自動(dòng)調(diào)整以適應(yīng)外界環(huán)境的變化。為了使控制器具有較好的自適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)控制器參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，可以采用模糊控制理論的方法[1]模糊控制已成為智能自動(dòng)化控制研究中最為活躍而富有成果的領(lǐng)域。其中，模糊PID控制技術(shù)扮演了十分重要的角色，并目仍將成為未來(lái)研究與應(yīng)用的重點(diǎn)技術(shù)之一。到目前為止，現(xiàn)代控制理論在許多控制應(yīng)用中獲得了大量成功的范例。然而在工業(yè)過(guò)程控制中，PID類型的控制技術(shù)仍然占有主導(dǎo)地位。雖然未來(lái)的控制技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)越來(lái)越寬廣、被控對(duì)象可以是越來(lái)越復(fù)雜，相應(yīng)的控制技術(shù)也會(huì)變得越來(lái)越精巧，但是以PID為原理的各種控制器將是過(guò)程控制中不可或缺的基本控制單元。本文將模糊控制和PID控

3、制結(jié)合起來(lái)，應(yīng)用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行在線自整定，實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的最佳調(diào)整，設(shè)計(jì)出參數(shù)模糊自整定PID控制器，并進(jìn)行了Matlab/Simulink仿真[2]。仿真結(jié)果表明，與常規(guī)PID控制系統(tǒng)相比，該設(shè)計(jì)獲得了更優(yōu)的魯棒性和動(dòng)、靜態(tài)性及具有良好的自適應(yīng)性。1PID控制系統(tǒng)概述PID控制器系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。將偏差的比例（KP）、積分(KI)和微分(KD)通過(guò)線性組合構(gòu)成控制量，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制，KP、KI和KD3個(gè)參數(shù)的選取直接影響了控制效果。比例積分微分被控對(duì)象/圖1PID控制器系統(tǒng)原理框圖在經(jīng)典PID控制中，給定值與測(cè)量值進(jìn)行比較，得出偏差e(t)，并依據(jù)偏

4、差情況，給出控制作用u(t)。對(duì)連續(xù)時(shí)間類型，PID控制方程的標(biāo)準(zhǔn)形式為，(1)式中，u(t)為PID控制器的輸出，與執(zhí)行器的位置相對(duì)應(yīng)；t為采樣時(shí)間；KP為控制器的比例增益；e(t)為PID控制器的偏差輸入，即給定值與測(cè)量值之差；TI為控制器的積分時(shí)間常數(shù)；TD為控制器的微分時(shí)間常數(shù)。離散PID控制的形式為（2）式中，u(k)為第k次采樣時(shí)控制器的輸出;k為采樣序號(hào)，k=0,1.2…;e(k)為第k次采樣時(shí)的偏差值;T為采樣周期;e(k-1)為第(k-1)次采樣時(shí)的偏差值。離散PID控制算法有如下3類:位置算法、增量算法和速度算法。增量算法為相鄰量詞采樣時(shí)刻所計(jì)算的位置之差，即（

5、3）式中，，。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來(lái)考慮，KP、KI、KD對(duì)系統(tǒng)的作用如下。（1）系數(shù)KP的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。KP越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定、KP過(guò)小，則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度緩慢，從而延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性變壞。(2)積分系數(shù)KI的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。KI越大，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快，但KI過(guò)大，在響應(yīng)過(guò)程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過(guò)程的較大超調(diào);若KI過(guò)小，將使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。(3)微分作用系數(shù)KD的作用是改善系

6、統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。其作用要是能反應(yīng)偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)，并能在偏差信號(hào)值變的太大之前，在系統(tǒng)引入一個(gè)有效的早期修正信號(hào)，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間。KP、KI、K,D與系統(tǒng)時(shí)間域性能指標(biāo)之間的關(guān)系如表1所示。參數(shù)名稱上升時(shí)間超調(diào)亮過(guò)渡過(guò)程時(shí)間靜態(tài)誤差KP減少增大微小變化減少KI減少增大增大消除KD微小變化減小減小微小變化表1KP、KI、K,D與系統(tǒng)時(shí)間域性能指標(biāo)之間的關(guān)系2模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)模糊控制通過(guò)模糊邏輯和近似推理方法，讓計(jì)算機(jī)把人的經(jīng)驗(yàn)形式化、模型化，根據(jù)所取得的語(yǔ)言控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，給出模糊輸出判決，并將其轉(zhuǎn)化為精確量，作為饋送到被控對(duì)象(或過(guò)程)的控制作用

7、。模糊控制表是模糊控制算法在計(jì)算機(jī)中的表達(dá)方式，它是根據(jù)輸入輸出的個(gè)數(shù)、隸屬函數(shù)及控制規(guī)則等決定的。日的是把人工操作控制過(guò)程表達(dá)成計(jì)算機(jī)能夠接受，并便于計(jì)算的形式。模糊控制規(guī)則一般具有如下形式:If{e=Aiandec=Bi}thenu=Ci,i=1,2…,其中e,ec和u分別為誤差變化和控制量的語(yǔ)言變量，而Ai、Bi、Ci為其相應(yīng)論域上的語(yǔ)言值。應(yīng)用模糊推理的方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行在線自整定，設(shè)計(jì)出參數(shù)模糊自整定PID控制器。仿真結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)方法使控制系統(tǒng)的