基于matlab的模糊自适应pid控制器仿真研究.pdf

基于Matlab的模糊自适应PID控 制器仿真研究 • 在工业控制中，PID控制是工业控制中最常 用的方法但是，它具有一定的局限性:当 控制对象不同时，控制器的参数难以自动调 整以适应外界环境的变化为了使控制器具 有较好的自适应性，实现控制器参数的自动 调整，可以采用模糊控制理论的方法 • 将模糊控制与PID控制结合，利用模糊推理 方法实现对PID参数的自整定，使控制 器具有较好的自适应性 • 通过MATLAB对系统进行仿真，对比传统PID 控制和模糊PID控制的仿真结果 • 如图1，在经典PID控制中，给定值与测量值 进行比较，得出偏差e(t)，并依据偏差情况， 给出控制作用u(t)，然后作用于被控对象 输出c(t)同时反馈，形成闭环系统 积分积分 微分 比例 r(t) 微分 比例 r(t) e(t)e(t) 被控对象被控对象 + - + + + u(t) c(t) + - + + + u(t) c(t) 图图1 PID控制器系统原理框图控制器系统原理框图 0 ( )(1) ( )[ ( )( )] k pD j I Te ke k u kKe ke jT TT     • 模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法，让计算 机把人的经验形式化、模型化，根据所取得的语 言控制规则进行模糊推理，给出模糊输出判决， 并将其转化为精确量，作为馈送到被控对象(或过 程)的控制作用。

• 模糊控制表是模糊控制算法在计算机中的表达方 式，它是根据输入输出的个数、隶属函数及控制 规则等决定的目的是把人工操作控制过程表达 成计算机能够接受，并便于计算的形式 • 模糊控制规则一般具有如下形式: If{ e = Ai and ec = Bi}then u= Ci ,i=1,2…, 其中e,ec和u分别为误差变化和控制量的语言变 量，而Ai、Bi、Ci为其相应论域上的语言值 • 如图2所示，自适应模糊PID控制器是在PID算法的基础上， 以误差e和误差变ec作为输入，利用模糊规则进行模糊推 理，查询模糊矩阵表进行参数调整，来满足不同时刻的e 和ec对PID参数自整定的要求利用模糊规则对PID参 数进行修改，便构成了自适应模糊PID控制器 模糊推理模糊推理 r(t)r(t) e(t)e(t) 对象对象 + - u(t) c(t) + - u(t) c(t) 图2图2 自适应模糊自适应模糊PID控制器系统原理框图控制器系统原理框图 / ut dd PID 调节器 PID 调节器 P K D K I K ( )ec t 图3 PID控制系统仿真模型 • 图3为采用传统PID控制的建模。

运行可知仿真结 果，如图4所示其参数是利用稳定边界法、按以 下步骤进行参数整定: (1)将积分、微分系数TI=inf ,TD=0，KP置较小的值， 使系统投入稳定运行，若系统无法稳定运行，则选 择其他的校正方式 • 模糊自适应PID控制系统仿真 （1）首先利用F IS模糊编辑器创建一个两输入（e、 ec）和三输出（KP、KI、KD）的Mamdani推理的模 糊控制器如图5，设输入（e、ec）的论域值均为 （-6,6），输出（KP、KI、KD）的模糊论域为（- 3,3） （2）取相应论域上的语言值为负大(NB)、负中(NM)、 负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中（PM）和正大 （PB），而令所有输入、输出变量的隶属度函数， 如图6和图7所示，分别为输入及输出的模糊论域和 隶属函数图8为P ID控制的3个参数(KP、Ti、TD)的 模糊控制规则 图5 模糊控制器窗口 图6 E、EC的模糊论域和隶属函数 图7 KP、KI、KD的模糊论域和隶属函数 图8 部分模糊控制规则 （3） 然后构建模糊自适应PID控制系统的仿真模型，如图9所示 ，并且给出了其相应部分的子系统的框图如图10。

最后的仿真 结果如图11所示 图9 模糊自适应PID系统结构图 图10 子系统结构图 图11 模糊PID控制仿真结果 • 小结： 比较图4的PID控制系统的仿真结果和图11模糊PID 控制系统的仿真结果，可以看出来在对三阶线性系统 的控制中，利用稳定边界法进行参数整定的经典PID控 制的超调量比模糊自适应PID控制的超调量要大 模糊控制用模糊集合和模糊概念描述过程系统的动 态特性，根据模糊集和模糊逻辑来做出控制决策，它 在解决复杂控制问题方面有很大的潜力，可以动态地 适应外界环境的变化 当然这里也反映了一些问题，模糊PID控制存在一 定的稳态误差因此，如何选择变量的合适的隶属度 函数、论域和语言值、模糊规则表及控制器的结构， 来实现对系统在超调量、上升时间、过渡时间及稳定 性等方面的最优控制，是要今后做的工作。