电气工程与自动化毕业论文

1、 重庆交通大学 毕业设计（论文） （2010届）题目名称： 模糊PID控制器设计 学 院： 机电与汽车工程学院 专 业： 电气工程与自动化 班 级： 2006 级 2 班 学 号： 学生姓名： 指导教师： 殷 时 蓉 2010年6月前 言模糊控制是智能控制的一个分支，它的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授 L.A.Zaden 提出的，经过 20 多年的发展，模糊控制取得了瞩目的成就。它适用于非线性、数学模型不确定的控制对象，对被控对象的时滞非线性和时变性具有一定的适应能力，同时对噪声也有较强的抑制作用，即鲁棒性较好。但由于模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度。而用PID控制正好可以弥补其不足，而本设计的目的正在于此。模糊PID控制器在工业生产中扮演了十分重要的角色，这种控制器不但具有PID控制精度高等优点，又兼有模糊控制灵活、适应性强的优点，对复杂控制系统和要求高精度的伺服系统可获得优良的控制效果随着智能控制理论的迅速发展,使传统的工业控制技术不断向前发展。1985年提出了自寻优Fuzzy2PID调节器,具有模糊推理的自整定PID控制器也出现了,并逐步商品

2、化,如三菱电机公司在1988年开发了MACTUS 210系列的模糊PID自校正调节器,这类控制器用模糊控制规则和推理,去优化PID控制器的参数,有较强的适应性,但调节过程复杂。模糊PID控制器的研究与应用是近年来控制领域十分活跃的一支分支。模糊PID 控制器已经有了不少的研究成果, 而且被广泛地应用于生产实践中, 但模糊控制的发展历史还不长, 理论上的系统性和完善性、技术上的成熟性和规范性都还是远远不够的。模糊PID 控制器正逐步向易于控制并且能消除静态控制偏差,尽量减少可调参数的方向发展。将模糊PID 控制器应用于医学、生物等新型领域是新的研究方向。2010届电气工程与自动化专业毕业设计（论文）目 录摘 要IABSTRACTII第1章 绪 论11.1模糊控制系统11.2控制器发展现状21.2.1自适应控制21.2.2 PID控制器31.2.3 模糊PID控制41.2.4 模糊自适应PID控制4第2章 模糊控制基本原理62.1模糊控制系统组成62.2模糊控制器的分类72.2.1按输入-输出变两个数分类72.2.2模糊控制器其他分类82.3模糊控制器设计82.3.1模糊控制器的结构设计9

3、第3章 PID控制基本原理113.1 PID控制原理113.2 PID控制的优点和缺陷123.3 PID控制算法改进133.3.1积分项改进133.3.2微分项改进143.3.3带死区PID算法153.4 PID参数的整定15第4章 模糊PID控制器设计174.1模糊控制器的设计174.1.1模糊控制器的结构174.1.2模糊控制器的设计174.2模糊PID控制器设计204.2.1模糊PID控制器结构204.2.2模糊PID控制器算法204.2.3模糊PID控制器的设计214.3本章小结23第5章 结论24致 谢25参考文献26摘 要 随着控制对象变得复杂,应用常规PID控制,精度和鲁棒性降低。本文设计一种模糊自调整PID控制器,以提高控制精度。我们要求简单却具有鲁棒性的控制算法来实现控制。这里主要是在模糊PID控制领域进行研究。当控制对象很复杂的情况下,常规PID控制器已经不再适用了,为提高对复杂系统的控制性能,本文介绍了一种新方法设计模糊PID控制器。将PID控制与Fuzzy控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体,构造了一个自适应模糊PID控制器。并且为了提高控制的精度,本文进一步

4、改进了模糊自调整PID控制器,此控制器的比例系数、积分系数可根据模糊推理规则进行在线调整。关键词：模糊控制 自适应控制 PID控制器 ABSTRACT When the controlled objects become complicate, the control accuracy androbustness of the normal PID decrease. The main scope of this paper is to investigatethe research of fuzzy PID control. We propose a simple but robust program forcontrol. This paper presents a novel method to design the fuzzy PID control in orderto improve the system performance for complex systems in which the normal PIDcontroller is not suitable in

5、such case. A selfadjusting PID controller,which hassimpler structure and higher robustness,is built when Fuzzy logic controller and PID controller are combined together appropriately. To increase the accuracy this paperdesigned an improved FLC(Fuzzy Logic Controller) for selftuning PID control.Where the proportional, integral and differential gains are tuned online based on fuzzyinference rules.Keywords: Fuzzy control, Self adaptive control， Pid controller2010届电气工程与自动化专业毕业设计（论文）第1章 绪 论1.1 模糊控制系统

6、模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年美国的扎德创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域。从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论。模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量

7、的控制。模糊控制具有以下特点:(1) 模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则, 出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识, 在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型, 因而使得控制机理和策略易于接受与理解, 设计简单, 便于应用;(2) 由工业过程的定性认识出发, 比较容易建立语言控制规则, 因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用;(3) 基于模型的控制算法及系统设计方法, 由于出发点和性能指标的不同, 容易导致较大差异; 但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性, 利用这些控制规律间的模糊连接, 容易找到折中的选择, 使控制效果优于常规控制器;(4) 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的, 这有利于模拟人工控制的过程和方法, 增强控制系统的适应能力, 使之具有一定的智能水平;(5) 模糊控制系统的鲁棒性强, 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱, 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。除此, 模糊控制还有比较突出的两个优点:第一, 模糊控制在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验;第二,

8、 模糊控制可以不需被控对象的数学模型即可实现较好的控制, 这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中。但是，模糊控制也有缺陷, 主要表现在: （1) 精度不太高; （2) 自适应能力有限; （3) 易产生振荡现象。1.2 控制器发展现状 1.2.1 自适应控制 自适应控制系统是一个具有一定适应能力的系统，它能够认识环境条件的变化，并自动校正控制动作，使系统达到最优或次优的控制效果，如图1.1所示。 图1.1自适应原理框图这一系统在运行过程中，根据参考输入r(t)、控制输入u(t)、对象输出c(t)和已知外部干扰n(t)来测量对象性能指标，并与给定的性能指标进行比较，做出决策，然后通过适应机构来改变系统参数，或者产生一个辅助的控制输入量，累加到系统上，以保证系统跟上给定的最优性能指标。自适应控制系统具有如下功能： （1）在线进行系统结构和参数的辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况； （2）按一定的规律确定当前的控制策略； （3）在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。 在工业生产过程中，许多被控对象随着负荷变化或干扰因素的影响，其对象特

9、性参数或结构发生改变。自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内。系统辨识就是通过测量被研究的系统在人为作用输入下的输出响应，或正常运行时的输入、输出数据，加以必要的数据处理和数学运算，估计出系统的数学模型，但自适应控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的，因此在工业生产中，大量采用的仍然是以PID控制算法为基础的控制策略，PID 参数的整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。 1.2.2PID控制器 在过去的50年，调节PID控制器参数的方法获得了极大的发展。其中有利用开环阶跃响应信息，如Coon-Cohen 响应曲线法；还有使用Nyquist 曲线法的，如 Ziegler-Nichols 连续响应法。然而这些调节方法只识别了系统动态信息的一小部分，不能理想的调节参数。随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数。这样能实现自动调整、短的整定时间、简便的操作，改善响应特性而推动了自整定PID控制技术的发展。自整定技术可追溯到50年代自适应控

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