（参考）直流伺服电机的模糊pid控制

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1、基于模糊PID控制的直流电动机伺服系统课程：智能控制理论及其应用姓名：学号：导师：目录第一章模糊PID控制简介21.1传统PID21.2模糊PID2第二章直流伺服电机简介32.1电动机调速控制原理32.2三环控制原理42.3电动机模型的建立4第三章模糊控制器设计53.1模糊算法53.2输入/输出隶属度函数的设计63.3模糊规则选取8第四章simulink仿真104.1simulink中模糊PID控制图104.2模糊PID与传统PID仿真比较11第五章结论分析155.1结论分析155.2仿真过程中遇到的问题1

2、6第一章模糊PID控制简介1.1传统PID在传统PID控制器中，参数Kp用于加快系统响应速度，提高系统调节精度，但Kp过大将导致系统不稳定；Ki用于消除系统稳态误差，但Ki过大，会使系统超调加大，甚至引起振荡；Kd用于改善系统动态特性，增大微分时间有利于加快系统响应，使系统超调量减小，稳定性增加，但对扰动敏感，一直外部扰动能力减弱。常规PID控制器具有算法简单，稳定性好、可靠性高的特点，加之设计容易、适应面宽，是过程控制中应用最广泛的一类基本控制器。但是在工业生产过程中，PID控制器也存在参数调节需要一定过

3、程，最优化参数选取是比较麻烦的缺点。1.2模糊PID模糊控制调节PID参数的控制方法由常规的PID控制器和模糊控制器两部分组成，模糊控制器的输入是偏差e和偏差变化率ec，输出是ΔKp、ΔKi和ΔKd。PID参数模糊自整定是找出ΔKp、ΔKi、ΔKd和偏差e及偏差变化率ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，从而使被控对象达到良好的动、静态性能，而且计算量小，模糊控制调节P

4、ID参数的控制算法结构如图。·第二章直流伺服电机简介2.1电动机调速控制原理根据他励直流电动机的机械特性可见电动机转速的改变可以通过改变电动机的参数来实现，如电动机的外加电压（U）、电枢回路中的外串电阻（R）和磁通（Φ）。（1）通过改变R可以改变转速n。采用此方法，电枢串联电阻调速的经济性不好，调速指标不高，调速范围不大，而且调速是有级的，平滑性不高。（2）通过改变磁通来调节电动机的转速。此种调速方法调速范围过小，通常与其他两种方法结合使用。（3）通过改变电动机电枢外加电压的方法来调节转速。采用调压调速时，

5、由于机械特性硬度不变，调速范围大，电压容易做到连续调节，便于实现无级调速，并且平滑性较好。故系统常采用电压调速方法。2.2三环控制原理测控系统由具有位置反馈、速度反馈和电流反馈的三闭环结构组成，电流环的作用是及时限制大电流，保护电动机；速度环的作用是抑制速度波动，增强系统抗负载扰动能力；位置环是系统的主控环，实现位置跟踪。三环结合工作，保证系统具有良好的静态精度和动态特性，并使系统工作平稳可靠。我所做的直流电机伺服系统就是图上虚线部分2.3电动机模型的建立直流电动机各项参数如下：空载转速为4100r/min

6、，减速比为1/160，额定电压为56V。忽略电枢电感及黏性阻尼系数，则以电枢电压ua（t）为输入变量，电动机转速ω（t）为输出变量的直流伺服电动机的传递函数可简化为式中，电动机反电动势系数，机电时间常数Tm=10ms，反馈比例系数KF=15V/131.4。，此反馈系数相当于实际控制系统中的角度传感器，而以上推出的传递函数为电压与角度的关系，所以应在此传递函数基础上再添加一个积分环节，从而实现电枢电压与角度的传递关系。由上面各个系数计算得到最后的简化模型为这里我选取为控制模型，15/131.4≈0.11作为增

7、益后面加入。第三章模糊控制器设计3.1模糊算法采用双输入三输出的模糊控制器，两个输入分别是位移误差E以及位移误差的变化率EC。输出分别是比例系数的变化量ΔKp、积分系数的变化量ΔKi、微分系数的变化量ΔKd。整个控制的输入信号是阶跃信号，所以模糊量化因子Ke=1，Kec=1,而模型的输入是电枢电压，其额定电压为56V，所以输出的比例因子Ku=56。3.2输入/输出隶属度函数的设计输入1：位移误差，将监测模块传出的对象实际位置信号与上位机传来的位置控制信号相比较，从而得到位移误差。采用最常用的7个语言变量来定

8、义，分别记为负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（Z），正小（PS），正中（PM），正大（PB）。隶属度函数用三角型，基本论域[-10,+10].输入2：位移误差的变化率，通过位置误差可计算得，也采用最常用的7个语言变量来定义，隶属度函数用三角型，基本论域[-10,+10].输出1：比例控制信号，此信号通过解模糊给出相应的PWM波指令，也采用7个语言变量，分别记为负大（NB），负中（NM），负小（NS），