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1、第23卷第4期重庆工学院学报(自然科学)2009年4月Vol.23No.4JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience)Apr.20093基于FuzzyLogic的PID自适应控制仿真112刘文江,马思根,刘文海(1.贵州财经学院,贵阳550004;2.安徽巢湖市气象局,安徽巢湖238000)摘要:介绍了基于FuzzyLogic的模糊控制原理,结合基于FuzzyLogic的模糊控制和传统PID控制的优点,提出基于FuzzyLogic
2、的在线整定PID参数的自适应控制.Matlab仿真结果表明,控制系统具有很好的鲁棒性.关键词:S模糊控制;PID;Matlab仿真;自适应中图分类号:TP273+.2文献标识码:A文章编号:1671-0924(2009)04-0124-04SimulationResearchonPIDSelfAdaptiveControlBasedonFuzzyLogic112LIUWen2jiang,MASi2gen,LIUWen2hai(1.InformationSchool,GuizhouCollegeo
3、fFinanceandEconomics,Guiyang550004,China;2.ChaohuMeteorologicalBureau,Chaohu238000,China)Abstract:Thispaperintroducesthetheoryoffuzzycontrolbasedonfuzzylogic,andcombinedwiththeadvantagesoffuzzycontrolandtheadvantagesoftraditionalPIDcontrol,presentsth
4、eadaptivecontrolsystemwithon2linetuningofPIDparametersbasedonfuzzylogic.TheMATLABsimulationresultshowsthatthecontrolsystemhasgoodrobustnessandothercontrolindicators.Keywords:Sfuzzycontrol;PID;Matlabsimulation;selfadaptPID控制是最早发展起来的控制策略之一,由数往往整定不良,性能欠
5、佳,对运行工况的适应性于其算法简单、鲁棒性好及可靠性高,被广泛应用差.计算机技术和智能控制理论的发展为复杂动于过程控制和运动控制中,尤其适用于可建立精态的不确定系统的控制提供了许多新的途径.其确数学模型的确定性系统.然而实际工业生产过中基于FuzzyLogic的模糊控制近年来在控制领域程往往具有非线性、时变不确定性特点,难以建立得到了比较广泛的应用.本研究在详细阐述基于精确的数学模型,应用常规PID控制器不能达到FuzzyLogic的模糊控制原理的基础上,结合基于理想的控制效果,并且在实际生产现
6、场中,由于受FuzzyLogic的模糊控制和传统PID控制的优点,到参数整定方法繁杂的困扰,常规PID控制器参将两者有机的结合起来,提出了基于FuzzyLogic3收稿日期:2008-12-28作者简介:刘文江(1982—),男,安徽安庆人,硕士,讲师,主要从事智能控制方面的研究.刘文江,等:基于FuzzyLogic的PID自适应控制仿真125的在线整定PID参数的自适应控制.分,图2为模糊控制器的组成框图.从中可以看出,模糊控制器的主要部件是模糊化处理、知识库1模糊控制原理(含数据库和模糊规则
7、库)、模糊推理机以及反模糊化处理.因此,模糊控制器可按上述4个部件分别设计.模糊控制是模拟人的思维方法,把自然语言植入微处理器,使微处理器具有活性和智能的一种控制方法.模糊控制与经典控制的根本区别在于它并不需要对被控对象建立精确的数学模型,而是凭借人的知识经验,根据人的思维和逻辑推理方法来“形象”地进行控制.模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法,把人的知识和经验形式化、模型化,变成微处理器可以接受的控制模型,从而图2模糊控制器的组成让微处理器来代替人实现有效的实时控制.2.1模糊化处理模糊控制是建
8、立在模糊集合论基础上的一种模糊化处理就是把输入量进行标准化处理,基于语言规则与模糊推理的智能控制方法.模糊即把输入量变化范围映射到相应的论域中,再将控制的基本原理如图1所示,核心是虚线框中的论域中的输入数据转换成相应的语言变量构成模模糊控制器.模糊控制的基本思想是:微控制器经糊集合.这样就把输入的精确量转换成了用隶属中断采样获取被控量精确值,将其与给定值进行函数定义的某一个模糊变量的值.为了便于工程比较得到误差信号e,然后把得出的误差信号e模实现,通常将一个模糊输入变量u的范围人为地糊化处理成模
