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1、基于自适应模糊PID控制系统MATLAB仿真摘要：在分析自适应模糊控制及PID参数变化对系统性能影响的基础上，提出在动态过程屮对PID参数进行整定。MATLAB仿真研究表明，控制质量得到了提高。关键词：自适应；模糊PID控制;MATLAB;仿真simulationofMATLABbasedontheself-adaptivefuzzyPIDcontrolsystemAbstract:Basedontheanalysisofself-adaptivefuzzycontrolandtheinfluen
2、ceofPIDcontrolparametcrchangcs,therulesoffuzzyadjustmentofPIDparametersinadynomicprocessareputforweird.ThesimulationofMATLABresearchindicatesthatthismethodcanmakecontrolqualityimproved.Keywords:self-adaption;fuzzyPIDcontrol;MATLAB;simulation1引言一般模糊控制系
3、统通常采用二维模糊控制结构，这种结构能够确保系统的简单性和快速性。这类控制系统的输入语言变量为系统的误差e和误差变化ec。因此，这种控制器具有类似于常规PD控制器的功能和良好的动态特性。然而，控制器的静态误差不能消除。为了改善静态性能，加入一个模糊积分单元，形成P1D模糊控制。PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。长期以来，人们一直在寻求PID控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高
4、指标的控制要求。随着计算机技术的发展和数字智能控制器的实际应用，这种设想己变成了现实。木文将模糊控制和PID控制结合起来，构建自适应模糊PID控制器，实现PID参数的最佳调整。1MATLAB简介美国MathWorks公司于1967年构思并开发了“MatixLaboratory”（缩写MATLAB,即矩阵实验室）软件包。经过不断的更新和扩充，该公司于2984年推出的正式版。自1993年以来，MathWorks公司先后推出了MATLAB4.X,MATLAB5.X,MATLAB6.X,MATLAB7.X
5、.本文在MATLAB7.8基础上，介绍如何利用SIMULNK和FUZZY工具箱构造模糊控制系统的结构框图和进行仿真研究的方法及步骤。1.1模糊逻辑工具箱模糊逻辑工具箱(fuzzylogictoolbox)提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统(FTS)常用的工具函数，如newfis,addvar,addmf,addrule,setfis,writeifs等，它包括了产生新的FIS、给FIS加入变量、隶属函数、规则、设置解模糊方法及存储FIS等功能，用户可以用命
6、令调用这些函数的方式生成和编辑模糊推理系统。工具箱还提供了GUI(图形用户界面编辑函数)，利用它用户可以更直观迅速地生成系统。用户双击输入、输出模块,可以进行隶屈函数的编辑;双击模糊规则模块，可以写入多条输入输出控制规则。显然这种方法更形象、简便。1.2STMULTXK工具箱交互式的模型输入与仿真环境STMULTNK工具箱是MATLAB软件的扩展,主要用于动态系统的仿真。它的WINDOWS中提供了建立系统模型所需的大部分类型方块。用户只需用鼠标器选择所需模块在模型窗口上“画出”模型(双击任何模块，
7、即可打开该功能块来完成参数的设定)，然后用鼠标器将它们连接起来,就可以构成一个系统的框图描述，亦即得出系统的SIMULINK描述。建立起系统模型后，用户可通过选择仿真菜单(SimulcitiorMenu)，设置仿真控制参数，启动仿真过程,然后通过输岀Scope(示波器)观察系统的仿真结果。在仿真结束时还会自动发出一声鸣叫，提示用户仿真过程己经完成。1.3MATLAB在模糊控制仿真中的应用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,给岀
8、模糊输出判决，并将其转化为精确量,对馈送到被控对象或过程起控制作用。经过多年的实践,模糊控制器已逐渐形成了一种规范形式。如图1所示，图屮e,ec分别表示误差和误差变化。模糊控制表是模糊控制算法在计算机中的表达方式，它是根据系统的输入输出个数、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便于计算的形式。模糊控制规则一般具有如下形式：if{e=Aiandec=Bi}thenu=Ci,i=1,2,…,n其中c,cc和“分别为误差、误差变化和控制量的语言变量，而
