基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究.pdf

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1、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参数的在线自整定，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。比例r(t)e(t)+u(t)c(t)积分被控对象++-+微分图1PID控制器系统原理框图•如图1，在经典PI

2、D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。kTek()ek(1)uk()KekpD[()ej()T]TTIj0•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

3、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…,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。模糊推理KKKDPIr(t)e(t)c(t)PID对象+调节器u(t)-dd/utect()图2自适应模糊PID控制器系统原理框图•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。利用模糊规则在线对PID参数进行修改，便构成

4、了自适应模糊PID控制器。图3PID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FIS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

5、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PID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6E、EC的模糊论域和隶属函数图7KP、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

6、•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

7、后做的工作。