基于MATLAB的自適應(yīng)模糊PID控制器的設(shè)計(jì)

1、中國(guó)計(jì)量學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于matlab的自適應(yīng)模糊pid控制器設(shè)計(jì)design of self-adapting fuzzy pid controller based on matlab學(xué)生姓名 張津民 學(xué)號(hào) 0730332338 學(xué)生專(zhuān)業(yè) 測(cè)控技術(shù)與儀器 班級(jí) 測(cè)控074班二級(jí)學(xué)院 計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院 指導(dǎo)教師 章皓 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 基于matlab的自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)design of self-adapting fuzzy pid controller based on matlab作 者 學(xué)號(hào) 0730332338 申請(qǐng)學(xué)位 工學(xué)學(xué)士 指導(dǎo)教師 學(xué)科專(zhuān)業(yè) 測(cè)控技

2、術(shù)與儀器 培養(yǎng)單位 答辯委員會(huì)主席 評(píng) 閱 人 2011年 6月 致 謝本論文得到了我的導(dǎo)師章皓老師的悉心指導(dǎo)。在本論文的研究和寫(xiě)作中，章皓老師始終給予了我無(wú)微不至的關(guān)懷和全面的指導(dǎo)。特別是在培養(yǎng)我嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯孔黠L(fēng)方面灑下了許多辛勤的汗水。章老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)、敏銳的思維、淵博的學(xué)識(shí)和極強(qiáng)的動(dòng)手能力給我留下了深刻的印象。在完成畢業(yè)設(shè)計(jì)這段時(shí)間里，她給我提供了良好的學(xué)習(xí)知識(shí)的機(jī)會(huì)和實(shí)踐的機(jī)會(huì),在畢業(yè)設(shè)計(jì)中,嚴(yán)格的要求我們,在理論和操作上對(duì)我的幫助,對(duì)我論文的完成，給予了莫大的幫助。對(duì)我的諄諄教誨和言傳身教使我受益無(wú)窮。導(dǎo)師淵博的知識(shí)、誨人不倦的師德、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、兢兢業(yè)業(yè)的工作作風(fēng)和對(duì)科學(xué)知識(shí)執(zhí)著的

3、追求與探索精神深深的影響著我，不僅在學(xué)術(shù)上給我以動(dòng)力和指導(dǎo)，而且從生活上，思想上激勵(lì)和教育我。在此向我的導(dǎo)師致以最誠(chéng)摯的謝意。另外，我要感謝實(shí)驗(yàn)室的孫斌老師和同學(xué)們?cè)谖耶厴I(yè)設(shè)計(jì)中所給予的幫助。感謝所有在大學(xué)學(xué)習(xí)生活中給予我?guī)椭睦蠋熀屯瑢W(xué)們，也感謝大學(xué)四年中家人對(duì)我的各方面的照顧和支持。在他們默默的支持和關(guān)心下，才使我得以最終順利地完成學(xué)業(yè)。 張津民 2011年6月4日 自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)摘要：常規(guī)的pid控制雖然原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，穩(wěn)態(tài)無(wú)誤差。但對(duì)于大多數(shù)工業(yè)過(guò)程中存在的非線性、參數(shù)時(shí)變性、模糊不確定性等問(wèn)題，難以實(shí)現(xiàn)精確控制。本文提出了一種自適應(yīng)模糊pid控制器及其設(shè)計(jì)方法，仿真

4、結(jié)果表明，該pid控制器相對(duì)于常規(guī)pid控制器具有更好的控制效果。魯棒性大為提高。關(guān)鍵詞：模糊控制 自適應(yīng) pid 時(shí)滯 魯棒性中圖分類(lèi)號(hào)：tu857design of self-adapting fuzzy pid controller based on matlababstract: conventional pid control theory is simple and easily realized，and produced without error steady. but for most industrial processes, problems such as nonlin

5、ear, parameters timely and fuzzy uncertainty, which make it is difficult to achieve precise control. the article put forward a design of self-adapting fuzzy pid controller. simulation results show that compared with the conventional pid controller it has a better control performance. greatly improve

6、 the robustness.keywords: fuzzy control；self-adapting；pid; industrial process; time-delay; robustness.classification: tu857目 次摘要.iabstract. ii 目次.iii1 緒論11.1 課題的背景和意義11.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11.3 課題主要研究?jī)?nèi)容12 matlab概述22.1 matlab的發(fā)展22.2 自適應(yīng)pid控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)22.3 matlab的特點(diǎn)和工作方式32.4 simulink簡(jiǎn)介32.5 模糊控制介紹42.6 模糊控制及整定功能實(shí)現(xiàn)52.7

7、 模糊自整定pid控制器63自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)83.1對(duì)象描述73.2采用的控制器73.3自適應(yīng)模糊pid控制器的框圖83.4kikpkd模糊規(guī)則表83.5常規(guī)pid控制器的設(shè)計(jì)103.6隸屬度函數(shù)圖114 進(jìn)行仿真124.1仿真圖比較135模糊自適應(yīng)pid控制在空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用135.1建立被控對(duì)象的仿真模型135.2設(shè)計(jì)155.2.1 pid控制器的控制規(guī)律155.2.2 模糊自適應(yīng)pid控制器結(jié)構(gòu)155.2.3 隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的建立155.3 仿真及結(jié)果分析166 結(jié)論.18參考文獻(xiàn).19個(gè)人簡(jiǎn)介.20論文數(shù)據(jù)集.21 1 緒論1.1 課題的背景和意義當(dāng)前絕大多數(shù)的生產(chǎn)過(guò)程

8、的自動(dòng)控制系統(tǒng)裝置, 不論是氣動(dòng)的、電動(dòng)的、液動(dòng)的, 它們具有的控制規(guī)律都是比例、積分和微分規(guī)律(即pid控制規(guī)律) 。pid 控制器原理簡(jiǎn)單, 使用方便, 適應(yīng)力強(qiáng), 具有很強(qiáng)的魯棒性, 即其控制品質(zhì)對(duì)受控對(duì)象特性變化不敏感, 所以無(wú)需頻繁的改變控制器的參數(shù)。在實(shí)際工業(yè)控制過(guò)程中經(jīng)常會(huì)碰到大滯后、時(shí)變、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)。其中, 有的參數(shù)未知或緩慢變化; 有的存在滯后和隨機(jī)干擾; 有的無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。傳統(tǒng)pid控制方法一般適用于小滯后的過(guò)程, 按一定的控制性能要求, 整定出一組固定的p、i、d 調(diào)節(jié)參數(shù), 這樣的控制往往是動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能的一種折中, 不能很好的解決動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能之間矛盾

9、及跟蹤設(shè)定值與抑制擾動(dòng)之間的矛盾, 系統(tǒng)控制效能不能達(dá)到最佳效果。如果能夠設(shè)計(jì)一種具有自適應(yīng)功能的控制系統(tǒng)，就可以很好的解決這些問(wèn)題。 研究模糊控制理論的意義就在于，它能對(duì)非線性系統(tǒng)及無(wú)法建立精確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)進(jìn)行良好的控制，雖然在設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的過(guò)程中，模糊規(guī)則的確認(rèn)，多變量模糊控制的處理是非常繁瑣的，這些問(wèn)題解決的好壞也直接影響控制系統(tǒng)的品質(zhì)。但相比于模糊控制理論在各個(gè)方面的貢獻(xiàn)來(lái)說(shuō)，就顯得微不足道了。特別是在諸如電壓調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)，溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用等方面，都有上佳表現(xiàn)。1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀pid調(diào)節(jié)器及其改進(jìn)型是在工業(yè)控制中最常見(jiàn)的控制器。pid控制中一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題便是pid對(duì)參數(shù)的整

10、定，使pid控制系統(tǒng)達(dá)到所期望的控制性能。但是在實(shí)際的應(yīng)用中，許多被控過(guò)程機(jī)理復(fù)雜，具有高度非線性，時(shí)變不確定性和純滯后等特點(diǎn)，特別是在噪聲，負(fù)載擾動(dòng)等因素的影響下，過(guò)程參數(shù)甚至模型結(jié)構(gòu)均會(huì)隨時(shí)間和工作環(huán)境的變化而變化。des-borough和miller在2002年的一次統(tǒng)計(jì)報(bào)告中指出，目前在美國(guó)有超過(guò)11600個(gè)具有pid控制器結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)器廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域中，有超過(guò)97%的反饋回路采用了pid控制算法，甚至在一些復(fù)雜的控制率中，其基本控制層采用的仍然是pid控制算法。然而，只有近1/3的pid控制器在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中取得了令人滿意的控制效果，有2/3的pid控制系統(tǒng)的控制性能達(dá)不到用戶(hù)

11、所期望的要求。這給控制理論研究和應(yīng)用帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在理論研究，特別在應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)與國(guó)外差距明顯。國(guó)外如日本，歐美等國(guó)家不但在理論研究方面走在前列，而且已經(jīng)有成功應(yīng)用的產(chǎn)品，yokogawa電氣和fuji電氣的溫度控制器，它們把模糊邏輯與標(biāo)準(zhǔn)的pid控制集成在一起來(lái)抑制超調(diào)，取得了成功。而國(guó)內(nèi)重復(fù)研究的多，創(chuàng)造性研究的少；停留在仿真成果的多，能夠在工程上應(yīng)用的少，尤其是運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)的智能pid控制器可以說(shuō)微乎其微。這一狀況需要廣大理論工作者和工程技術(shù)人員共同努力，盡快轉(zhuǎn)變這一局面1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容本課題選用了matlab的simulink功能進(jìn)行仿真。模糊控制對(duì)數(shù)學(xué)模型的依

12、賴(lài)性弱，不需要建立過(guò)程的精確數(shù)學(xué)模型。因此，本文研究的模糊自整定參數(shù)pid控制系統(tǒng)能在控制過(guò)程中對(duì)不確定的條件、參數(shù)、延遲和干擾等因素進(jìn)行檢測(cè)分析，采用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)pid參數(shù)kp、ki和kd的在線自整定，不僅保持了常規(guī)pid控制系統(tǒng)的原理簡(jiǎn)單、使用方便、魯棒性較強(qiáng)等特點(diǎn)，而且具有更大的靈活性、適應(yīng)性、精確性等特性，是目前較為先進(jìn)的一種方法。本文結(jié)合具體實(shí)例，給出了一種自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程，并應(yīng)用simulink進(jìn)行了仿真研究。2 matlab概述2.1 matlab的發(fā)展70年代末到80年代初，時(shí)任美國(guó)新墨西哥大學(xué)的教授克里夫.莫勒爾為了讓學(xué)生更方便地使用linpack及ei

13、spack（需要通過(guò)fortran編程來(lái)實(shí)現(xiàn)，但當(dāng)時(shí)學(xué)生們并無(wú)相關(guān)知識(shí)），獨(dú)立編寫(xiě)了第一個(gè)版本的matlab。這個(gè)版本的matlab只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算，例如矩陣轉(zhuǎn)置、計(jì)算行列式和本征值，此版本軟件分發(fā)出大約兩三百份。1984年，杰克.李特、克里夫.莫勒爾和斯蒂夫.班戈?duì)柼睾献鞒闪⒘薽athworks公司，正式把matlab推向市場(chǎng)。matlab最初是由莫勒爾用fortran編寫(xiě)的，李特和班戈?duì)柼鼗舜蠹s一年半的時(shí)間用c重新編寫(xiě)了matlab并增加了一些新功能，同時(shí)，李特還開(kāi)發(fā)了第一個(gè)系統(tǒng)控制工具箱，其中一些代碼到現(xiàn)在仍然在使用。c語(yǔ)言版的面向ms-dos系統(tǒng)的matlab1.0在拉斯維加斯

14、舉行的ieee決策與控制會(huì)議（ieee conference on decision and control）正式推出，它的第一份訂單只售出了10份拷貝，而到了現(xiàn)在，根據(jù)mathworks自己的數(shù)據(jù)，目前世界上100多個(gè)國(guó)家的超過(guò)一百萬(wàn)工程師和科學(xué)家在使用matlab和simulink。1992年，學(xué)生版matlab推出；1993年，microsoft windows版matlab面世；1995年，推出linux版。其后不斷更新完善。2.2自適應(yīng)pid控制技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器人工智能網(wǎng)絡(luò)ann，它設(shè)計(jì)生物，電子計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)和物理等學(xué)科，有著非常廣泛的應(yīng)用背景，這門(mén)學(xué)科的發(fā)展對(duì)目

15、前和未來(lái)的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將有著重大的影響。2、遺傳算法pid控制器遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的搜索算法，達(dá)爾文主義的“適者生存”基本理論貫穿于整個(gè)算法?；舅枷刖褪菍⒋鉀Q問(wèn)題轉(zhuǎn)換成由個(gè)體組成的演化群體和對(duì)該群體進(jìn)行操作的一組遺傳算子，包括4個(gè)基本操作：選擇，復(fù)制，交叉，變異。3、 智能pid控制器是一種具有簡(jiǎn)單人工智能的pid控制器。近年來(lái)已成為研究重點(diǎn)。綜上所述，智能pid控制方法將智能控制與傳統(tǒng)pid控制結(jié)合起來(lái)，可以很好地控制復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，兼顧各種方法的優(yōu)點(diǎn)。隨著控制理論和計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展和傳感器集成化程度的提高，智能pid控制必將是極有發(fā)展前途的研究和應(yīng)用方

16、向。72.3 matlab的特點(diǎn)和工作方式 matlab語(yǔ)音是一種交互性的數(shù)學(xué)腳本語(yǔ)言，其語(yǔ)法與c/c+類(lèi)似。它支持包括邏輯（boolen）、數(shù)值（numeric）、文本（text）、函數(shù)柄（function handle）和異質(zhì)數(shù)據(jù)容器（heterogeneous container）在內(nèi)的15種數(shù)據(jù)類(lèi)型，每一種類(lèi)型都定義為矩陣或陣列的形式(0維至任意高維)執(zhí)行matlab代碼的最簡(jiǎn)單方式是在matlab程序的命令窗口（command window）的提示符處（）輸入代碼，matlab會(huì)即時(shí)返回操作結(jié)果（如果有的話）。此時(shí)，matlab可以看作是一個(gè)交互式的數(shù)學(xué)終端，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè)功能強(qiáng)大的

17、“計(jì)算器”。matlab代碼同樣可以保存在一個(gè)以.m為后綴名的文本文件中，然后在命令窗口或其他函數(shù)中直接調(diào)用。2.4 simulink簡(jiǎn)介 1990年math works軟件公司為matlab提供了新的控制系統(tǒng)模型圖形輸入與仿真工具simulink。作為對(duì)matlab語(yǔ)言運(yùn)算環(huán)境的擴(kuò)展，在保持matlab的一般性能基礎(chǔ)上，simulink又增加了許多功能。它與matlab及其工具箱結(jié)合使用，可以完全對(duì)連續(xù)系統(tǒng)、離散系統(tǒng)、連續(xù)和離散混合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能進(jìn)行仿真與分析。simulink與傳統(tǒng)的仿真軟件包用微分方程和差分方程建模相比，具有更直觀、方便、靈活的優(yōu)點(diǎn)。simulink提供了8個(gè)子模型庫(kù):c

18、ontinuous(持續(xù)環(huán)節(jié))、diserete(離散系統(tǒng))、funetion&tables(函數(shù)及圖表)、math(數(shù)學(xué)計(jì)算)、nonlinear(非線形環(huán)節(jié))、signals&system(信號(hào)及系統(tǒng))、sink(輸出方式)、sourcee(輸入源)。在以上每個(gè)子模型庫(kù)中還包含有相應(yīng)的功能模塊，如source子模塊中包含有sinewave(正弦波)、pulsegenerator(脈沖信號(hào))、step(階躍信號(hào))等，sink子模塊中包含有scope(示波器)、toworkspaee(傳送到工作空間)、xygraph(xy圖表)等。simulink提供了動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、分析和仿真的交互環(huán)境，能夠

19、實(shí)現(xiàn)交互建模、交互仿真，并允許用戶(hù)擴(kuò)展仿真環(huán)境等功能。simulink的專(zhuān)用模型庫(kù)(b10cksets)提供了一些專(zhuān)用元件集，使得simulink的功能進(jìn)一步擴(kuò)展。simulink是matlab系統(tǒng)中的重要組成部分，是一個(gè)針對(duì)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的建模、仿真和分析的軟件包，可以與matlab無(wú)縫結(jié)合，夠調(diào)用matlab強(qiáng)大的函數(shù)庫(kù)。simulink具有非常高的開(kāi)發(fā)性，將模型通過(guò)框圖形式表達(dá)出來(lái)，或?qū)⒁延械哪Ｐ吞砑咏M合，或?qū)⒂脩?hù)自己創(chuàng)建的模塊添加到模型中。simulink又具有較高的交互性，允許任意修改模塊參數(shù)，可以直接無(wú)縫的使用matlab所有的分析工具。可將仿真過(guò)程和結(jié)果可視化顯示。利用matlab對(duì)

20、仿真結(jié)果即時(shí)進(jìn)行科學(xué)分析。2.5 模糊控制介紹常規(guī)pid控制原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，穩(wěn)態(tài)無(wú)誤差，因此長(zhǎng)期以來(lái)廣泛應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程控制，并取得了良好的控制效果。即使在控制飛速發(fā)展的今天，使用最多的控制方式還是pid控制1,2。傳統(tǒng)的pid控制主要是控制具有確切模型的線性過(guò)程。實(shí)際上，大多數(shù)工業(yè)過(guò)程都不同程度地存在非線性、參數(shù)時(shí)變性和模糊不確定性問(wèn)題，因而一般的pid控制無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)這樣一種過(guò)程的精確控制。模糊控制對(duì)數(shù)學(xué)模型的依賴(lài)性弱，不需要建立過(guò)程的精確數(shù)學(xué)模型。因此，本文研究的模糊自整定參數(shù)pid控制系統(tǒng)能在控制過(guò)程中對(duì)不確定的條件、參數(shù)、延遲和干擾等因素進(jìn)行檢測(cè)分析，采用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)pid參數(shù)

21、kp、ki和kd的在線自整定，不僅保持了常規(guī)pid控制系統(tǒng)的原理簡(jiǎn)單、使用方便、魯棒性較強(qiáng)等特點(diǎn)，而且具有更大的靈活性、適應(yīng)性、精確性等特性，是目前較為先進(jìn)的一種方法。3-5本文結(jié)合具體事例，給出了一種自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程，并應(yīng)用simulink進(jìn)行了仿真研究。2.6 模糊控制及整定功能實(shí)現(xiàn)pid控制器參數(shù)整定的實(shí)質(zhì)上是通過(guò)調(diào)整比例系數(shù)k。、積分時(shí)間常數(shù)t 、微分時(shí)間常數(shù)rd，使控制器的特性與被控過(guò)程的特性相匹配，以滿足控制系統(tǒng)性能指標(biāo)的要求。參數(shù)的整定是一件比較繁瑣的工作，人們希望最好能夠?qū)崿F(xiàn)pid參數(shù)的自動(dòng)整定。自動(dòng)整定的概念最初由著名的瑞典學(xué)者astroom等在20世紀(jì)80年

22、代初期提出，很快便得到廣泛的研究與應(yīng)用13。與模擬pid控制器不同，數(shù)字pid控制的參數(shù)整定，除了需要確定k、t外，還需要確定系統(tǒng)的采樣周期，因?yàn)閿?shù)字pid的控制品質(zhì)不僅取決于對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性和pid參數(shù)，而且與采樣周期的t的大小有關(guān)。由于t主要于不同的被控對(duì)象有關(guān)，故在實(shí)際應(yīng)用中，人們一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)確定最合適的采樣周期12。采用穩(wěn)定邊界法（又稱(chēng)臨界比例度法）進(jìn)行pid參數(shù)的整定，采樣周期取為1s.模糊控制器采用兩變量輸入(差值e與差分值e)單輸出(控制值“)的方式，以提高控制精度與速度。e、e、“的模糊域分別為e、e和u。原理示意圖如圖2.1所示輸出值ke模糊化模糊推理解模糊化k

23、ude/dtke圖2.1 模糊控制器原理示意圖 2.7 模糊自整定pid控制器傳統(tǒng)的pid控制器的參數(shù)選擇很大程度上依賴(lài)于操作人員的經(jīng)驗(yàn)，這些經(jīng)驗(yàn)不易精確描述，控制過(guò)程中各種信號(hào)量以及評(píng)價(jià)指標(biāo)不易定量表示，模糊推理是解決這一問(wèn)題的有效途徑 13。運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集合表示，并把這些模糊控制規(guī)則作為知識(shí)存人計(jì)算機(jī)的知識(shí)庫(kù)中，然后根據(jù)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的實(shí)際響應(yīng)情況，運(yùn)用模糊推理，即可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)pid參數(shù)的最佳調(diào)整，這就是模糊自整定pid控制。其數(shù)學(xué)表達(dá)如下：u(k)=kpe(k)+kie(k)+ kdec(k) kp= kp +e，ecp ki= ki +e，ec

24、i kd=kd +eecd3 自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì)3.1 對(duì)象描述以某具有時(shí)滯工程的控制對(duì)象為例，對(duì)象的數(shù)學(xué)描述為 （1）3.2 采用的控制器在本設(shè)計(jì)中使用的是一個(gè)兩輸入（e，ec）三輸出（kp，ki，kd）的模糊控制器，以誤差e和誤差變化ec作為模糊控制器的輸入，根據(jù)不同時(shí)刻的e和ec對(duì)pid參數(shù)進(jìn)行自整定，結(jié)構(gòu)框圖如圖1，其中kp，ki，kd分別是模糊控制器（fuzzy logic controller）的量化因子和比例因子。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來(lái)考慮，kp，ki，kd的作用如下：（1）比例系數(shù)kp 加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。kp越大，系統(tǒng)

25、的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但是產(chǎn)生超調(diào)，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。kp取值過(guò)小，則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度越慢，從而延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性變壞。（2）積分作用系數(shù)ki 消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。ki越大，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快，但ki過(guò)大，在響應(yīng)過(guò)程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過(guò)程的較大超調(diào)。若ki過(guò)小，將使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差難以消除，影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。（3）微分作用系數(shù)kd 改善系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。其作用主要是能反應(yīng)偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)。并能在偏差信號(hào)值變得太大之前，在系統(tǒng)引入一個(gè)有效的早期修正信號(hào)，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間。將系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec以及3個(gè)輸出k

26、p，ki，kd的變化范圍都定義為模糊集上的論域：（-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6），其模糊子集為e，ec，kp，kii，kd均服從三角形隸屬函數(shù)曲線分布，則由此可得出各模糊子集的隸屬度。根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)的模糊控制模型，應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計(jì)pid參數(shù)的模糊矩陣表，在線修正pid參數(shù)，計(jì)算公式如下： （2）式中：kp、ki、kd為原先整定好的pid參數(shù)，而kp、ki、kd為模糊控制器的3個(gè)輸出，可根據(jù)被控對(duì)象的狀態(tài)自動(dòng)調(diào)整pid3個(gè)控制參數(shù)的取值，在不同的e和ec下，被控過(guò)程對(duì)參數(shù)kp，ki，kd的自整定要求應(yīng)滿足以下規(guī)律：（1） 當(dāng)|e較大時(shí)，

27、應(yīng)取較大kp和較小kd，使系統(tǒng)響應(yīng)加快，且使ki=0，避免過(guò)大超調(diào)。（2） 當(dāng)|e中等時(shí)，應(yīng)取較小kp及適當(dāng)?shù)膋i和kd，kd的取值對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)影響較大。（3） 當(dāng)|e較小時(shí)，應(yīng)取較大kp和ki，使系統(tǒng)響應(yīng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能，kd的值要恰當(dāng)，以避免在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)震蕩。 根據(jù)以上分析，針對(duì)kp、ki、kd 3個(gè)參數(shù)分別給出了整定的模糊控制表，如表（1）所示。kp、ki、kd的模糊規(guī)則表建立好后，在線運(yùn)行過(guò)程中，控制系統(tǒng)通過(guò)對(duì)模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果處理、查表和運(yùn)算，完成對(duì)pid參數(shù)的在線自校正。3.3 自適應(yīng)模糊pid控制器結(jié)構(gòu)框圖圖（1） 自適應(yīng)模糊pid控制結(jié)構(gòu)圖 3.4 ki、kp、kd模糊規(guī)則

28、表 ec kp e nb nm ns zo ps pm pb nb pb pb pm pm ps zo zo nm pb pb pm ps ps zo ns ns pm pm pm ps zo ns ns zo pm pm ps zo ns nm nm ps ps ps zo ns ns nm nm pm ps zo ns nm nm nm nb pb zo zo nm nm nm nb nb nm pb pb pm ps ps zo ns 表1 kp的模糊規(guī)則表ec kp e nb nm ns zo ps pm pb nb nb nb pm nm ns zo zo nm nb nb pm n

29、s ns zo zo ns nb nm pm ns zo ps ps zo nm nm ps zo ps pm pm ps nm ns zo ps ps pm pb pm zo zo ns ps pm pb pb pb zo zo nm pm pm pb pb nb nb nb pm nm ns zo zo 表 2 ki 的模糊規(guī)則表ec kp e nb nm ns zo ps pm pb nb ps ns nb nb nb nm ps nm ps ns nb nm nm ns zo ns zo ns nm nm ns ns zo zo zo ns ns ns ns ns zo ps zo z

30、o zo zo zo zo zo pm pb ps ps ps ps ps pb pb pb pm pm pm ps ps pb nb ps ns nb nb nb nm ps 表 3 kd的模糊規(guī)則表3.5 常規(guī)pid控制器的設(shè)計(jì) 先采用常規(guī)pid控制方法來(lái)控制被控對(duì)象，通過(guò)試湊法整定出一套合適的pid參數(shù)，其中輸入信號(hào)為單位階躍信號(hào)，比例增益kp=1.8，積分系數(shù)ki=0.5，微分系數(shù)kd=0.42，得到的仿真曲線如圖2所示。從圖2中可以看出，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線很好，超調(diào)量小，上升時(shí)間短，響應(yīng)速度快，且無(wú)穩(wěn)態(tài)誤差，說(shuō)明所整定的pid參數(shù)符合被控要求。 圖2 常規(guī)pid控制系統(tǒng)仿真曲線3.6

31、 自適應(yīng)模糊pid控制器的設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)中使用的是一個(gè)兩輸入（e，ec），三輸出（kp、ki、kd）的模糊控制器，以誤差e和誤差變化率ec分別作為模糊控制器的輸入，根據(jù)不同時(shí)刻的e和ec對(duì)pid參數(shù)進(jìn)行自整定。系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)框圖如圖3所示。圖3，自適應(yīng)模糊pid控制系統(tǒng)simulink仿真實(shí)現(xiàn)框圖 3.7 隸屬度函數(shù)圖圖4 隸屬度函數(shù)圖 4. 進(jìn)行仿真根據(jù)公式（1）和公式（2）。其中kp=0.63，ki=0.05，kd=0.23；被控過(guò)程在滿足|e|規(guī)則的前提下，根據(jù)表（1）表（2）表（3），模糊控制表所示，模糊規(guī)則表建立好后，在在線運(yùn)行過(guò)程中，計(jì)算機(jī)測(cè)控系統(tǒng)通過(guò)對(duì)模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果處理、查表和運(yùn)算

32、，對(duì)控制參數(shù)進(jìn)行在線自動(dòng)調(diào)整。利用matlab語(yǔ)音設(shè)計(jì)模糊控制器進(jìn)行仿真研究。4.1 仿真圖表比較從仿真結(jié)果圖5 ，圖6可以看出，當(dāng)系統(tǒng)加入模糊控制器后，模糊控制器能夠根據(jù)系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec對(duì)pid算法三個(gè)參數(shù)kp，ki，kd進(jìn)行在線修正，所以得到的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線要比常規(guī)pid的好，其中超調(diào)小，響應(yīng)速度較快，系統(tǒng)遇到干擾時(shí)能很快恢復(fù)穩(wěn)態(tài)，這說(shuō)明在常規(guī)pid控制中引入模糊控制器確實(shí)能很好地適應(yīng)系統(tǒng)的突變要求。圖 5 自適應(yīng)模糊pid控制器仿真曲線圖 6 兩種pid控制曲線效果的對(duì)比5 模糊自適應(yīng)pid控制在空調(diào)系統(tǒng)中的應(yīng)用5.1 建立被控對(duì)象的仿真模型整個(gè)空調(diào)房間是一個(gè)復(fù)雜的熱力系統(tǒng)，

33、要想精確的建立其數(shù)學(xué)模型幾乎是不可能的，為了簡(jiǎn)化計(jì)算和分析，空調(diào)房間的熱力學(xué)模型基于以下幾點(diǎn)假設(shè)：（1）把房間視為一個(gè)簡(jiǎn)單的容器，不考慮內(nèi)部各部件的蓄熱；（2）不考慮房間內(nèi)外空氣的流動(dòng)；（3）室內(nèi)每個(gè)地方溫度分布均勻且不考慮室溫的滯后。由能量守恒列出房間模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式（3） （4）由參考文獻(xiàn)9可得： （5）圖5.1 空調(diào)房間模塊仿真圖 其中，ga送風(fēng)量，kg/s；taout送風(fēng)溫度，；dtn/dt溫度對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)；tn空調(diào)房間溫度，；q部件與外界交換的熱量，w；k傳熱系數(shù)，w/（.k）；a傳熱面積，；ca空氣比熱，j/(kg.)；空氣密度，kg/m3；v房間體積，m3；q室內(nèi)照明、設(shè)備、人體

34、散熱量，w。下標(biāo)：0空調(diào)送風(fēng)；1空調(diào)向室外排風(fēng)；2室內(nèi)環(huán)境?；谒ǖ臄?shù)學(xué)模型，在simulink中建立空調(diào)房間的模塊仿真圖見(jiàn)圖 設(shè)計(jì)5.2.1 pid控制器的控制規(guī)律 （6）式中，u（t）為輸出；e（t）為誤差；ec（t）為誤差變化率；kp、ki、kd為比例、積分、微分系數(shù)。5.2.2 模糊自適應(yīng)pid控制器結(jié)構(gòu)模糊自適應(yīng)pid控制器主要由參數(shù)可調(diào)整的pid控制器和模糊推理器兩部分組成，模糊推理器以誤差e和誤差變化率ec作為輸入，以常規(guī)的pid控制器的三個(gè)參數(shù)kp、ki、kd作為輸出，利用模糊控制規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)這三個(gè)參數(shù)的調(diào)整，可以滿足不同時(shí)刻的e和ec對(duì)pid參數(shù)自整定的要求，而

35、使被控對(duì)象具有良好的能動(dòng)、靜態(tài)性能。其基本結(jié)果圖如圖5.2所示。圖5.2 自適應(yīng)模糊pid控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖5.2.3隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的建立對(duì)于空調(diào)系統(tǒng)取室內(nèi)溫度的誤差e和誤差變化率ec為模糊控制器的輸入，令輸入變量e、ec和輸出變量kp、ki、kd均選三角函數(shù)隸屬函數(shù)曲線，領(lǐng)域?yàn)?3,3，其模糊子集為nb，nm,ns,zo,ps,pm,pb,子集中的元素分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，設(shè)它們都服從正態(tài)分布。在matlab中用fuzzy工具箱建立的輸入、輸出量的隸屬函數(shù)曲線如圖5.3所示。 圖5.3 隸屬函數(shù)曲線針對(duì)不同的e和ec，被控過(guò)程對(duì)參數(shù)kp、ki、kd的自整定要求應(yīng)滿足

36、一下規(guī)則10:(1) 當(dāng)|e|較大時(shí)，應(yīng)取較大的kp和較小的kd，以使系統(tǒng)響應(yīng)加快；(2) 當(dāng)|e|中等時(shí)，應(yīng)取較小的kp以及適當(dāng)?shù)膋i和kd，以使系統(tǒng)具有較小的超調(diào)；(3) 當(dāng)|e|較小時(shí)，應(yīng)取較大的kp和ki以及適當(dāng)?shù)膋d，以避免在平衡點(diǎn)附近出現(xiàn)震蕩，使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能。由上面三條規(guī)律，得到kp、ki、kd的模糊規(guī)則表見(jiàn)表1.根據(jù)上述的隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則表，其模糊的自整定按式（7）計(jì)算。 （7）式中，kpo、kio、kdo為個(gè)參數(shù)的初始值；e，ecp、e，eci、e，ecd為模糊推理結(jié)果。5.3 仿真及結(jié)果分析利用matlab中的simulink和fuzzy工具箱組建的模糊自適

37、應(yīng)pid控制應(yīng)用于空調(diào)系統(tǒng)的整體仿真模塊圖如圖5.4所示。空調(diào)送風(fēng)量由風(fēng)閥的開(kāi)度決定，風(fēng)閥對(duì)溫度的傳遞函數(shù)設(shè)為： 圖 5.4 模糊自適應(yīng)pid控制仿真系統(tǒng)圖假設(shè)室外溫度為37，房間的初始溫度為34，取溫度設(shè)定值為24，在無(wú)干擾的情況下進(jìn)行仿真，仿真時(shí)間設(shè)為600s，常規(guī)pid控制與模糊自適應(yīng)pid控制對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的響應(yīng)曲線如圖5所示。仿真結(jié)果表明，對(duì)于室溫控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，模糊自適應(yīng)pid控制比常規(guī)pid控制超調(diào)量小，響應(yīng)速度快，調(diào)節(jié)時(shí)間短，幾乎無(wú)誤差，系統(tǒng)響應(yīng)的動(dòng)態(tài)性能好，具有良好的魯棒性。 圖5.5 空調(diào)房間溫度的響應(yīng)曲線6. 結(jié)論文中以某一工業(yè)時(shí)滯系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)模糊p

38、id控制器。借助matlab中的模糊邏輯控制工具箱，在其simulink仿真環(huán)境下對(duì)其進(jìn)行仿真。由以上仿真結(jié)果可知，這種自適應(yīng)模糊pid控制方法對(duì)控制系統(tǒng)適應(yīng)性強(qiáng)，魯棒性好，較之常規(guī)pid控制有更好的控制性能，具有較強(qiáng)的實(shí)際意義。空調(diào)系統(tǒng)控制對(duì)象具有多變量、非線性、大滯后、時(shí)變性的特點(diǎn)，如果采用常規(guī)的pid控制達(dá)不到滿意的效果，而采用模糊自適應(yīng)控制器來(lái)調(diào)節(jié)室溫，調(diào)節(jié)速度和調(diào)節(jié)精度都良好。總之，模糊自適應(yīng)pid控制應(yīng)用于空調(diào)系統(tǒng)，達(dá)到了很好的控制效果，具有超調(diào)量小、精度高、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)，使空調(diào)達(dá)到最佳的工作狀態(tài)，而且可以實(shí)現(xiàn)最大限度的節(jié)能。所以本文所提出的這種控制方法對(duì)空調(diào)系統(tǒng)自動(dòng)控制的研究

39、和應(yīng)用具有一定的指導(dǎo)意見(jiàn)。參考文獻(xiàn)1 王貴成，徐心和，姜長(zhǎng)洪.一種優(yōu)化控制器參數(shù)的方法j.微計(jì)算機(jī)信息，2006,22(3)：5355.2 g.c.wang, m.zhang, x.h.xu, et al. optimization of controller parameters based on the improved genetic algorithmsc.proceeding of the 6th world congress on control and automation (wcica 2006),dalian,china,2006,12(5):3695-36983 王貴成，張

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