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06-17
摘要：本文结合Matlab中的Fuzzy Toolbox和SIMULINK，讨论模糊逻辑控制器的设计和仿真问题，以实现PID控制器参数的自整定，提高系统的控制精度。
仿真结果表明，模糊PID控制器显着改善了系统的动态性能和稳态性能，使系统控制达到满意的效果。
对于系统控制和系统调节具有一定的理论价值。
关键词：模糊PID控制器； SIMULINK；参数调整；仿真 0简介 在工业生产过程中，许多被控对象其特征参数或结构发生了变化，而现代工业生产过程往往是时变、非线性、大时滞的复杂系统。
系统的精确数学模型通常很难获得。
经典的PID控制方法遇到了难以克服的困难，并且在实际生产现场，由于常规PID参数整定方法复杂，导致参数整定效果较差，性能较差，对工况的适应性较差。
人们一直在寻求PID参数调节的自适应技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。
随着控制理论和计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作经验作为知识存储到计算机中。
根据现场实际控制情况，计算机可根据工况和控制要求自动调整PID参数，实现智能PID控制。
。
本文将模糊控制与PID控制相结合，构建自适应模糊PID控制器，实现PID参数的最优调整，增强系统对不确定因素的适应能力。
1 自适应模糊PID控制器设计 在常规PID控制的基础上，利用模糊推理理论，以被控变量的偏差e和偏差变化率ec作为二维模糊控制器的输入变量，通过模糊控制器的输出变量利用模糊控制规则在线调节PID参数，形成自适应模糊PID控制系统。
自适应模糊PID控制器的结构框图如图1所示。
根据系统分析，以系统偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入，三个控制参数kp PID控制器的k、ki、kd被用作输出。
设输入变量偏差e和偏差变化率ec语言值的模糊子集为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，缩写为{NB，NM ，NS，Z，PS，PM，PB}。
输入和输出变量的隶属度曲线如图2至图4所示。
将偏差e和偏差变化率ec的讨论域设为[-3, 3]，将输出参数kp的讨论域设为[-0.3, 0.3]，将ki的讨论域设为为[-0.08, 0.08]，kd的定义域设为[-3, 3]，隶属函数NB和PB选取高斯函数，其余选取在定义域内等距均匀分布的三角函数讨论。
2 模糊PID控制器的控制规则设计 通常PID控制器的控制公式为： 对于不同的偏差e和偏差变化率ec，被控过程变化为参数kp、ki、kd自整定要求满足以下规则： (1) 当偏差|e|时大时，应采用较大的kp和较小的kd，以加快系统的响应速度，提高系统的灵敏度； (2) 当偏差|e|时为中等时，应采用较小的kp和适当的ki、kd，使系统有较小的超调，获得系统良好的相对稳定性： (3) 当偏差|e|时较小时，应选择较大的kp和ki以及合适的kd，以避免平衡点附近振荡，使系统具有更好的稳定性。
模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊控制规则表，得到对参数kp、ki、kd分别整定的模糊控制表，为如表1所示。
3 SIMULINK仿真 打开MATLAB文件编辑器，编写M文件。
在M文件中创建模糊控制系统接口，添加模糊语言变量（两个输入，三个输出），并设置每个变量的论域和模糊推理规则。
给定输入，基于模糊推理获得输出。
编写模糊控制规则fuzzypid。
菲斯。
运行编写的模糊控制规则并将控制规则导入工作区。
在MATLAB/SIMULINK环境下，建立仿真模型，并将Fuzzy Logic Controller模块的参数设置为fuzzypid。
fis，建立了系统的模糊PID参数自整定系统。
假设被控对象的传递函数为 ，建立系统的SIMULINK模型如图5所示。
设置PID参数初始值为kp=0.35，ki=0.0 ，kd=1，并在0.32s处添加值为1的强干扰，采用模糊自适应PID控制 阶跃响应如图6所示。
从仿真结果可以看出，模糊自适应PID控制控制器系统具有良好的快速性和稳态控制精度，并具有较强的抗干扰能力。
在常规PID算法的基础上，通过计算当前系统误差e和误差变化率ec，应用模糊控制推理系统，查询模糊矩阵表来调整系统的参数，改变PID的参数两种控制方法的优点提高了系统的控制质量。
同时，在系统仿真实验中，我们可以看到应用SIMULINK仿真软件的便利性。
仿真简单、快速，模糊控制规则及系统的论域和隶属函数易于调整，易于实现。
4结论 采用模糊自适应PID控制算法，系统响应速度加快，控制精度提高，稳态性能变得更好，几乎不存在超调和振荡，鲁棒性好好的。
这是用简单的PID控制很难实现的，而采用模糊PID控制的显着特点是在相同精度要求下，缩短了系统的过渡过程时间，提高了灵敏度，具有重要的实际应用价值。
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