1、摘要在工業(yè)過(guò)程控制中,被控對(duì)象通常具有純滯后、時(shí)變性、非線性以及存在種類繁多的干擾,采用常規(guī)的PID控制方法,難以獲得滿意的動(dòng)、靜態(tài)性能。模糊控制作為智能控制領(lǐng)域的一個(gè)分支,由于其本質(zhì)是非線性控制和自適應(yīng)控制,對(duì)于參數(shù)時(shí)變,純滯后和不精確模型等復(fù)雜控制系統(tǒng),具有較強(qiáng)的魯棒性。本文針對(duì)典型的二階慣性純滯后系統(tǒng),設(shè)計(jì)研究了模糊控制和常規(guī)PID的復(fù)合控制、PID參數(shù)的模糊自整定控制和PID-模糊Smith控制三種智能控制方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明:這三種智能控制在二階滯后系統(tǒng)中的控制效果均優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制效果,能夠改善系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)特性,使控制系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性得到顯著提高。論文最后通過(guò)建立系

2、統(tǒng)的組態(tài)工程,將模糊控制方法應(yīng)用到二容水箱液位控制系統(tǒng),給出了系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),開發(fā)了組態(tài)畫面,并且根據(jù)模糊PID控制規(guī)則編制了模糊控制程序。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了模糊控制算法的有效性,表明模糊控制在控制性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制。關(guān)鍵詞:純滯后;模糊控制;魯棒性;參數(shù)自整定;二容水箱AbstractIn the industrial process control, the control objects usually own the time delay, nonlinear, time-vary characteristic accompanied with diverse interfer

3、ences. So, it is hard to acquire satisfying static and dynamic characteristics by using common PID control. fuzzy control, as a branch of intelligent control field, is adapted to complicated systems with the characteristic of parameter time-vary, model mismatch and time delay, due to its essence of

4、nonlinear and adaptive control and strong robustness.For the system of representative two steps time-delay, fuzzy-PID hybrid control,fuzzy PID control with parameters self-tuning and PID fuzzy Smith complex control are studied in this paper. The simulation shows that the control effects of the above

5、 three intelligent control are better than traditional PID control, and the dynamic and steady characteristics are improved. In addition, the robustness and anti-interference are advanced.By means of building a configurative project, the fuzzy control strategy is applied to the two-container water t

6、ank, and a set of completed hardware and structure diagram is provided. Whats more, the program is designed according to fuzzy PID control rule. The experiment shows that the arithmetic of fuzzy control is efficient and the capability of fuzzy control is superior to the traditional PID control.Keywo

7、rds: pure time-delay; fuzzy control; robustness; parameter auto-tuning; two-container water tank目錄摘要 . I Abstract . I I 1. 緒論 . (11.1 引言 (11.2 復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制所面臨的問(wèn)題 (11.3 國(guó)內(nèi)外模糊控制的現(xiàn)狀與展望 (21.3.1模糊控制的現(xiàn)狀 (21.3.2 模糊控制展望 (31.3本課題研究的目的及意義 (3本章小結(jié) (42. 模糊控制理論 (52.1模糊控制概論 (52.2模糊控制器的基本原理 (52.2.1 模糊控制器的基本設(shè)計(jì)方法 (62.2.2

8、 模糊控制算法 (102.2.3控制規(guī)則自調(diào)整模糊控制器基本原理 (12本章小結(jié) (143. 模糊PID控制方法的研究 (153.1 模糊控制器和常規(guī)PID的復(fù)合控制 (163.1.1系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn) (173.2 常規(guī)PID參數(shù)的模糊自整定控制 (183.2.1 PID控制器參數(shù)自整定原則 (193.2.2 各變量隸屬度函數(shù)的確定 (213.2.3系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn) (22本章小結(jié) (234. PID-模糊Smith智能控制方法的研究 (244.1施密斯(Smith預(yù)估控制 (244.2 PID-模糊Smith預(yù)估控制 (254.2.1模糊Smith控制 (254.2.2模糊Smith及PID的復(fù)合控

9、制 (264.3系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn) (26本章小結(jié) (285. 模糊控制技術(shù)在二容水箱液位控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 (295.1 二容水箱液位控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成 (295.1.1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu) (295.1.2 系統(tǒng)硬件組成 (295.1.3 MCGS通用監(jiān)控系統(tǒng)組態(tài)軟件 (305.2二容水箱液位特性測(cè)試 (325.2.1原理說(shuō)明 (325.2.2 測(cè)試內(nèi)容與步驟 (335.2.3 測(cè)試曲線及其數(shù)學(xué)模型 (345.3組態(tài)界面開發(fā)與系統(tǒng)試驗(yàn) (375.3.1組態(tài)界面的開發(fā) (375.3.2 MCGS腳本程序 (385.3.4系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果及分析 (395.4 本章小結(jié) (40總結(jié) . 錯(cuò)誤!未定義書簽。致謝 .

10、錯(cuò)誤!未定義書簽。參考文獻(xiàn) (42附錄模糊PID控制腳本程序 (431. 緒論1.1 引言隨著科技的發(fā)展、生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,工業(yè)過(guò)程日益復(fù)雜。大量的工業(yè)過(guò)程本身往往就是一個(gè)分布式參數(shù)系統(tǒng),其數(shù)學(xué)模型難以建立,又存在大量的不確定因素,如環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化大、隨機(jī)干擾強(qiáng)、系統(tǒng)的滯后大而且變滯后、存在未建模的高頻特性等,這就使得控制更加困難。被控對(duì)象具有以下特點(diǎn):建模困難;檢測(cè)困難;過(guò)程噪聲難以消除或者限制在許可的范圍內(nèi);長(zhǎng)期運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性難以保證2。對(duì)象的復(fù)雜性、環(huán)境的復(fù)雜性以及任務(wù)的復(fù)雜性使已有的傳統(tǒng)自動(dòng)控制理論方法與技術(shù)受到了很大程度的挑戰(zhàn),尤其在學(xué)習(xí)控制研究、復(fù)雜自動(dòng)化系統(tǒng)方面,矛盾日漸

11、突出,迫切需要為自動(dòng)控制學(xué)科注入新的活力。然而解決復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題,必須跳出建立在簡(jiǎn)化的理想數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的現(xiàn)代控制理論框架,真正面對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜性,提出新的概念和模型,探索新的方法和手段。模糊控制作為智能控制的一個(gè)重要的分支,具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、不依賴于被控對(duì)象的精確模型以及魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。大量實(shí)踐證明,模糊控制及其相關(guān)技術(shù)可以很好地運(yùn)用于復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的控制。針對(duì)特定對(duì)象的具體復(fù)雜性,利用模糊控制和其他控制方法相結(jié)合的控制方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程的控制問(wèn)題,正是本課題的研究重點(diǎn)。1.2 復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制所面臨的問(wèn)題進(jìn)入21世紀(jì),控制學(xué)科所面臨的控制對(duì)象的復(fù)雜性、環(huán)境的復(fù)雜性、控制目標(biāo)和任務(wù)的復(fù)雜性

12、問(wèn)題日益突出。被控對(duì)象的復(fù)雜性表現(xiàn)為:模型的不確定性,高度的非線性,分布式的傳感器和執(zhí)行器,動(dòng)態(tài)突變,多時(shí)間標(biāo)度,復(fù)雜的信息模式,龐大的數(shù)據(jù)量,以及嚴(yán)格的特性指標(biāo)。環(huán)境的復(fù)雜性是以其變化的不確定和難以辨識(shí)為特征的。在傳統(tǒng)的控制中,往往只考慮控制系統(tǒng)和受控對(duì)象所組成的“獨(dú)立”系統(tǒng),忽略了環(huán)境所施于的影響,而現(xiàn)在的大規(guī)模復(fù)雜的控制和決策問(wèn)題,必須把外界環(huán)境和對(duì)象,以及控制系統(tǒng)作為一個(gè)整體來(lái)進(jìn)行分析和設(shè)計(jì)。對(duì)于控制任務(wù)和控制目標(biāo),以往都著眼于用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述,這種描述經(jīng)常是不精確的。實(shí)際上,控制任務(wù)和目標(biāo)有多重性和時(shí)變性,一個(gè)復(fù)雜任務(wù)的確定,需要多次的反復(fù),而且還包括任務(wù)所含信息的處理過(guò)程,也即任務(wù)集

13、合的處理。隨著實(shí)際應(yīng)用需求的增加和對(duì)控制性能要求的提高,針對(duì)具體問(wèn)題如何選擇適當(dāng)?shù)闹悄芸刂品椒ㄟM(jìn)行相互補(bǔ)充,到綜合集成的目的一直是控制工程師最關(guān)心而得不到最佳答案的問(wèn)題。復(fù)雜時(shí)變、非線性系統(tǒng)的分析和控制不能建立在充分精確建模的基礎(chǔ)上,以確切模型為依據(jù)的分析設(shè)計(jì)常常并不實(shí)際,也常常無(wú)法做到,在數(shù)學(xué)上也有無(wú)法克服的困難5。復(fù)雜系統(tǒng)相比于常規(guī)控制系統(tǒng),其動(dòng)態(tài)特征更為復(fù)雜多樣,系統(tǒng)分析具有一定的難度。復(fù)雜系統(tǒng)的綜合設(shè)計(jì)應(yīng)該充分繼承現(xiàn)有的控制理論成果,但考慮到復(fù)雜系統(tǒng)的種類繁多,彼此間有相當(dāng)大的差別,充分考慮各類復(fù)雜系統(tǒng)的個(gè)性是必要的,同時(shí)要考慮多系統(tǒng)組合的優(yōu)化設(shè)計(jì)。智能控制沒有類似于最優(yōu)控制那樣嚴(yán)密、

14、準(zhǔn)確的理論,它常由基于經(jīng)驗(yàn)、推理、直觀等一些規(guī)則所組成,如何在控制過(guò)程中不斷完善控制,發(fā)揮學(xué)習(xí)控制的重要作用。另外,要考慮面向復(fù)雜系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng)本身的復(fù)雜性、故障率和成本等,如何真正發(fā)揮智能控制的優(yōu)越性。1.3 國(guó)內(nèi)外模糊控制的現(xiàn)狀與展望1.3.1模糊控制的現(xiàn)狀模糊控制的研究主要體現(xiàn)在控制器的研究和開發(fā)以及各類實(shí)際應(yīng)用中,目前模糊控制已經(jīng)應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)。各類模糊控制器也非常多,模糊控制器的研究一直是控制界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。世界上已研制出各種專用硬件模糊控制器(模糊芯片可供選用。另外,進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來(lái),美、日、德和我國(guó)已研制開發(fā)了各種模糊控制的軟件開發(fā)工具9。關(guān)于模糊控制器改進(jìn)的其他方

15、法的研究與工程應(yīng)用成果已非常豐富,在具體的工程對(duì)象應(yīng)用中,一般總是可以運(yùn)用模糊集合理論并適當(dāng)結(jié)合控制理論的新思想以及具體對(duì)象的特點(diǎn),提出一些新的模糊控制器設(shè)計(jì)方案并獲得有效的應(yīng)用,因此,可以說(shuō)模糊控制的應(yīng)用前景和范圍是非常廣泛的。尤其是對(duì)無(wú)法用經(jīng)典與現(xiàn)代控制理論建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)特別顯得成績(jī)非凡,因而導(dǎo)致了更為廣泛深入的研究。事實(shí)上模糊控制已作為智能控制的一個(gè)重要分支,并且與其他智能控制方法相結(jié)合產(chǎn)生了專家模糊控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制, 遺傳基因模糊控制,仿人智能模糊控制等等。模糊理論在其它學(xué)科技術(shù)的推動(dòng)下,正朝著更加廣泛的方向發(fā)展。其典型應(yīng)用的例子涉及生產(chǎn)和生活的許多方面,例如在家用電

16、器設(shè)備中有模糊洗衣機(jī)、空調(diào)、微波爐、照相機(jī)和攝像機(jī)等;在工業(yè)控制領(lǐng)域中有水凈化處理、發(fā)酵過(guò)程等的模糊控制;在專用系統(tǒng)和其它方面有地鐵靠站停車、汽車駕駛、蒸汽引擎以及機(jī)器人的模糊控制等。目前,模糊控制技術(shù)日益成熟和完善。各種模糊產(chǎn)品充滿了日本、西歐和美國(guó)市場(chǎng),如模糊洗衣機(jī)、模糊吸塵器和模糊攝像機(jī)等,模糊技術(shù)幾乎變得無(wú)處不在,各國(guó)都在爭(zhēng)先開發(fā)模糊新技術(shù)和新產(chǎn)品3,4,8。在短短二十多年的時(shí)間里,模糊控制得到了長(zhǎng)足發(fā)展。把那些原來(lái)只能由人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)才能做好的事,讓機(jī)器也能模仿著去做,讓更多人性化的機(jī)器去替代人的工作。1.3.2 模糊控制展望模糊控制的一些應(yīng)用模糊控制的應(yīng)用非常廣泛。除廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制

17、、家電控制、水電控制、航天等等外。可見,模糊控制的應(yīng)用領(lǐng)域正在擴(kuò)大。開發(fā)模糊控制在一些新領(lǐng)域的應(yīng)用仍有一定的意義。模糊控制雖然已經(jīng)有不少的研究成果,而且也被廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中,但模糊控制的發(fā)展歷史還不長(zhǎng),理論上的系統(tǒng)性和完善性、技術(shù)上的成熟性和規(guī)范性都還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的, 例如如何通過(guò)自學(xué)習(xí)調(diào)整得模糊規(guī)則及隸屬函數(shù),以及如何保證模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性。尤其是模糊控制與其他智能化控制方法相結(jié)合的控制方法,還有待于人們?cè)趯?shí)踐中得到驗(yàn)證和進(jìn)一步的提高。1.3本課題研究的目的及意義工業(yè)生產(chǎn)的大規(guī)模化使得工業(yè)過(guò)程變得更為復(fù)雜,大時(shí)滯、不確定性、嚴(yán)重非線性、時(shí)變性對(duì)工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提出了更高的要求。采用經(jīng)

18、典控制方法實(shí)現(xiàn)良好控制顯得力不從心。而智能控制是非參數(shù)模型的控制方法,因而在魯棒性、抗干擾能力方面有很大的優(yōu)勢(shì)。其中模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性,它無(wú)需建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,可以很容易地與其他控制方法相結(jié)合組成高性能控制器,因此采取模糊控制對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行控制,研究復(fù)雜系統(tǒng)的模糊控制方案具有非常現(xiàn)實(shí)的意義和良好的應(yīng)用前景。液位是工業(yè)過(guò)程中的常見參數(shù),具有便于直接觀察、容易測(cè)量和過(guò)程時(shí)間常數(shù)一般比較小的特點(diǎn)。所以,以液位過(guò)程構(gòu)成實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),可靈活地進(jìn)行過(guò)程組態(tài)和實(shí)施各種不同的控制方案。因此,本文以二容水箱的液位控制系統(tǒng)為控制對(duì)象進(jìn)行智能算法的研究即簡(jiǎn)單常見,又能代表工業(yè)過(guò)程的普遍性,是非常有意義的。本

19、文研究的目的就是用以 模糊控制技術(shù)為核心的模糊控制器和常規(guī)PID 復(fù)合控制、PID 參數(shù)的模糊自整定控制和PID-模糊Smith 控制三種智能控制方法對(duì)典型的二階慣性純滯后環(huán)節(jié)對(duì)象 進(jìn)行有效的控制,用計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果來(lái)檢驗(yàn)這三種方法是否能很好的達(dá)到控制要求。我們的研究側(cè)重于在用模糊控制方法對(duì)滯后系統(tǒng)進(jìn)行控制的分析、設(shè)計(jì)和實(shí)際應(yīng)用之間架起橋梁,使得模糊控制的理論和技術(shù)能方便地應(yīng)用于滯后系統(tǒng),也使得設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)中大大縮短試驗(yàn)時(shí)間、降低試驗(yàn)難度,以取得良好的經(jīng)濟(jì)效益。1(1(21+-s T s T k e s 本章小結(jié)本章介紹了滯后相關(guān)定義,說(shuō)明什么是純滯后,并析了兩種傳統(tǒng)滯后控制的特點(diǎn),然后對(duì)智能

20、控制的相關(guān)理論進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)目前國(guó)內(nèi)外對(duì)時(shí)間滯后控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)要說(shuō)明,最后闡述了本課題研究的目的及意義。2. 模糊控制理論模糊自動(dòng)控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制。從線性控制與非線性控制的角度分類,模糊控制是一種非線性控制。從控制的智能性看,模糊控制屬于智能控制的范疇,而且它己經(jīng)成為目前實(shí)現(xiàn)智能控制的一種重要而又有效的形式6。尤其是模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及混沌理論等新學(xué)科的互相融合,正在顯示其巨大的應(yīng)用潛力。本章介紹了模糊控制的產(chǎn)生發(fā)展歷史、基本原理、設(shè)計(jì)方法和模糊控制規(guī)則的特性等基本知識(shí)。2.1模糊控制概論模糊控制的基本思想就是利用人

21、的控制經(jīng)驗(yàn)作為控制的知識(shí)模型,以模糊集合、模糊語(yǔ)言變量以及模糊邏輯推理作為控制算法的數(shù)學(xué)工具,通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的一種智能控制。1965年美國(guó)控制理論專家Zadeh創(chuàng)立模糊集合理論,為描述、研究和處理模糊對(duì)象提供了數(shù)學(xué)工具。1974年E.H.Mamdani首先用模糊控制語(yǔ)句組成模糊控制器,并把它成功地運(yùn)用到鍋爐和蒸汽機(jī)的控制中。這些開拓性的工作,標(biāo)志著模糊控制理論和技術(shù)的誕生7。由于模糊控制是一種應(yīng)用模糊集合理論,統(tǒng)籌考慮控制策略的應(yīng)用方式,它具有如下特點(diǎn):(1只要求掌握現(xiàn)場(chǎng)操作人員或者有關(guān)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)或者操作數(shù)據(jù),獲得語(yǔ)言控制的原理,而不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型。(2系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng),尤

22、其適應(yīng)非線性、時(shí)變、滯后系統(tǒng)的控制。(3由工業(yè)過(guò)程的定性認(rèn)識(shí)出發(fā),容易建立起語(yǔ)言變量的控制規(guī)則。(4根據(jù)不同的要求出發(fā),可以設(shè)計(jì)出幾個(gè)不同的指標(biāo)函數(shù),但是對(duì)于一個(gè)給定的系統(tǒng)而言,其語(yǔ)言是分別獨(dú)立的控制規(guī)則。這些特點(diǎn)使模糊控制作為一種新的控制理論模式而在工業(yè)生產(chǎn)及其它領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。20多年來(lái),模糊控制無(wú)論從理論上和技術(shù)上都有了長(zhǎng)足的發(fā)展,成為自動(dòng)控制領(lǐng)域一個(gè)非常活躍、碩果累累的一個(gè)分支。2.2模糊控制器的基本原理模糊控制器是以人的控制經(jīng)驗(yàn)作為控制的知識(shí)模型,以模糊集合、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理作為控制算法的數(shù)學(xué)工具,利用計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的一種智能控制器。模糊控制器主要由4個(gè)

23、基本部分組成,即模糊化、知識(shí)庫(kù)、模糊推理、反模糊化。其控制系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)如圖2.1所示。 圖2.1模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖2.2.1 模糊控制器的基本設(shè)計(jì)方法模糊邏輯控制器( Fuzzy Logic Controller簡(jiǎn)稱為模糊控制器(FuzzyController,基本的模糊控制系統(tǒng)的原理結(jié)構(gòu)如圖2.2所示。因?yàn)槟：刂破鞯目刂埔?guī)則是基于模糊條件語(yǔ)句描述的語(yǔ)言控制規(guī)則,所以模糊控制器又稱為模糊語(yǔ)言控制器。模糊控制器在模糊自動(dòng)控制系統(tǒng)中具有舉足輕重的作用。在模糊控制系統(tǒng)中,設(shè)計(jì)與調(diào)整模糊控制器是很重要的環(huán)節(jié)。 圖2.2模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖(1模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟包括以下幾項(xiàng)內(nèi)容

24、:確定模糊控制器的輸入變量與輸出變量(即控制量;設(shè)計(jì)模糊控制器的控制規(guī)則;確立模糊化與非模糊化(又稱清晰化的方法;選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域并確定模糊控制器的參數(shù)(如量化因子、比例因子;編制模糊控制算法的應(yīng)用程序;合理選擇模糊控制算法的采樣時(shí)間。(2 模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是確定模糊控制器的輸入變量與輸出變量。究竟選擇哪些變量作為模糊控制的信息量,還必須深入研究在手動(dòng)控制過(guò)程中,人如何獲取、輸出信息,因?yàn)槟：刂破鞯目刂埔?guī)則歸根到底還是要模擬人腦的思維決策方式。由于模糊控制器的控制規(guī)則是根據(jù)人的手動(dòng)控制規(guī)則提出的,所以模糊控制器的輸入變量也可以有三個(gè),即誤差、誤

25、差的變化、誤差變化的速率,輸出變量一般選擇控制量的變化。通常模糊控制器輸入變量的個(gè)數(shù)稱為模糊控制的維數(shù)。下面以單輸入單輸出模糊控制器為例,給出幾種結(jié)構(gòu)形式的模糊控制器,如圖2.3所示。 圖2.3常見模糊控制器結(jié)構(gòu)一般情況下,一維模糊控制器用于一階被控對(duì)象,由于這種模糊控制器輸入變量只選誤差一個(gè),它的動(dòng)態(tài)性能不佳。從理論上講,模糊控制器的維數(shù)越高,控制越精確。但是維數(shù)過(guò)高,模糊控制器會(huì)變得過(guò)于復(fù)雜,控制算法的實(shí)現(xiàn)相當(dāng)困難。所以,目前被廣泛應(yīng)用的均為二維模糊控制器,這種控制器以誤差和誤差的變化為輸入變量,以控制量變化為輸出變量15,18。 (3 模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)控制規(guī)則的設(shè)計(jì)是設(shè)計(jì)模糊控制器的關(guān)

26、鍵,一般包括三部分設(shè)計(jì)內(nèi)容:選擇描述輸入輸出變量的詞集,定義各模糊變量的模糊子集及建立模糊控制器的控制規(guī)則。 選擇描述輸入輸出變量的詞集模糊控制器的控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件語(yǔ)句,在條件語(yǔ)句中描述輸入輸出變量狀態(tài)的一些詞匯(如“正大”、“負(fù)小”等的集合,稱為這些變量的詞集。如何選取變量的詞集?一般說(shuō)來(lái),人們習(xí)慣于把事物分為三個(gè)等級(jí),如物體的大小可分為大、中、a:一維模糊控制器b:二維模糊控制器c:三維模糊控制器小;運(yùn)動(dòng)的速度可分為快、中、慢等。所以,一般都選用“大、中、小”三個(gè)詞匯來(lái)描述模糊控制器的輸入、輸出變量的狀態(tài)。由于人的行為在正、負(fù)兩個(gè)方向的判斷基本上對(duì)稱的,將大、中、小加上正、負(fù)兩個(gè)

27、方向并考慮變量的零狀態(tài),共有七個(gè)詞匯,即:(負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大一般用英文字頭縮寫為:NB 、NM 、NS 、Z0、PS 、PM 、PB選擇較多的詞匯描述輸入輸出變量,可以使制定控制規(guī)則方便,但控制規(guī)則相應(yīng)變得復(fù)雜。選擇詞匯過(guò)少,使得描述變量變得粗糙,導(dǎo)致控制器的性能變壞。一般情況下,都選擇上述七個(gè)詞匯,但也可以根據(jù)實(shí)際需要選擇其他個(gè)數(shù)的變量。對(duì)于誤差的變化這種輸入變量,選擇描述其狀態(tài)的詞匯時(shí),常常將“零”分為“正零”和“負(fù)零” ,這樣的詞集變?yōu)?(負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、負(fù)零、正零、正小、正中、正大 NB 、NM 、NS 、N0、P0、PS 、PM 、PB 定義各模糊變量的模糊子

28、集定義一個(gè)模糊子集,實(shí)際上就是要確定模糊子集隸屬函數(shù)曲線的形狀。將確定的隸屬函數(shù)曲線離散化,就得到了有限點(diǎn)上的隸屬度,便構(gòu)成了一個(gè)相應(yīng)的模糊變量的模糊子集。常用的隸屬函數(shù)有兩種:三角形隸屬度函數(shù)和梯形隸屬度函數(shù)。 建立模糊控制器的控制規(guī)則模糊控制器的控制規(guī)則是基于手動(dòng)控制策略,而手動(dòng)控制策略又是人們通過(guò)學(xué)習(xí)、試驗(yàn)以及長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)積累而形成的,存儲(chǔ)在操作者頭腦中的一種技術(shù)知識(shí)集合。手動(dòng)控制過(guò)程一般是通過(guò)對(duì)被控對(duì)象的一些觀測(cè),操作者再根據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識(shí),進(jìn)行綜合分析并做出控制決策,調(diào)整加到被控對(duì)象的控制作用,從而使系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期的控制目標(biāo)17。手動(dòng)控制的作用同自動(dòng)控制系統(tǒng)中的控制器作用是基本相同的

29、,所不同的是手動(dòng)控制決策是基于操作經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)知識(shí),而控制器的控制決策是基于某種控制算法的數(shù)值運(yùn)算。利用語(yǔ)言歸納手動(dòng)控制策略的過(guò)程,實(shí)際上就是建立模糊控制器控制規(guī)則的過(guò)程。手動(dòng)控制策略一般都可以用條件語(yǔ)句加以描述,因此建立模糊控制器的控制規(guī)則實(shí)際上就是建立一系列的 IF-THEN 語(yǔ)句。它的一般形式是:ij ij IF E E AND EC EC THEN C C =(2.1(3 精確量的模糊化將精確量(數(shù)字量轉(zhuǎn)換為模糊量的過(guò)程稱為模糊化,或稱為模糊量化。在實(shí)際的計(jì)算機(jī)控制中,經(jīng)計(jì)算機(jī)計(jì)算出的控制變量均為精確量,須經(jīng)過(guò)模糊量化處理,變?yōu)槟：?以便實(shí)現(xiàn)模糊控制算法。(4 模糊推理與非模糊化在模糊

30、控制的原理中,對(duì)建立的模糊控制規(guī)則要經(jīng)過(guò)模糊推理才能決策出控制變量的一個(gè)模糊子集,它是一個(gè)模糊量而不能直接控制被控對(duì)象,還需要采取合理的方法將模糊量轉(zhuǎn)換為精確量,以便最好地發(fā)揮模糊推理結(jié)果的決策效果。把模糊量轉(zhuǎn)換為精確量的過(guò)程稱為清晰化,又稱為非模糊化、去模糊化、解模糊化、逆模糊化、反模糊化,或稱為模糊決策、模糊判決。模糊推理及其模糊量的非模糊化過(guò)程有多種方法,它們主要是: MIN-MAX 重心法 由前提“00y andx ”和各模糊規(guī)則“(1,2,i i i A and B C i n = ”可以得到推理結(jié)果*i C 為:00(iiiic A B C z x y z =(2.2其中“”表示M

31、in 。最終推理結(jié)果*C 是由綜合推理結(jié)果*12,n C C C 得到的,即:*12(nc C C C z z z z =(2.3其中“v ”表示Max 。模糊集合*C 的“重心”可由下式計(jì)算:*10(1(*i ni iC i nC z i z z z =(2.4上述的MIN-MAX-重心法是著名的Mamdani 推理法,其實(shí)質(zhì)是加權(quán)平均法,其加權(quán)系數(shù)為*(i C z 。最大隸屬度法 系數(shù)加權(quán)平均法此外,模糊推理及其模糊量的非模糊化過(guò)程還有其它方法,譬如:函數(shù)型推理法、加權(quán)函數(shù)型推理法和取中位數(shù)法等,它們各有特點(diǎn)。在選擇模糊判決方法如果考慮充分利用模糊推理結(jié)果與模糊子集提供的有用信息量,就會(huì)導(dǎo)

32、致計(jì)算繁瑣,反之,就會(huì)丟掉一些有用信息。因此,要根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的具體情況,如系統(tǒng)的復(fù)雜程度以及控制精度等, 適度地確定模糊量的去模糊化方法。2.2.2 模糊控制算法模糊控制器的輸入為 和EC,輸出為U。設(shè)定E、EC、U的論域均為:-6,-5,-4, -3,-2,-1, 0,1,2,3,4,5,6。對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言子集為: NB(負(fù)大,NM(負(fù)中, NS(負(fù)小,ZO(零,PS(正小,PM(正中,PB(正大。考慮到對(duì)論域的覆蓋程度和靈敏度、穩(wěn)定性與魯棒性原則,各模糊子集以三角形為隸屬度函數(shù)曲線。其函數(shù)曲線如圖2.4所示。圖2.4 常規(guī)模糊控制器的隸屬函數(shù)分布系統(tǒng)通過(guò)量化因子ek、eck將偏差e、ec轉(zhuǎn)

33、換為模糊控制器的輸入E和EC;通過(guò)比例因子uk將模糊控制器的輸出U轉(zhuǎn)換為實(shí)際控制量u。假設(shè)e、ec的論域分別為-1x,1x,-2x,2x,則ek、eck的取值為16ekx=26eckx=E、EC取值為*eE e k=<>*ecEC ec k=<>(2.5式中,<.>為取整運(yùn)算。假設(shè)1u的取值范圍為,yy-則的取值為uk =y/6根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),總結(jié)出模糊控制器的控制規(guī)則如表3.1所示。根據(jù)表3.1控制規(guī)則,按“最小最大原則”模糊推理(min(,(,(k Ei ECj UkR U E EC U=(max(R RkkU U=(2.6取給定值以下為負(fù)偏差,給定值以上

34、為正偏差,即dyye-=表3.1模糊控制規(guī)則表 再采用“重心法”,對(duì)每個(gè)模糊子集R 進(jìn)行去模糊化,從而得出對(duì)應(yīng)每組模糊輸入E 和EC 的U 。(*(R UR UU U U U =(2.7表3.2 模糊判決表 綜合計(jì)算得出如表3.2所示的模糊判決表,在實(shí)際的計(jì)算機(jī)控制中,只要根據(jù)E 和EC 即可由此表查出相應(yīng)的U ,從而求出相應(yīng)的控制量1u 17。在集成智能控制結(jié)構(gòu)中,整個(gè)模糊控制算法可以表示為,(2e e f u =(2.8其中,(e e f 表示模糊控制表。經(jīng)模糊推理所得到的控制器輸出曲面圖如圖2.5所示。 圖2.5模糊推理輸出曲面2.2.3控制規(guī)則自調(diào)整模糊控制器基本原理在模糊控制系統(tǒng)中,

35、模糊控制的性能對(duì)系統(tǒng)的控制特性影響很大,而模糊控制器的性能在很大程度上取決于模糊控制規(guī)則的確定及其可調(diào)整性。量化因子, , 的大小意味著對(duì)輸入變量誤差和誤差的變化率的不同加權(quán)程度,而在調(diào)整系統(tǒng)特性時(shí) , 相互制約5。能否引進(jìn)一種可調(diào)的參數(shù)對(duì)控制規(guī)則進(jìn)行調(diào)整,以便對(duì)不同的被控對(duì)象都能獲得滿意的控制效果,這樣就提出一種控制規(guī)則可調(diào)整的模糊控制器設(shè)計(jì)方法。假設(shè)模糊控制表用一個(gè)解析表達(dá)式來(lái)概括為:2/(>+<-=EC E U (2.9顯然,采用解析表達(dá)式描述的控制規(guī)則簡(jiǎn)單方便,更易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。分析式(2.6所描述的控制規(guī)則可以看出,控制作用取決于誤差和誤差的變化率,且兩者處于同等的加權(quán)程

36、度。為了適應(yīng)不同的被控對(duì)象的要求,在式(2.6基礎(chǔ)上引進(jìn)一個(gè)調(diào)整因子,則可以得到一種帶有調(diào)整因子的控制規(guī)則:(1(0,1U E EC =-<+->(2.10通過(guò)調(diào)整的大小,可以改變對(duì)誤差和誤差變化的不同加權(quán)程度。當(dāng)被控對(duì)象階次較低時(shí),對(duì)誤差的加權(quán)值應(yīng)大于對(duì)誤差變化的加權(quán)值;相反,被控對(duì)象階次較高時(shí),對(duì)誤差變化的加權(quán)值應(yīng)大于對(duì)誤差的加權(quán)值。其結(jié)構(gòu)原理圖如圖2.6所示。e k de k e k de k 圖2.6規(guī)則自調(diào)制模糊控制器結(jié)構(gòu)圖對(duì)二維模糊控制器而言,當(dāng)誤差較大時(shí),控制系統(tǒng)的主要任務(wù)是消除誤差,這時(shí),對(duì)誤差在控制規(guī)則中的加權(quán)應(yīng)該大些;相反,當(dāng)誤差較小時(shí),控制系統(tǒng)己經(jīng)接近穩(wěn)定,控

37、制系統(tǒng)的主要任務(wù)是使系統(tǒng)盡快穩(wěn)定,為此必須減小超調(diào),這樣就要求在控制規(guī)則中誤差變化的加權(quán)應(yīng)該大些。即對(duì)誤差的變化加權(quán)大些。這些要求只靠一個(gè)固定的加權(quán)因子難以滿足,于是考慮在不同的誤差等級(jí)引入不同的加權(quán)因子,以實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊控制規(guī)則的自調(diào)整1。根據(jù)上述思想,考慮兩個(gè)調(diào)整因子1和2,當(dāng)誤差較小時(shí),控制規(guī)則由1來(lái)調(diào)整,當(dāng)誤差較大時(shí),控制規(guī)則由2來(lái)調(diào)整。如果選取:,3,4,5,6 2 1, ,0 ,1,2,3,4,5,6-=U DE E 則控制規(guī)則可表示為6 ,5 ,4 ,1( 3 ,2 1, ,1( 0 22211±±±=-+-±±±=-+-=

38、+-=E DE E E DE E E DEE U (2.11 如果對(duì)于每一個(gè)誤差等級(jí)都各自引入一個(gè)調(diào)整因子,就構(gòu)成了代多個(gè)調(diào)整因子的控制規(guī)則。這樣就有利于滿足控制系統(tǒng)在不同被控系統(tǒng)、不同被控制狀態(tài)下對(duì)調(diào)整因子的不同要求。如果仍取:,3,4,5,6 2 1, ,0 ,1,2,3,4,5,6-=U DE E則有帶多個(gè)調(diào)整因子的控制規(guī)則可表示為6,1( 1 ,1(0,1(661100±=-+±=-+-=-+-=E DE E E DE E E DE E U -(2.12本章小結(jié)本章介紹了模糊控制的產(chǎn)生發(fā)展歷史、基本原理、設(shè)計(jì)方法和模糊控制規(guī)則的特性等基本知識(shí)。3. 模糊PID 控制

39、方法的研究常規(guī)PID 控制技術(shù)是自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的控制技術(shù),它具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,穩(wěn)定性好,可靠性高的優(yōu)點(diǎn)。但是PID 控制過(guò)多地依賴被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,PID 的參數(shù)整定也具有一定的局限性。并且對(duì)于具有滯后的工業(yè)對(duì)象,常常不能妥善地解決穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性與快速性之間的矛盾15。在本系統(tǒng)中,對(duì)象的傳遞函數(shù)為(二階滯后慣性環(huán)節(jié)s e s s s G 15168(15(4(-+=(3.1各參數(shù)為:15 ,4 ,68 ,521=K T T其常規(guī)PID 控制試驗(yàn)仿真結(jié)果如圖3.1所示。(在350s 時(shí)加5倍脈沖干擾 圖3.1 常規(guī)PID 控制的二階滯后慣性系統(tǒng)階躍響應(yīng)仿真結(jié)果表明:在常規(guī)PID 控制下,該

40、系統(tǒng)的超調(diào)量大,響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng),對(duì)干擾的抑制能力較弱。一般的模糊控制系統(tǒng)往往以誤差和誤差的變化率作為模糊控制器的輸入,因此模糊控制器具有類似于常規(guī)PD 控制器特性。由經(jīng)典控制理論可知,PD 控制可獲得較好的動(dòng)態(tài)特性,但無(wú)法消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差。現(xiàn)仍然針對(duì)上一被控制對(duì)象(二階純滯后慣性環(huán)節(jié)進(jìn)行仿真,如式(3.1。 各參數(shù)如下:s e s s s G 15168(15(4(-+=其中15 ,4 ,68 ,521=K T T 單一模糊控制試驗(yàn)仿真結(jié)果如圖3.2所示。 圖3.2單一模糊控制二階滯后慣性系統(tǒng)階躍響應(yīng)仿真結(jié)果表明模糊控制雖然可以獲得較好的動(dòng)態(tài)性能,對(duì)干擾具有較強(qiáng)的抑制能力。但不能自身消除系統(tǒng)的穩(wěn)

41、態(tài)誤差,難以達(dá)到較高的控制精度。PID調(diào)節(jié)器的積分作用從理論上可使傳統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差控制為0,有著很重要的消除穩(wěn)態(tài)誤差的作用。因此,把PID控制策略引入模糊控制器,構(gòu)成模糊PID復(fù)合控制,從而為改善模糊控制器的穩(wěn)態(tài)性能和PID調(diào)節(jié)器的動(dòng)態(tài)性能提供了一條有利的途徑1,8。目前模糊PID控制的設(shè)計(jì)主要涉及兩方面的內(nèi)容:模糊控制器和常規(guī)PID的復(fù)合結(jié)構(gòu);常規(guī)PID參數(shù)的模糊自整定技術(shù)。3.1 模糊控制器和常規(guī)PID的復(fù)合控制這類控制器的特點(diǎn)是在大偏差范圍內(nèi)(|e|>=|e0|利用模糊推理的方法調(diào)整系統(tǒng)的控制量U,以獲得較好的動(dòng)態(tài)性能;而在小偏差范圍內(nèi)(|e|<|e0|轉(zhuǎn)換成PID控制,以獲得

42、較好的穩(wěn)態(tài)性能。兩者的轉(zhuǎn)換依據(jù)事先給定的偏差范圍自動(dòng)實(shí)現(xiàn)14。控制結(jié)構(gòu)圖如3.3所示。 其中,rin、yout分別表示控制系統(tǒng)的輸入與輸出,e、de則分別表示系統(tǒng)誤差與誤差的變化,1u 、2u 分別為模糊控制和PI 控制得出的控制量,u 為系統(tǒng)的控制量。PID 控制器的控制算式為:dtt de K dt t e K t e K t u dti p (0+= (3.2在此,我們把上述帶有PID 控制器與常規(guī)模糊控制器結(jié)合的控制方法稱為模糊PID 復(fù)合控制。3.1.1系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)：刂婆cPID 控制的切換閥值為3,即當(dāng)誤差大于等于4cm 時(shí)采用模糊控制策略,以提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度,當(dāng)誤差小于4cm

43、 時(shí)采用傳統(tǒng)的PID 控制策略,以消除控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)靜差。模糊控制器的參數(shù)與PI 調(diào)節(jié)器的參數(shù)可以根據(jù)仿真的結(jié)果反復(fù)進(jìn)行優(yōu)化與整定。仿真結(jié)構(gòu)圖如圖3.4所示。 圖3.4 模糊PID 控制結(jié)構(gòu)仿真圖為了驗(yàn)證這種整模糊PID 控制的實(shí)際效果,現(xiàn)仍然針對(duì)上一被控制對(duì)象(二階純滯后慣性環(huán)節(jié)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,如式(3.1。各參數(shù)如下:s e s s s G 15168(15(4(-+= 圖3.5 模糊PID 復(fù)合控制與PID 控制的階躍響應(yīng)(1模糊PID 控制與傳統(tǒng)PID 控制的比較。保持上述對(duì)象參數(shù)不變的情況下,采用兩種控制策略分別進(jìn)行仿真,并調(diào)節(jié)最佳控制器參數(shù),結(jié)果如圖3.5所示。由上圖可以看出,模糊

44、PID 復(fù)合控制相對(duì)于常規(guī)PID 控制而言,在控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度和抑制超調(diào)方面均有良好的控制品質(zhì)。(2抗干擾能力測(cè)試為測(cè)試模糊PID 控制的抗干擾能力,當(dāng)控制系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定時(shí),在第350秒加5倍的脈沖干擾以觀察系統(tǒng)的階躍響應(yīng),其仿真結(jié)果如圖3.6所示。 圖3.6 模糊PID 復(fù)合控制系統(tǒng)的擾動(dòng)響應(yīng)從圖3-6的仿真結(jié)果來(lái)看,和常規(guī)PID 控制相比,模糊PID 控制具有較強(qiáng)的抗干擾能力,能夠防止外界的突發(fā)干擾。3.2 常規(guī)PID 參數(shù)的模糊自整定控制該參數(shù)自整定模糊PID 控制器以誤差e 和誤差的變化率de 作為控制器的輸入,Kp ,Ki, Kd 三個(gè)作為輸出量,采用模糊推理方法對(duì)PID 參數(shù)Kp

45、、Kd 、Ki 進(jìn)行在線整定,以滿足不同時(shí)刻的偏差和偏差變化率對(duì)控制器參數(shù)的不同要求,而使被控對(duì)象具有良好的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)性能16。控制結(jié)構(gòu)如圖3.7所示。 系統(tǒng)中采用的PID 控制器的控制算式為:dtt de K dt t e K t e K t u dti p (0+= (3. 3 其中: p p p k k K +=0 (3. 4 ki k Ki i +=0(3. 5d d d k k K +=0(3. 6 圖3.7 參數(shù)自整定模糊PID 控制器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)其中P K ,I K ,D K 作為控制器輸出的修正參數(shù),P K , I K , D K 為PID 控制器的初始參數(shù)。模糊推理系統(tǒng)編輯器如

46、圖3.8所示。 圖3.8 模糊推理系統(tǒng)編輯器3.2.1 PID 控制器參數(shù)自整定原則模糊自整定 PID 參數(shù)是找出 PID 三個(gè)參數(shù)與e 和 ec 之間的模糊關(guān)系 ,在運(yùn)行中通過(guò)不斷檢測(cè) e 和 ec,根據(jù)模糊控制原理來(lái)對(duì)三個(gè)參數(shù)在線修改,以滿足不同的 e 和 ec 對(duì)控制參數(shù)的不同要求,而使被控對(duì)象有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能。在一般情況下 ,在不同的 | e |和 |ec|時(shí) ,被控過(guò)程對(duì)參數(shù) kp 、ki 和 kd 的自整定要求可簡(jiǎn)單地總結(jié)出以下規(guī)律10:(1 當(dāng)|e|較大時(shí),說(shuō)明誤差的絕對(duì)值較大,Kp 應(yīng)取較大值,以提高響應(yīng)的快速性;而為防止|ec|瞬時(shí)過(guò)大,Kd 應(yīng)該取較小的值;同時(shí)為避免出

47、現(xiàn)較大的超調(diào),應(yīng)對(duì)積分作用加以限制; 通常取 Ki=0。(2 當(dāng)|e|處于中等大小時(shí),為使系統(tǒng)響應(yīng)超調(diào)較小,Kp 應(yīng)取小些。在這種情況下, Kd 的取值對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)影響較大,Ki 的取值要適當(dāng)。(3 當(dāng)|e|較小時(shí),為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性,Kp與Ki 均應(yīng)取大些,同時(shí)為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)振蕩; 并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能,應(yīng)適當(dāng)?shù)剡x取Kd 值。Kd 值的選擇根據(jù)|ec|值來(lái)確定。當(dāng)|ec| 較大時(shí),Kd 取較小值;當(dāng)|ec|較小時(shí),Kd 取較大值。通常情況下Kd 為中等大小。表3.1 Kp 模糊控制規(guī)則表 選擇輸入語(yǔ)言變量為誤差 e 和誤差變化率 ec ,輸出語(yǔ)言變量 kp 、kd 、ki,

48、語(yǔ)言變量值均取 NB,NM,NS, ZO, PS, PM, PB七個(gè)模糊值,得到針對(duì) kp 、ki 、kd 三個(gè)參數(shù)分別整定的模糊規(guī)則。輸出變量Kp ,Ki,Kd 的控制規(guī)則如表1,表2,表3所示1。對(duì)輸入的偏差e 和偏差變化ec ,在取得相應(yīng)的語(yǔ)言值后,根據(jù)模糊規(guī)則表,經(jīng)過(guò)查表模糊決策,采用Mamdani 模糊推理方法,分別得出3個(gè)修正參數(shù)P K ,I K ,D K 的模糊量。模糊規(guī)則表的建立如圖3.9所示。 圖3.9模糊控制規(guī)則表經(jīng)過(guò)上述模糊推理,模糊PID自整定控制器調(diào)整的3個(gè)修正參數(shù)要進(jìn)行清晰化,取得精確量以計(jì)算輸出控制量。在本控制器中我們采用加權(quán)平均法求取輸出量的精確值,從而得出模糊

49、判決后的清晰量U。U×Ku(其中Ku為輸出量的比例因子即為自整定之后的修正參數(shù)。對(duì)比例因子進(jìn)行湊試,使控制效果可達(dá)到滿意的控制效。3.2.2 各變量隸屬度函數(shù)的確定設(shè)在偏差論域E 和偏差變化論域EC上及參數(shù)Kp ,Ki, Kd 分別定義了7 個(gè)模糊子集PL(正大,PM(正中,PS(正小,ZE(零,NS(負(fù)小,NM(負(fù)中,NL (負(fù)大,采用歸一化論域。隸屬度函數(shù)均采用三角形對(duì)稱的全交迭函數(shù)。并依據(jù)上文總結(jié)出的偏差及偏差變化率在不同階段對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過(guò)程的影響歸納出具體的模糊規(guī)則,模糊推理采用MAX-MIN 規(guī)則,解模糊化采用面積重心法。輸入語(yǔ)言變量e 和ec的論域和輸出語(yǔ)言變量Kp ,Ki

50、, Kd 的論域均為-3,-2,-1,0,1,2,3 ,其隸屬度函數(shù)如圖3.10所示1,17。 圖3.10 e,ec,Kp,Ki和Kd隸屬度函數(shù)3.2.3系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)自整定模糊PID 控制器以誤差e 和誤差的變化率de 作為控制器的輸入,Kp ,Ki, Kd 三個(gè)作為輸出量,采用模糊推理方法對(duì)PID 參數(shù)Kp 、Kd 、Ki 進(jìn)行在線整定,以滿足不同時(shí)刻的偏差和偏差變化率對(duì)控制器參數(shù)的不同要求,模糊控制器的參數(shù)可以根據(jù)仿真的結(jié)果反復(fù)進(jìn)行優(yōu)化與整定。仿真結(jié)構(gòu)圖如圖3.11所示。 圖3.11 參數(shù)自整定模糊PID 控制仿真圖為了驗(yàn)證這種整模糊PID 控制的實(shí)際效果,現(xiàn)仍然針對(duì)上一被控制對(duì)象(二

51、階純滯后慣性環(huán)節(jié)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,如式(3.1。各參數(shù)如下: s e s s s G 15168(15(4(-+=其中15 ,4 ,68 ,521=K T T(1 參數(shù)自整定模糊PID 控制與傳統(tǒng)PID 控制的比較。保持上述對(duì)象參數(shù)不變的情況下,采用兩種控制策略分別進(jìn)行仿真,并調(diào)節(jié)最佳控制器參數(shù),結(jié)果如圖3.12所示。 圖3.12 參數(shù)自整定模糊PID 控制與PID 控制的階躍響應(yīng)由上圖可以看出,參數(shù)自整定模糊PID 控制相對(duì)于常規(guī)PID 控制而言,在控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度和抑制超調(diào)方面均有良好的控制品質(zhì)。(2抗干擾能力測(cè)試為測(cè)試模糊PID控制的抗干擾能力,當(dāng)控制系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定時(shí),在第350秒加5倍的

52、脈沖干擾以觀察系統(tǒng)的階躍響應(yīng),其仿真結(jié)果如圖3.13所示。 圖3.13 參數(shù)自整定模糊PID控制系統(tǒng)的擾動(dòng)響應(yīng)從圖3-13的仿真結(jié)果來(lái)看,和常規(guī)PID控制相比,模糊PID控制具有較強(qiáng)的抗干擾能力,能夠防止外界的突發(fā)干擾。本章小結(jié)本章介紹了兩種模糊PID控制在二階純滯后系統(tǒng)中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)了具體的模糊控制器。仿真結(jié)果表明,和常規(guī)PID控制相比,模糊PID控制技術(shù)在二階滯后系統(tǒng)中能夠得到良好的控制效果。4. PID-模糊Smith 智能控制方法的研究二容水箱的液位控制要求控制系統(tǒng)可以很好地跟蹤給定的液位曲線,并具有良好的穩(wěn)態(tài)性能及平穩(wěn)的動(dòng)態(tài)性能。由于二容水箱控系統(tǒng)本身為一個(gè)滯后系統(tǒng),對(duì)象參數(shù)變化較大

53、,要建立精確的數(shù)學(xué)模型較為困難。因此,采用常規(guī)的PID 調(diào)節(jié)器控制此類對(duì)象,穩(wěn)定時(shí)間較長(zhǎng),不能很好地滿足要求。但是,傳統(tǒng)PID 控制具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制精度高、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)。而模糊控制對(duì)于難以建立準(zhǔn)確模型以及復(fù)雜系統(tǒng)的控制提供了一種有效的控制模式,具有不要求精確模型以及較強(qiáng)的魯棒性的特點(diǎn)。但是,模糊控制與傳統(tǒng)PID控制都無(wú)法克服大純滯后的影響。Smith 預(yù)估控制對(duì)于大時(shí)滯系統(tǒng)具有良好的控制作用,它在估計(jì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的基礎(chǔ)上,用一個(gè)預(yù)估模型進(jìn)行補(bǔ)償,從而得到一個(gè)沒有時(shí)滯的被調(diào)節(jié)量反饋到控制器19。因此將PID 和模糊Smith 控制方法相結(jié)合,構(gòu)成一種PID-模糊Smith 復(fù)合控制,提高了控

54、制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性,并成功地應(yīng)用于二階滯后系統(tǒng)的定值控制中。4.1施密斯(Smith 預(yù)估控制Smith 預(yù)估控制對(duì)于大時(shí)滯系統(tǒng)具有良好的控制作用,它在估計(jì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的基礎(chǔ)上,用一個(gè)預(yù)估模型進(jìn)行補(bǔ)償,從而得到一個(gè)沒有時(shí)滯的被調(diào)節(jié)量反饋到控制器。Smith 預(yù)估控制從理論上提供了將含有純滯后的對(duì)象簡(jiǎn)化為不含純滯后對(duì)象進(jìn)行控制的方法。單回路控制系統(tǒng)如圖4.1所示 圖4.1帶純滯后環(huán)節(jié)的控制系統(tǒng)圖中(s D 表示調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù),用于校正(s G p 部分;s p e s G -(表示被控對(duì)象的傳遞函數(shù)(s G p 為被控對(duì)象中不包含純滯后部分的傳遞函數(shù),s e -為被控對(duì)象中純滯后部分的傳遞函數(shù)。 圖4.2帶施密斯預(yù)估器的控制系統(tǒng)Smith 預(yù)估控制的基本原理是:與s p e s G -(并聯(lián)一補(bǔ)償環(huán)節(jié)1(s p e s G -,用來(lái)補(bǔ)償被控對(duì)象中的純滯后部分,補(bǔ)償后的系統(tǒng)框圖示于圖4.2中。經(jīng)補(bǔ)償后的系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)為:s s se s G s D s G s D e s G s D e s G s D s -+=+=(1('1('(p p p p (4.1上式說(shuō)明,經(jīng)補(bǔ)償后,消除了純滯后部分對(duì)控制系統(tǒng)的影響。Sm