混合參數自調整模糊pid控制器設計

0混合參數自調整模糊pid控制器結構能源在促進社會發展方面發揮著重要作用。隨著人類環境保護意識的提高，人們在獲取和使用能源的同時應考慮能源消耗對環境的影響。水電是一種清潔的能源，在能源供應中發揮著越來越重要的作用。因此，國內外科學家對產生水源發電的控制一直受到國內外學者的關注。模糊控制是公認的三大智能控制方法之一,是在1965年由ZadehL.A.教授首次提出的模糊集合論的基礎上發展起來的.對于復雜的控制問題,模糊控制能夠很好地利用控制專家的經驗信息,模擬人類的思維和語言表達形式,從而實現對工業對象的控制,已經在各種對象的控制中得到了成功的應用.但是以誤差和誤差變化為輸入的普通模糊控制器本質上是PD型或者PI型非線性控制器,從而對系統的動態性能或者穩態性能產生影響.本文從提高模糊控制性能的角度出發,提出了一種混合參數自調整模糊PID控制器結構,將直接控制型模糊控制器、增益調整型模糊控制器和常規PID控制器相結合,共同組成了自調整模糊PID控制器,來提高控制器的控制性能和整個系統的魯棒性.本文將混合參數自調整模糊PID控制器應用于水輪機組的控制,在模型發生變換的情況下,本文提出的控制器仍然能夠獲得比較好的控制效果.1混合參數的自適應模糊控制器的設計1.1模糊控制器fc1混合參數自調整模糊PID控制系統結構如圖1所示.圖中e,ec分別為誤差和誤差變化率.FC1表示直接控制量型模糊控制器,用以產生控制分量u2;PI控制器則是用來產生控制分量u1;增益調整型模糊控制器FC2的作用是在控制過程中根據系統的狀態在線地改變控制器的參數Kp,Ki,Ku,以加強整個系統的自適應能力,提高模糊控制系統的性能.1.2pi控制器的設計PI控制器采用常規PID控制器中的比例和積分作用,采用如下的表達式:1.3模糊控制器的設計FC1的輸入變量采用誤差e和誤差變化率ec,而輸出為整個控制量u的分量u2.針對不同的被控對象或過程,控制器的輸入和輸出變量的論域大小范圍不是固定的,因此為了使得控制器的設計更具一般性,采用標準化處理.輸入變量誤差e、誤差變化率ec的論域化歸到[-3,3],通過輸入量化因子來實現標準化的過程.在控制器的設計中,各個模糊變量的語言值均采用”正大(PB)”、”正小(PS)”、”零(Z)”、”負小(NS)”、”負大(NB)”5種,相應的隸屬度函數選用三角形和梯形函數,函數曲線如圖2、圖3所示.以誤差和誤差變化率為模糊控制器的輸入,符合工業過程中人們的控制習慣,因而容易建立比較通用的控制規則,一般采用類似如下的控制規則:從而可以建立如表1所示的控制規則.在模糊控制器FC1設計中,選用常用的最大最小法(min-max-inference)模糊算子,即“And”采用“Min”運算,“OR”采用“Max”運算;解模糊化方法采用常用的面積中心法(COA).模糊控制器的輸出比例因子Ku是模糊控制器解模糊化結果與被控對象之間的接口,產生的結果直接作用于被控對象.因此合理的選擇Ku將在很大程度上影響控制效果.在參數自調整模糊PID控制器的設計中,對參數Ku進行在線調整,調整規則在FC2設計中介紹.1.4fc2恒興模糊控制器的設計1.4.1fc2輸出模糊變量模糊控制器FC2采用的是兩輸入三輸出形式,用來對PI控制器參數Kp,Ki和模糊控制器FC1的輸出比例因子Ku進行在線調整,從而防止出現積分飽和現象,提高整個控制系統的自適應能力.FC2的輸入變量采用誤差絕對值|e||e|和誤差變化的絕對值|ec||ec|,輸出的模糊變量為參數Kp,Ki和Ku與FC1設計相仿,對模糊變量的論域也采用標準化處理,誤差絕對值|e||e|和誤差變化率的絕對值|ec||ec|的論域化歸為;參數Kp,Ki和Ku的論域范圍標準化為,隸屬度函數采用高斯形,相應的隸屬度函數如圖4、圖5所示.1.4.2參數調整原則要歸納出FC2模糊控制器對參數進行調整的規則,首先得分析FC2對于參數調整的原則.(1)通過kp來防止起事條件下系統的響應PI控制器在整個控制系統中主要是為了減小系統的穩態誤差以及提高系統的響應過程.對PI控制器主要涉及到兩個參數Kp,Ki的調整,當|e||e|較大時,此時為了加快系統的響應,應當取較大的Kp,為了防止出現振蕩應當取Ki=0;當|e||e|中等大小時,為了防止出現超調,應當減小Kp,Ki取適中;當|e||e|較小時,為了提高穩態角度,可以適當增大Ki.通過這樣分析,可以得到表2、表3的調整規則表.(2)控制量u的確定模糊控制器的輸出比例因子Ku對模糊控制的效果影響較大,動態的調整Ku的大小等效于動態的改變了控制規則,使得系統的響應速度和穩定性提高.當|e||e|和|ec||ec|較大時,控制系統主要是減小誤差,為了加快響應過程,應取較大的控制量u,所以Ku較大.當|e||e|和|ec||ec|較小時,系統接近穩定值,這時應減小u達到穩態誤差的要求,Ku應較小;當|e||e|和|ec||ec|中等大小時,Ku也應取中等大小的值.通過分析可以得到如表4的調整規則.2實驗和結果2.1壓力引系統數學模型為了驗證本文提出的混合參數自調整模糊PID控制器的控制效果,將該控制器應用到水輪發電機組的控制上,圖6所示水輪機組的控制系統圖,Mt為水力矩,Qt為流量,H為水頭,n為轉速.水輪發電機組的模型表示為{Μt=Μt(Η,n,α)Qt=Qt(Η,n,α)(2){Mt=Mt(H,n,α)Qt=Qt(H,n,α)(2)考慮壓力引水系統、發電機、負載以及電液伺服系統的動態特性,將系統進行線性化處理,得到如圖7所示的線性化系統方框圖,將圖7化簡得到系統的數學模型為(mg0=0).G(s)=x(s)u(s)=1Τys+1.ey-(eqyeh-eqhey)ΤwseqhΤws+1.1Ταs+eg(3)(mg0=0).G(s)=x(s)u(s)=1Tys+1.ey?(eqyeh?eqhey)TwseqhTws+1.1Tαs+eg(3)(2)式中,Tα是機械負載時間常數,Tw是壓力引水系統的時間常數,其余的均為系統參數.這里其數值分別為eqh=0.359,ey=1.190,eqy=0.930,eh=0.835,Tw=1.27,Ta=9.06,Ty=0.02,ex=-761,eg=0.50.代入(3)式可得系統的數學模型為:G21(s)=-0.3518s+0.94370.0655s3+3.4286s2+7.6607s+1(4)G21(s)=?0.3518s+0.94370.0655s3+3.4286s2+7.6607s+1(4)2.2不同工況下控制器響應情況對比將本文提出的參數自調整模糊PID控制器應用于水輪發電機組模型G21的控制,被控對象G21的階躍響應如圖8中曲線a所示,可以看出在混合參數自調整模糊PID控制器的作用之下,系統能夠快速響應,并且超調量很小.進一步考慮在被控對象發生改變時控制器的魯棒性.在工況發生改變時,得到下列不同的水輪機組模型:G25(s)=-0.5653s+0.68220.0587s3+3.0617s2+6.5511s+1(5)G25(s)=?0.5653s+0.68220.0587s3+3.0617s2+6.5511s+1(5)G31(s)=-0.4961s+0.38140.0597s3+3.1003s2+5.8539s+1(6)保持G21(s)控制時的控制器參數,將被控對象分別變為G25(s)和G31(s),得到相應的控制曲線如圖8中曲線b、c所示.從上述控制曲線可以看出,雖然對象模型發生了改變,但是在混合參數自調整模糊PID控制器的作用之下,能夠很好的適應對象參數的變化,整個控制系統響應快速、超調量小,具有較強的魯棒性.3控制效果水輪機組由于具有不確定性和時變性,因而其動態特性具有多模型特征.本文提出一種混合參數自調整模糊PID控制策略,在水輪機組模型發生明顯變換的情況