基于模糊PID控制的仿真設(shè)計

1、基于模糊PID的控制器的仿真設(shè)計學(xué)院: 信息學(xué)院專業(yè)：姓名：指導(dǎo)老師:自動化趙娟學(xué)號:職稱：080104021044彭文亮講師中國·珠海二一二年五月北京理工大學(xué)珠海學(xué)院2012屆本科生畢業(yè)設(shè)計北京理工大學(xué)珠海學(xué)院畢業(yè)設(shè)計誠信承諾書本人鄭重承諾：我所呈交的畢業(yè)設(shè)計基于模糊 PID的控制器的仿真設(shè)計是在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下,獨立開展研究取得的成果，文中引用他人的觀點和材料，均在文后按順序列出其參考文獻(xiàn)，設(shè)計使用的數(shù)據(jù)真實可靠.承諾人簽名：日期:年月北京理工大學(xué)珠海學(xué)院2012屆本科生畢業(yè)設(shè)計III基于模糊PID的控制器的仿真設(shè)計摘要PID（比例積分微分）控制具有結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性能好、可靠性高

2、等優(yōu)點，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的控制系統(tǒng)。而對于一些多變量、非線性、時滯的系統(tǒng),傳統(tǒng)的PID控制器并不能達(dá)到預(yù)期的效果。隨著模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展,模糊控制的思想逐漸得到控制工程師們的重視，各種模糊控制器也應(yīng)運而生。而單純的模糊控制器有其自身的缺陷-控制效果很粗糙、控制精度無法達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。但利用傳統(tǒng)的PID控制器和模糊控制器結(jié)合形成的模糊自適應(yīng)的PID控制器可以彌補其缺陷；它將系統(tǒng)對應(yīng)的誤差和誤差變化率反饋給模糊控制器進(jìn)而確定相關(guān)參數(shù),保證系統(tǒng)工作在最佳狀態(tài)，實現(xiàn)優(yōu)良的控制效果。論文介紹了參數(shù)自適應(yīng)模糊PID控制器的設(shè)計方法和步驟。并利用MATLAB 中的SIMULINK 和模糊邏輯推理系統(tǒng)工

3、具箱進(jìn)行了控制系統(tǒng)的仿真研究,并簡要地分析了對應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)。關(guān)鍵詞：經(jīng)典PID控制模糊控制自適應(yīng)模糊PID控制器參數(shù)整定 MATLAB仿真The simulation and designbased fuzzy PID controlABSTRACTPID（Proportion Integration Differentiation) control， with lots of advantages including simple structure， good stability and high reliability， is quite suitable to establish es

4、pecially the control system which accurate mathematical model is available and needed。 However， taken multivariable， nonlinear and time-lag into consideration, traditional PID controller can not reach the expected effect. Along with the development of Fuzzy Mathematics, control engineers gradually p

5、ay much attention to the idea of Fuzzy Control, thus promoting the invention of fuzzy controllers. However, simple fuzzy controller has its own defect， where control effect is quite coarse and the control precision can not reach the expected level。 Therefore, the Fuzzy Adaptive PID Controller is cre

6、ated by taking advantage of the superiority of PID Controller and Fuzzy Controller。 Taken this controller in use， the corresponding error and its differential error of the control system can be feed backed to the Fuzzy Logic Controller。 Moreover, the three parameters of PID Controller is determined

7、online through fuzzification， fuzzy reasoning and defuzzification of the fuzzy system to maintain better working condition than the traditional PID controller。 Meanwhile，the design method and general steps are introduced of the Parameter self-setting Fuzzy PID Controller。 Eventually， the Fuzzy Infer

8、ence SystemsToolbox and SIMULINK toolbox are used to simulate Control System。 The results of the simulation show that Self-organizing Fuzzy Control System can get a better effect than the Classical PID controlled evidently。 Keywords:Classic PID control Fuzzy Control Parameters tuning the Fuzzy Adapt

9、ive PID Controller MATLAB simulation目錄摘要IABSTRACTII1緒論11.1本設(shè)計的目的、意義及應(yīng)達(dá)到的技術(shù)要求11.2本設(shè)計在國內(nèi)外的發(fā)展概況及存在的問題21.3研究的主要內(nèi)容32方案選擇及可行性分析42。1方案的選擇42.2方案可行性分析53 PID算法及參數(shù)介紹63.1 PID算法介紹63。2 PID參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響84設(shè)計原理104.1模糊邏輯與模糊控制的概念104。2模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)和工作原理104。3模糊推理方式124.4模糊控制器的結(jié)構(gòu)134。5模糊控制器的隸屬函數(shù)144.6模糊推理方法205方案設(shè)計225.1模糊PID控制器組織結(jié)

10、構(gòu)和算法的確定225。2模糊PID控制器模糊部分設(shè)計236模糊PID控制器的MATLAB仿真286.1.模糊控制部分的fuzzy inference system仿真287結(jié)論37參考文獻(xiàn)38謝辭39附錄40北京理工大學(xué)珠海學(xué)院2012屆本科生畢業(yè)設(shè)計1緒論隨著越來越多的新型自動控制應(yīng)用于實踐,其控制理論的發(fā)展也經(jīng)歷了經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論三個階段。智能控制的典型實例是模糊全自動洗衣機。自動控制系統(tǒng)可分為開環(huán)控制系統(tǒng)和閉環(huán)控制系統(tǒng)。一個控制系統(tǒng)包括控制器、傳感器、變送器、執(zhí)行機構(gòu)、輸入輸出接口?？刂破鞯妮敵鼋?jīng)過輸出接口、執(zhí)行機構(gòu)加到被控系統(tǒng)上，控制系統(tǒng)的被控量，經(jīng)過傳感器、變

11、送器通過輸入接口送到控制器。不同的控制系統(tǒng),傳感器、變送器、執(zhí)行機構(gòu)是不一樣的。比如壓力控制系統(tǒng)要采用壓力傳感器,電加熱控制系統(tǒng)要采用溫度傳感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器，儀表，已經(jīng)很多，產(chǎn)品已在工程實際中得到了廣泛的應(yīng)用。比如,工業(yè)生產(chǎn)過程中，對于生產(chǎn)裝置的溫度、壓力、流量、液位等工藝變量常常要求維持在一定的數(shù)值上，或按一定的規(guī)律變化,以滿足生產(chǎn)工藝的要求.PID控制器可以根據(jù)PID控制原理對整個控制系統(tǒng)進(jìn)行偏差調(diào)節(jié),從而使被控變量的實際值與工藝要求的預(yù)定值一致。經(jīng)典PID控制的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制,又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有

12、近70年歷史，它因結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一，現(xiàn)今也在很多領(lǐng)域有應(yīng)用。尤其是當(dāng)被控對象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握或得不到精確的數(shù)學(xué)模型，控制理論的其它技術(shù)難以采用,系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)又必須依靠經(jīng)驗和現(xiàn)場調(diào)試來確定時，應(yīng)用PID控制技術(shù)最為方便。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全世界過程控制領(lǐng)域使用的控制器84仍是純PID調(diào)節(jié)器，若改進(jìn)型包含在內(nèi)則超過90%。1。1本設(shè)計的目的、意義及應(yīng)達(dá)到的技術(shù)要求PID 控制是最早發(fā)展起來的控制策略之一.由于其算法簡單,魯棒性好和可靠性高被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制。在PID 控制中。一個至關(guān)重要的問題是PID 參數(shù)（比例系數(shù)、積分時間、

13、微分時間）的整定。參數(shù)整定的優(yōu)劣不但會影響到控制質(zhì)量，而且還會影響到控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。而實際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性、時變等不確定性干擾.常規(guī)PID 控制器經(jīng)常出現(xiàn)參數(shù)整定不良、控制性能欠佳，且對運行工況的適應(yīng)性較差等情況。針對以上問題，長期以來，人們一直在尋求PID 控制器的自動整定技術(shù)，以適應(yīng)復(fù)雜的工況和高指標(biāo)的控制要求。模糊控制是一類應(yīng)用模糊集合理論的控制方法,不需要被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，因而特別適用于一些大滯后、時變、非線性的復(fù)雜系統(tǒng).將模糊控制和傳統(tǒng)PID 控制相結(jié)合組成模糊PID 控制器，不但具有PID 控制精度高等優(yōu)點，又兼有模糊控制靈活、適應(yīng)性強的優(yōu)點,是近年來控制

14、領(lǐng)域十分活躍的一支分支。本設(shè)計的技術(shù)要求以及優(yōu)點:1。模糊控制完全在操作人員經(jīng)驗控制基礎(chǔ)上實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制,無需建立數(shù)學(xué)模型,能夠解決不確定系統(tǒng)的一種有效途徑。2.模糊控制具有較強的魯棒性,被控對象參數(shù)的變化對模糊控制的影響不明顯，可用于非線性、時變、時滯的系統(tǒng)，并能獲得優(yōu)良的控制效果。3。由離散計算得到控制查詢表，提高了控制系統(tǒng)的實時性、快速性。4?？刂频臋C理符合人們對過程控制作用的直觀描述和思維邏輯，是人工智能的再現(xiàn)，屬于智能控制.1。2本設(shè)計在國內(nèi)外的發(fā)展概況及存在的問題國內(nèi)在模糊控制方面也同樣取得了顯著成果.1986年,都志杰等人用單片機研制了工業(yè)用模糊控制器.隨后，何鋼、能秋思、劉浪

15、舟等人相繼將模糊控制方法成功地應(yīng)用在堿熔釜反應(yīng)溫度、玻璃窯爐等控制系統(tǒng)中。在社會生活領(lǐng)域中體現(xiàn)在模糊控制技術(shù)在家電中的應(yīng)用，所謂模糊家電，就是根據(jù)人的經(jīng)驗，在電腦或者芯片的控制下實現(xiàn)可模仿人的思維進(jìn)行操作的家用電器.幾種典型的模糊家電產(chǎn)品如下:模糊電視機這類電視機可根據(jù)室內(nèi)光線的強弱調(diào)整電視機的亮度，根據(jù)人與電視機的距離自動調(diào)整音量，同時能夠自動調(diào)節(jié)電視機的色度、清晰度和對比度。模糊空調(diào)器模糊空調(diào)器可以靈敏地控制室內(nèi)的溫度。日本研制了一種模糊空調(diào)器,利用紅外線傳感器識別房間信息（人數(shù)、溫度、大小、門開關(guān)等)，從而快速調(diào)整室內(nèi)溫度，提高了舒適感.模糊微波爐日本夏普公司生產(chǎn)的RESEI型微波爐，內(nèi)

16、部裝有12個傳感器，這些傳感器能對食物的重量、高度、形狀和溫度進(jìn)行測量，并利用這些信息自動選擇化霜、再熱、燒烤和對流4種工作方式,并自動決定烹制時間.模糊洗衣機以我國生產(chǎn)的小天鵝模糊控制全自動洗衣機為例它能夠自動識別洗衣物人重量、質(zhì)地、污臟性質(zhì)和程度采用模糊控制技術(shù)來選擇合適的水位、洗滌時間、水流程序等，其性能已經(jīng)達(dá)到國外同類產(chǎn)品的水平。模糊電動剃刀日本三洋、松下公司推出了模糊控制電動剃刀通過利用傳感器分析胡須的生長情況和面部輪廓自動調(diào)整刀片并選擇最佳的剃削速度。在工業(yè)爐方面、石化方面、煤礦行業(yè)、食品加工行業(yè)領(lǐng)域模糊控制應(yīng)用也很廣泛.模糊控制主要有以下幾個發(fā)展方向：(1) FuzzyPID復(fù)合

17、控制FuzzyPID復(fù)合控制是將模糊控制與常規(guī)PID控制算法相結(jié)合的控制方法，以此達(dá)到較高的控制精度。它比單用模糊控制和單用PID控制均具有更好的控制性能.（2)自適應(yīng)模糊控制自適應(yīng)模糊控制能自動地對模糊控制規(guī)則進(jìn)行修改和完善，以提高控制系統(tǒng)的性能。它具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力，對于那些具有非線性、大時滯、高階次的復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的控制效果.（3）專家模糊控制專家模糊控制是將專家系統(tǒng)技術(shù)與模糊控制相結(jié)合的產(chǎn)物。引入專家系統(tǒng)可進(jìn)一步提高模糊控制的智能水平。專家模糊控制保持了基于規(guī)則的方法和模糊集處理帶來的靈活性，同時又把專家系統(tǒng)技術(shù)的知識表達(dá)方法結(jié)合進(jìn)來，能處理更廣泛的控制問題。（4）神經(jīng)模糊控制

18、模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)的獲取與確定是模糊控制中的“瓶頸"問題。神經(jīng)模糊控制是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制方法。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，來獲取并修正模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù).（5)多變量模糊控制多變量模糊控制有多個輸入變量和輸出變量，它適用于多變量控制系統(tǒng).多變量耦合和“維數(shù)災(zāi)”問題是多變量模糊控制需要解決的關(guān)鍵問題。1。3研究的主要內(nèi)容在工業(yè)控制中，PID控制是工業(yè)控制中最常用的方法。為了使控制器具有較好的自適應(yīng)性，實現(xiàn)控制器參數(shù)的自動調(diào)整，可以采用模糊控制理論的方法。模糊控制已成為智能自動化控制研究中最為活躍而富有成果的領(lǐng)域。其中，模糊PID控制技術(shù)扮演了十分重要的角色，并目仍將成為

19、未來研究與應(yīng)用的重點技術(shù)之一.本畢業(yè)設(shè)計基于模糊 PID的控制器的仿真設(shè)計,要求具有良好的性能。2方案選擇及可行性分析2.1方案的選擇方案一：經(jīng)典PID控制系統(tǒng):P控制：這類控制輸出的變化與輸入控制器的偏差成比例關(guān)系，輸入偏差越大輸出越大。單純的比例控制適用于擾動不大，滯后較小，負(fù)荷變化小，要求不高,允許有一定剩余誤差存在的場合。在工業(yè)生產(chǎn)中,比例控制規(guī)律使用較為普遍,它是控制規(guī)律中最基本的、應(yīng)用最普遍的一種,其最大優(yōu)點就是控制及時、迅速.只要有偏差產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用。但是不能最終消除剩余誤差的缺點限制了它的單獨使用。PI控制：克服剩余誤差的辦法是在比例控制的基礎(chǔ)上加上積分控制。積分

20、控制器的輸出與輸入偏差對時間的積分成正比。它的輸出不僅與輸入偏差的大小有關(guān),而且還與偏差存在的時間有關(guān)。只要偏差存在，輸出就會不斷累積，一直到偏差為零,累積才會停止。所以，積分控制可以消除剩余誤差。PD控制：當(dāng)被控對象受到擾動作用后，被控變量沒有立即發(fā)生變化，而是有一個時間上的延遲.因此要引入比例、微分作用，即PD控制。它比單純的比例作用更快。尤其是對容量滯后大的對象,可以減小偏差的幅度，節(jié)省控制時間顯著改善控制質(zhì)量。PID比例積分微分：最為理想的控制當(dāng)屬比例積分微分控制,即PID控制。它集三者之長，既有比例作用的及時迅速，又有積分作用的消除剩余誤差能力，還有微分作用的超前控制功能.當(dāng)偏差擾動

21、出現(xiàn)時，微分立即大幅度動作，抑制偏差的這種躍變，比例也同時起消除偏差的作用,使振蕩幅度減小.由于比例作用是持久和起主要作用的控制規(guī)律,積分作用可以慢慢把剩余誤差克服掉,因此可使系統(tǒng)比較穩(wěn)定，只要，三個作用的控制參數(shù)選擇得當(dāng)，便可充分發(fā)揮三種控制規(guī)律的優(yōu)點，得到較為理想的控制效果.即當(dāng)我們不完全了解一個系統(tǒng)和被控對象，或不能通過有效的測量手段來獲得系統(tǒng)參數(shù)時,最適合用PID控制技術(shù)。然而伴隨著新的控制系統(tǒng)的不斷涌現(xiàn),PID控制策略在控制非線性、時變、強耦合及參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定的復(fù)雜過程時，控制效果不理想.因此,它的應(yīng)用受到了很大程度上的限制。方案二：模糊PID控制系統(tǒng)利用人工智能的方法將操作人員的

22、調(diào)整經(jīng)驗作為知識存入計算機中,根據(jù)現(xiàn)場實際情況，計算機自動調(diào)整PID參數(shù)，即智能PID控制器。這種控制器把古典的PID控制與先進(jìn)的專家系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)系統(tǒng)的最佳控制。這種控制必須精確地確定對象模型，首先將操作人員(專家)長期實踐積累的經(jīng)驗知識用控制規(guī)則模型化,然后運用推理便可對PID參數(shù)實現(xiàn)最佳調(diào)整。由于操作者經(jīng)驗不易精確描述,控制過程中各種信號量以及評價指標(biāo)不易定量表示，模糊理論是解決這一問題的有效途徑，所以人們運用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法，把規(guī)則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規(guī)則以及有關(guān)信息（如評價指標(biāo)、初始PID參數(shù)等)作為知識存入計算機知識庫中,然后計算機根據(jù)控制系統(tǒng)的實際

23、響應(yīng)情況(即專家系統(tǒng)的輸入條件）,運用模糊推理，即可自動實現(xiàn)對PID參數(shù)的最佳調(diào)整，這就是模糊自適應(yīng)PID控制。模糊自適應(yīng)PID控制器目前有多種結(jié)構(gòu)形式，但其工作原理基本一致.自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差和誤差變化作為輸入,可以滿足不同時刻的和對PID參數(shù)自整定的要求。利用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進(jìn)行修改，便構(gòu)成了自適應(yīng)模糊PID控制器,其結(jié)構(gòu)如圖2.1所示。圖2。1 自適應(yīng)模糊PID控制器結(jié)構(gòu)圖PID參數(shù)模糊自整定是找出PID三個參數(shù)與和之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷檢測，根據(jù)模糊控制原理來對3個參數(shù)進(jìn)行在線修改，以滿足不同和時對控制參數(shù)的不同要求,而使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。綜

24、上,比較兩種方案可知,帶有大擾動、時滯、時變的系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)的PID控制器參數(shù)整定比較困難,最佳參數(shù)容易漂移,使用模糊自整定PID控制器往往可以克服傳統(tǒng)PID控制器的不足。2.2方案可行性分析從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等各方面來考慮,的作用如下：（1）比例系數(shù)的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度.越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。取值過小,則會降低調(diào)節(jié)精度，使響應(yīng)速度緩慢，從而延長調(diào)節(jié)時間，使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。（2)積分作用系數(shù)的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。越大，系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除越快,但過大，在響應(yīng)過程的初期會產(chǎn)生

25、積分飽和現(xiàn)象，從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào).若過小，將使系統(tǒng)靜態(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)的作用是改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，其作用主要是在響應(yīng)過程中抑制偏差向任何方向的變化,對偏差變化進(jìn)行提前預(yù)報。但過大,會使響應(yīng)過程提前制動,從而延長調(diào)節(jié)時間，而且會降低系統(tǒng)的抗干擾性能.3PID算法及參數(shù)介紹3。1 PID算法介紹1。位移式PID算法被控對象執(zhí)行機構(gòu) D(s)x（t）e(t）y（t）-圖3.1 PID控制流圖其控制原則如公式：其中Kp-比例系數(shù)Ti積分時間常數(shù)Td-微分時間常數(shù)e（t）偏差u(t)-控制量經(jīng)離散化得公式：調(diào)節(jié)器輸出u（k）與跟過去所有偏差信號有關(guān),計算機需要

26、對e(t）進(jìn)行累加，運算工作量很大，而且計算機故障可能是u（k）做大幅振蕩,這種情況往往是控制很不方便,再有些場合可能會造成嚴(yán)重的事故。另外,控制器的輸出u（k）對應(yīng)的是執(zhí)行機構(gòu)的實際位置：如果計算機出現(xiàn)故障,u(k）的大幅度變化會引起執(zhí)行機構(gòu)位置的大幅度變化,因此，在實際的控制系統(tǒng)中不太常用這種方法.2增量式PID算法依據(jù)位移式PID算法，可推理出公式：式中e（k)第k次采樣時的偏差值；e(k1）-第k1次采樣時的偏差值；u（k)-第k次采樣時調(diào)節(jié)器的輸出；Kp比例系數(shù);，依據(jù)算法形式,顯然可以看出增量式PID算法和位置式算法相比具有以下幾個優(yōu)點:首先,增量式算法只與e（k）、e(k-1）、

27、e(k-2)有關(guān)，不需要進(jìn)行累加，不易引起積分飽和，因此能獲得較好的控制效果.其次，在位置式控制算法中，由手動到自動切換時,必須首先使計算機的輸出值等于閥門的原始開度，才能保證手動到自動的無擾動切換,這將給程序設(shè)計帶來困難。而增量式設(shè)計只與本次的偏差值有關(guān)，與閥門原來的位置無關(guān)，因而易于實現(xiàn)手動自動的無擾動切換。再次，增量式算法中,計算機只輸出增量，誤動作影響小。必要時可加邏輯保護(hù),限制或禁止故障時的輸出.為適應(yīng)更多的應(yīng)用領(lǐng)域，PID控制器也有了多種算法。3 積分分離PID算法積分分離PID算法基本思想是：設(shè)置一個積分分離閾值，當(dāng)e(k）|時，采用PID控制，以便于消除靜差,提高控制精度；當(dāng)|

28、e(k)|時，采用PD控制.其對應(yīng)的算法s是公式:其中,為邏輯變量，其取值原則為：公式：1（k)0（k）對同一控制對象，分別采用普通PID控制和積分分離PID控制，如圖3。2：圖3.2 PID控制和積分分離PID控制比較其中1-普通PID控制效果 2-積分分離PID控制效果顯然，積分分離的PID比普通的PID的控制效果好.4 不完全微分PID算法在PID控制器的輸出端再串聯(lián)一階慣性環(huán)節(jié)（比如低通濾波器)來抑制高頻干擾,平滑控制器的輸出，這樣就組成了不完全微分PID控制,見圖3。3.PID調(diào)節(jié)器E(s）圖3。3 不完全微分PID控制器其控制算法，如公式25所示.其中，通過這樣的算法可以延長微分作

29、用的時間,見圖3.4.(a） （b)圖3。4 不完全微分PID和完全微分PID控制特性比較不完全微分PID控制中的微分作用能緩慢地維持多個采樣周期,使一般的工業(yè)執(zhí)行機構(gòu)能較好地跟蹤微分作用的輸出。因此，抗干擾能力較強，在一些擾動頻繁的場合應(yīng)用十分普遍。3。2 PID參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響1比例系數(shù)p對系統(tǒng)性能的影響比例系數(shù)加大，使系統(tǒng)的動作靈敏,速度加快，穩(wěn)態(tài)誤差減小.p偏大，振蕩次數(shù)加多,調(diào)節(jié)時間加長。p太大時，系統(tǒng)會趨于不穩(wěn)定。p太小，又會使系統(tǒng)的動作緩慢。p可以選負(fù)數(shù)，這主要是由執(zhí)行機構(gòu)、傳感器以控制對象的特性決定的。如果d的符號選擇不當(dāng)，對象狀態(tài)（pv值）就會離控制目標(biāo)的狀態(tài)（sv值）越

30、來越遠(yuǎn)，如果出現(xiàn)這樣的情況p的符號就一定要取反。2積分控制對系統(tǒng)性能的影響積分作用使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降，i?。ǚe分作用強）會使系統(tǒng)不穩(wěn)定，但能消除穩(wěn)態(tài)誤差，提高系統(tǒng)的控制精度。3微分控制對系統(tǒng)性能的影響微分作用可以改善動態(tài)特性，Td偏大時,超調(diào)量較大，調(diào)節(jié)時間較短。Td偏小時，超調(diào)量也較大，調(diào)節(jié)時間也較長。只有Td合適，才能使超調(diào)量較小,減短調(diào)節(jié)時間。4PID控制器參數(shù)整定PID控制器的參數(shù)整定是控制系統(tǒng)設(shè)計的核心內(nèi)容。它是根據(jù)被控過程的特性確定PID控制器的比例系數(shù)、積分時間和微分時間的大小。PID控制器參數(shù)整定的方法很多，概括起來有兩大類:一是理論計算整定法.它主要是依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過

31、理論計算確定控制器參數(shù)。這種方法所得到的計算數(shù)據(jù)未必可以直接用，還必須通過工程實際進(jìn)行調(diào)整和修改。二是工程整定方法,它主要依賴工程經(jīng)驗，直接在控制系統(tǒng)的試驗中進(jìn)行,且方法簡單、易于掌握，在工程實際中被廣泛采用。PID控制器參數(shù)的工程整定方法,主要有臨界比例法、反應(yīng)曲線法和衰減法。三種方法各有其特點，其共同點都是通過試驗，然后按照工程經(jīng)驗公式對控制器參數(shù)進(jìn)行整定.但無論采用哪一種方法所得到的控制器參數(shù)都需要在實際運行中進(jìn)行最后調(diào)整與完善?，F(xiàn)在一般采用的是臨界比例法。4設(shè)計原理4.1模糊邏輯與模糊控制的概念模糊控制相關(guān)概念 “模糊邏輯”的概念，其根本在于區(qū)分布爾邏輯或清晰邏輯，用來定義那些含混不清

32、，無法量化或精確化的問題，對于馮？諾依曼開創(chuàng)的基于“真假"推理機制,以及因此開創(chuàng)的電子電路和集成電路的布爾算法,模糊邏輯填補了特殊事物在取樣分析方面的空白.在模糊邏輯為基礎(chǔ)的模糊集合理論中,某特定事物具有特色集的隸屬度，他可以在“是”和“非"之間的范圍內(nèi)取任何值.而模糊邏輯是合理的量化數(shù)學(xué)理論，是以數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為根本去處理這些不確定、不精確的信息。模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個過程的控制算法.它是用模糊數(shù)學(xué)的知識模仿人腦的思維方式,根據(jù)模糊現(xiàn)象進(jìn)行識別和判決，給出精確控制量,進(jìn)而對被控對象進(jìn)行控制的.對于參數(shù)精確已知的數(shù)學(xué)模型，我們可以用波特圖或奈克斯特圖來分析其過程以獲得精

33、確的設(shè)計參數(shù).而對一些復(fù)雜系統(tǒng)，如粒子反應(yīng)，氣象預(yù)報等設(shè)備，建立一個合理而精確的數(shù)學(xué)模型是非常困難的。對于電力傳動中的變速矢量控制問題，盡管可以通過測量得知其模型，但由于其多變量且非線性變化的特點,精確控制也是非常困難的。模糊控制技術(shù)依據(jù)與操作者的實踐經(jīng)驗和直觀推斷,也依靠設(shè)計人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗和知識積累。它無需建立設(shè)備模型，因此基本上是自適應(yīng)的，具有很強的魯棒性。歷經(jīng)多年發(fā)展，已有許多成功應(yīng)用模糊控制理論的案例，如Rutherford、Carter應(yīng)用于冶金爐和熱交換器的控制裝置.4。2模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)和工作原理模糊控制器有如下結(jié)構(gòu)，圖4。1呈現(xiàn)了其基本控制流程.模糊化被控制對象模糊推

34、理解模糊知識庫圖4. 1模糊控制器控制流程FC為了了解模糊控制器到工作原理，圖4。2列出其結(jié)構(gòu)框圖。知識庫模糊化接口被控制對象模糊推理機解模糊數(shù)據(jù)庫圖4. 2模糊控制器結(jié)構(gòu)規(guī)律庫顯然，模糊控制器到主要由模糊化接口、知識庫、模糊推理機、解模糊接口四部分組成，通過單位負(fù)反饋來引入誤差，并以此為輸入量進(jìn)行控制動作。模糊控制器各部分組成1  模糊化接口（Fuzzy interface）模糊控制器的輸入必須通過模糊化才能用于控制輸出的求解，因此它實際上是模糊控制器的輸入接口。它的主要作用是將真實的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個模糊矢量.對于一個模糊輸入變量e，其模糊子集通常可以作如下方式劃分：（1）負(fù)大

35、，負(fù)小，零，正小,正大=NB, NS， ZO， PS， PB (2）負(fù)大,負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中,正大=NB， NM， NS， ZO, PS， PM, PB （3)大，負(fù)中,負(fù)小，零負(fù),零正,正小，正中，正大=NB， NM， NS， NZ, PZ， PS， PM， PB 模糊化接口接受到輸入只有誤差信號e（t）,由e(t）再生成誤差變化率或誤差到差分e（t）,模糊化接口主要完成以下兩項功能:1.論域變換2。模糊化用三角型隸屬度函數(shù)表示如圖4。3所示.圖模糊子集和模糊化等級2。 知識庫(Knowledge BaseKB）圖4。3三角型隸屬度函數(shù)表示知識庫由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫兩部分構(gòu)成。（1）數(shù)據(jù)

36、庫（Data Base-DB）:數(shù)據(jù)庫所存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值(即經(jīng)過論域等級離散化以后對應(yīng)值的集合),若論域為連續(xù)域則為隸屬度函數(shù).在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過程中，向推理機提供數(shù)據(jù).（2)規(guī)則庫(Rule BaseRB）：模糊控制器的規(guī)則司基于專家知識或手動操作人員長期積累的經(jīng)驗，它是按人的直覺推理的一種語言表示形式.模糊規(guī)則通常有一系列的關(guān)系詞連接而成，如ifthen、else、also、end、or等，關(guān)系詞必須經(jīng)過“翻譯"才能將模糊規(guī)則數(shù)值化。最常用的關(guān)系詞為ifthen、also,對于多變量模糊控制系統(tǒng),還有and等。例如，某模糊控制系統(tǒng)

37、輸入變量為（誤差）和（誤差變化），它們對應(yīng)的語言變量為E和EC，可給出一組模糊規(guī)則：R1： IF E is NB and EC is NB then U is PB R2： IF E is NB and EC is NS then U is PM 通常把if部分稱為“前提部,而then部分稱為“結(jié)論部”，其基本結(jié)構(gòu)可歸納為If A and B then C,其中A為論域U上的一個模糊子集,B是論域V上的一個模糊子集。根據(jù)人工控制經(jīng)驗，可離線組織其控制決策表R， R是笛卡兒乘積集上的一個模糊子集，則某一時刻其控制量由下式給出:式中 × 模糊直積運算; °模糊合成運算。規(guī)則庫是

38、用來存放全部模糊控制規(guī)則的，在推理時為“推理機”提供控制規(guī)則。規(guī)則條數(shù)和模糊變量的模糊子集劃分有關(guān),劃分越細(xì)，規(guī)則條數(shù)越多，但并不代表規(guī)則庫的準(zhǔn)確度越高，規(guī)則庫的“準(zhǔn)確性”還與專家知識的準(zhǔn)確度有關(guān)。3推理與解模糊接口（Inference and Defuzzyinterface)推理是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。在模糊控制中，考慮到推理時間，通常采用運算較簡單的推理方法。最基本的有Zadeh近似推理,它包含有正向推理和逆向推理兩類。正向推理常被用于模糊控制中,而逆向推理一般用于知識工程學(xué)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)中.推理結(jié)果的獲得

39、，表示模糊控制的規(guī)則推理功能已經(jīng)完成。但是，至此所獲得的結(jié)果仍是一個模糊矢量,不能直接用來作為控制量，還必須作一次轉(zhuǎn)換，求得清晰的控制量輸出,即為解模糊.通常把輸出端具有轉(zhuǎn)換功能作用的部分稱為解模糊接口。綜上所述，模糊控制器實際上就是依靠微機（或單片機）來構(gòu)成的。它的絕大部分功能都是由計算機程序來完成的。隨著專用模糊芯片的研究和開發(fā)，也可以由硬件逐步取代各組成單元的軟件功能。4。3模糊推理方式Takagi-Sugeno模糊模型（高木-關(guān)野）傳統(tǒng)的模糊系統(tǒng)為Mamdani模糊模型,輸出為模糊量。,其函數(shù)形式為: y=a y=ax+b它與Mamdani模型的區(qū)別在于:（1)輸出變量為常量或線性函數(shù)

40、;（2)輸出為精確量。Sugeno模糊模型輸出隸屬函數(shù)為constant或linear，也稱TSK模糊模型， 旨在開發(fā)從給定的輸入輸出數(shù)據(jù)集合產(chǎn)生模糊規(guī)則的系統(tǒng)化方法。此類方法將解模糊也結(jié)合到模糊推理中，故輸出為精確量。這是因為Sugeno型模糊規(guī)則的后件部分表示為輸入量的線性組合。它是最常用的模糊推理算法。與Mamdani型類似,其中輸入量模糊化和模糊邏輯運算過程完全相同,主要差別在于輸出隸屬函數(shù)的形式.典型的零階Sugeno型模糊規(guī)則的形式:If x is A and y is B then z =k。式中,x和y為穿入語言變量,A和B為推理前件的模糊集合，z為輸出語言變量，k為常數(shù)。更為

41、一般的一階Sugeno模型規(guī)則形式為:If x is A and y is B then z=px+qy+r。當(dāng)然，以上兩種解模糊方法各有千秋。由于Mamdani型模糊推理規(guī)則的形式符合人們的思維和語言表達(dá)的習(xí)慣。因而能夠方便地表達(dá)人類的知識，但存在計算復(fù)雜、不利于數(shù)學(xué)分析的缺點，Sugeno型模糊推理則具有計算簡單，利于數(shù)學(xué)分析的優(yōu)點，是具有優(yōu)化與自適應(yīng)能力的控制器或模糊建模工具。4.4模糊控制器的結(jié)構(gòu)在確定性控制系統(tǒng)中,根據(jù)控制器輸出的個數(shù)，可分為單變量控制系統(tǒng)和多變量控制系統(tǒng).在模糊控制系統(tǒng)中也可類似地劃分為單變量模糊控制和多變量模糊控制.1 單變量模糊控制器（Single Variab

42、le Fuzzy Controller-SVFC）在單變量模糊控制器中，將其輸入變量的個數(shù)定義為模糊控制的維數(shù).（1）一維模糊控制器如圖4。4所示,一維模糊控制器的輸入變量往往選擇為受控量和輸入給定的偏差量E.由于僅僅采用偏差值，很難反映過程的動態(tài)特性品質(zhì),因此，所能獲得的系統(tǒng)動態(tài)性能是不能令人滿意的。這種一維模糊控制器往往被用于一階被控對象。圖4.4一維模糊控制器（2）二維模糊控制器如圖4。5所示,二維模糊控制器的兩個輸入變量基本上都選用受控變量和輸入給定的偏差E和偏差變化EC，由于它們能夠較嚴(yán)格地反映受控過程中輸出變量的動態(tài)特性，因此，在控制效果上要比一維控制器好得多，也是目前采用較廣泛的

43、一類模糊控制器。圖4.5二維模糊控制器（3）三維模糊控制器如圖4。6所示，三維模糊控制器的三個輸入變量分別為系統(tǒng)偏差量E、偏差變化量EC和偏差變化的變化率ECC。由于這些模糊控制器結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,推理運算時間長,因此除非對動態(tài)特性的要求特別高的場合，一般較少選用三維模糊控制器。圖4。6三維模糊控制器模糊控制系統(tǒng)所選用的模糊控制器維數(shù)越高，系統(tǒng)的控制精度也就越高。但是維數(shù)選擇太高，模糊控制規(guī)律就過于復(fù)雜，這是人們在設(shè)計模糊控制系統(tǒng)時，多數(shù)采用二維控制器的原因。4。5模糊控制器的隸屬函數(shù)在Matlab中已經(jīng)開發(fā)出了11種隸屬函數(shù),即雙S形隸屬函數(shù)（dsigmf）、聯(lián)合高斯型隸屬函數(shù)(gauss2mf）

44、、高斯型隸屬函數(shù)（gaussmf）、廣義鐘形隸屬函數(shù)(gbellmf）、II型隸屬函數(shù)（pimf）、雙S形乘積隸屬函數(shù)（psigmf)、S狀隸屬函數(shù)(smf）、S形隸屬函數(shù)（sigmf）、梯形隸屬函數(shù)（trapmf）、三角形隸屬函數(shù)(trimf）、Z形隸屬函數(shù)（zmf）.在模糊控制中應(yīng)用較多的隸屬函數(shù)有以下6種隸屬函數(shù).（1)高斯型隸屬函數(shù)高斯型隸屬函數(shù)（如圖4。7）由兩個參數(shù)和c確定：其中參數(shù)b通常為正，參數(shù)c用于確定曲線的中心。Matlab表示為圖4.7高斯型隸屬函數(shù)（M=1）（2） 廣義鐘型隸屬函數(shù)廣義鐘型隸屬函數(shù)（如圖4.8)由三個參數(shù)a,b，c確定：其中參數(shù)b通常為正，參數(shù)c用于確定

45、曲線的中心。Matlab表示為圖4。8廣義鐘形隸屬函數(shù)(M=2）(3) S形隸屬函數(shù)S形函數(shù)sigmf(x，a c）（如圖4.9）由參數(shù)a和c決定:其中參數(shù)a的正負(fù)符號決定了S形隸屬函數(shù)的開口朝左或朝右，用來表示“正大"或“負(fù)大”的概念.Matlab表示為 :sigmf（x，a，c)圖4。9S形隸屬函數(shù)（M=3）(4）梯形隸屬函數(shù)梯形曲線（如圖4。10）可由四個參數(shù)a，b，c，d確定：其中參數(shù)a和d確定梯形的“腳”，而參數(shù)b和c確定梯形的“肩膀”. Matlab表示為：trapmf（x，a，b，c，d） 圖4。10梯形隸屬函數(shù)(M=4) （5)三角形隸屬函數(shù)三角形曲線（如圖4。11）

46、的形狀由三個參數(shù)a，b,c確定：其中參數(shù)a和c確定三角形的“腳”，而參數(shù)b確定三角形的“峰"。 Matlab表示為 trimf(x,a,b，c)圖4.11三角形隸屬函數(shù)（M=5）（6）Z形隸屬函數(shù)這是基于樣條函數(shù)的曲線(如圖4。12)，因其呈現(xiàn)Z形狀而得名。參數(shù)a和b確定了曲線的形狀.Matlab表示為 zmf（x，a，b)圖4.12 Z形隸屬函數(shù)（M=6）4。6模糊推理方法通過模糊推理得到的結(jié)果是一個模糊集合。但在實際模糊控制中,必須要有一個確定值才能控制或驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu).將模糊推理結(jié)果轉(zhuǎn)化為精確值的過程稱為反模糊化。常用的反模糊化有三種：（1)最大隸屬度法選取推理結(jié)果模糊集合中隸屬

47、度最大的元素作為輸出值，即,。如果在輸出論域V中,其最大隸屬度對應(yīng)的輸出值多于一個，則取所有具有最大隸屬度輸出的平均值，即：N為具有相同最大隸屬度輸出的總數(shù).最大隸屬度法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀，只考慮最大隸屬度處的輸出值.因此，難免會丟失許多信息.它的突出優(yōu)點是計算簡單.在一些控制要求不高的場合，可采用最大隸屬度法。（2） 重心法為了獲得準(zhǔn)確的控制量，就要求模糊方法能夠很好的表達(dá)輸出隸屬度函數(shù)的計算結(jié)果.重心法是取隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心為模糊推理的最終輸出值，即對于具有m個輸出量化級數(shù)的離散域情況與最大隸屬度法相比較，重心法具有更平滑的輸出推理控制。即使對應(yīng)于輸入信號的微小變

48、化,輸出也會發(fā)生變化.（3)加權(quán)平均法工業(yè)控制中廣泛使用的反模糊方法為加權(quán)平均法，輸出值由下式?jīng)Q定其中系數(shù)的選擇根據(jù)實際情況而定.不同的系數(shù)決定系統(tǒng)具有不同的響應(yīng)特性.當(dāng)系數(shù)取隸屬度時，就轉(zhuǎn)化為重心法。反模糊化方法的選擇與隸屬度函數(shù)形狀的選擇、推理方法的選擇相關(guān)Matlab提供五種解模糊化方法:(1)centroid：面積重心法;(2）bisector：面積等分法;（3)mom：最大隸屬度平均法；(4）som最大隸屬度取小法；（5)lom：大隸屬度取大法.在Matlab中，可通過setfis（）設(shè)置解模糊化方法，通過defuzz(）執(zhí)行反模糊化運算.5方案設(shè)計模糊PID控制器是以操作人員手動控

49、制經(jīng)驗總結(jié)出的控制規(guī)則為核心,通過辨識系統(tǒng)當(dāng)前的運行狀態(tài)，經(jīng)過模糊推理，模糊判決，解模糊過程得到確定的控制量以實現(xiàn)對被控對象的在線控制。系統(tǒng)流程圖如下圖5。1所示。圖5。1 系統(tǒng)流程圖5。1模糊PID控制器組織結(jié)構(gòu)和算法的確定論文中,模糊PID控制器的設(shè)計選用二維模糊控制器。即以給定值的偏差e和偏差變化ec為輸入；Kp,Kd,Ki為輸出的自適應(yīng)模糊PID控制器，見圖5。2。圖5。2自適應(yīng)模糊PID控制器其中PID控制器部分采用的是離散PID控制算法,如公式:5。2模糊PID控制器模糊部分設(shè)計5.2.1定義輸入、輸出模糊集并確定個數(shù)類別依據(jù)模糊PID控制器的控制規(guī)律以及經(jīng)典PID的控制方法，同時

50、兼顧控制精度。論文將輸入的誤差（e）和誤差微分（ec)分為7個模糊集：NB（負(fù)大）,NM（負(fù)中），NS（負(fù)小)，O（零)PS(正小),PM（正中）,PB（正大）。即模糊子集為e，ec=NB，NM,NS,O，PS，PM，PB。將輸出的KP，KD，KI也分為7個模糊集：NB(負(fù)大),NM(負(fù)中)，NS（負(fù)?。?，O(零)，PS(正小），PM(正中)，PB（正大）。即模糊子集為KP,KD,KI=NB,NM，NS，O，PS,PM，PB。5.2。2確定輸入輸出變量的實際論域根據(jù)控制要求，對各個輸入，輸出變量作如下劃定:e，ec論域：-6,5，-4，3，2，1，0，1,2,3,4,5,6Kp,Kd，Ki論域

51、:6,-5，-4，-3,2,-1，0,1，2，3，4,5，6應(yīng)用模糊合成推理PID參數(shù)的整定算法。第k個采樣時間的整定為Kp（k）=Kpo+Kp(k）, Ki(k）=Kio+Ki（k）， Kd（k）=Kdo+Kd（k）式中Kpo,Kio，Kdo為經(jīng)典PID控制器的初始參數(shù).為了便于系統(tǒng)輸入，輸出參數(shù)映射到論域內(nèi)。根據(jù)實驗和相關(guān)文獻(xiàn)，確定模糊化因子為:ke=kec=0。01;解模糊因子為K1=0。5，K2=K3=0。01。5.2。3定義輸入、輸出的隸屬函數(shù)誤差e、誤差微分及控制量的模糊集和論域確定后，需對模糊變量確定隸屬函數(shù)。即對模糊變量賦值，確定論域內(nèi)元素對模糊變量的隸屬度。參考輸入、輸出變量

52、的變化規(guī)律.通過實驗、試湊。最終作如下規(guī)定：對于輸入量誤差（e）,誤差微分(ec）都采用高斯型的隸屬函數(shù)（gaussmf），同時為體現(xiàn)定義的7個模糊子集，見圖5。3和圖5.4.圖5。3偏差隸屬函數(shù)圖5。4偏差微分隸屬函數(shù)對于輸出量Kp變化量(Kp)，Kd變化量（Kd），Ki變化量(KI)采用三角形隸屬函數(shù)（trimf）,同時為體現(xiàn)定義的7個模糊子集，見圖5。5,5。6,5。7。圖5.5 Kp變化量隸屬函數(shù)圖5.6 Kd變化量隸屬函數(shù)圖5。7 Ki變化量隸屬函數(shù)5.2。4確定相關(guān)模糊規(guī)則并建立模糊控制規(guī)則表根據(jù)參數(shù)Kp、Ki、Kd對系統(tǒng)輸出特性的影響情況，可以歸納出系統(tǒng)在被控過程中對于不同的偏差

53、和偏差變化率參數(shù)Kp、Ki、Kd的自整定原則：（1）當(dāng)偏差較大時，為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,并防止開始時偏差的瞬間變大可能引起的微分過飽和而使控制作用超出許可范圍,應(yīng)取較大的Kp和較小的Kd。另外為防止積分飽和，避免系統(tǒng)響應(yīng)較大的超調(diào)，Ki值要小,一般取Ki=0。當(dāng)偏差和變化率為中等大小時，為了使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)量減小和保證一定的響應(yīng)速度,Kp應(yīng)取小些。在這種情況下KD的取值對系統(tǒng)影響很大,應(yīng)取小一些,Ki的取值要適當(dāng)。當(dāng)偏差變化較小時，為了使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)增大Kp、Ki值,同時為避免輸出響應(yīng)在設(shè)定值附近振蕩，以及考慮系統(tǒng)的抗干擾能力,應(yīng)適當(dāng)選取Kd。原則是：當(dāng)偏差變化率較小時，Kd取

54、大一些；當(dāng)偏差變化率較大時，Kd取較小的值，通常為中等大小。參考以上自整定原則，總結(jié)工程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗，建立合適的關(guān)于e、ec、Kp、Kd、Ki的模糊規(guī)則，如：1。If (e is NB） and (ec is NB) then （Kp is PB)(Ki is NB)（Kd is PS） 2。If （e is NB) and （ec is NM） then （Kp is PB)(Ki is NB)（Kd is NS） 3.If （e is NB) and (ec is NS) then (Kp is PM)（Ki is NM）（Kd is NB） 。.。 49。If （e

55、is PB） and （ec is PB） then (Kp is NB）(Ki is PB）（Kd is PB) 將以上規(guī)則定義成模糊規(guī)則控制表，見表41,4-2,43。表5.1 Kp模糊規(guī)則表表5。2 Ki模糊規(guī)則表表5。3 Kd模糊規(guī)則表4。2。5模糊推理選擇模糊推理方法權(quán)衡PID控制自身的諸多特點。例如它的控制規(guī)則形式符合人們的思維和語言表達(dá)的習(xí)慣，控制策略能夠方便地表達(dá),控制算法簡單等。論文中，選用的是Mamdani型的模糊推理辦法。規(guī)則匹配和觸發(fā)給定輸入的誤差和誤差微分后,分別代入隸屬函數(shù)中，并求出關(guān)于所建立七個模糊子集的隸屬度，統(tǒng)計輸入的誤差和誤差微分隸屬度不為零的模糊子集對數(shù),依照模糊控制規(guī)則表，查得并統(tǒng)計輸出對應(yīng)的模糊子集。規(guī)則前提推理在同一條規(guī)則內(nèi)，前提之間通過“與”的關(guān)系得到規(guī)則結(jié)論。對前提的可信度之間通過取小運算來確定，之后統(tǒng)計出規(guī)則總的可信度.模糊系統(tǒng)總的輸出模糊系統(tǒng)總的可信度為各條規(guī)則可信度推理的并集。通過統(tǒng)計，可以得到被觸發(fā)的若干條規(guī)則。解模糊參考解模糊過程，兼顧模糊PID系統(tǒng)的要求，此系統(tǒng)利用重心平均法進(jìn)行解模糊操作.以e=-0.455，ec=