模糊PID控制策略（精选11篇）
模糊PID控制策略 第1篇
随着我国市场经济的迅速发展, 水对人民生活与工业生产的影响日益加强, 与此同时用户对供水系统可靠性和供水质量的要求也越来越高;另外, 资源的紧缺和人们环保意识的增加, 如何把先进的自动化技术、控制技术、通讯及网络技术等应用到供水领域, 成为对供水系统的新要求, 因此无论是在性能方面考虑还是在节能方面考虑, 供水系统都需要巨大的变革。
1 传统控制策略
由于变频调速恒压供水系统具有典型的大延迟性、非线性, 而且城市用水具有季节性、时间性、水压扰动量大等特点。因此, 虽然统治工业控制领域多年的传统PID控制有很多优点并且长期应用于供水系统, 但是其固定参数模式致使其不适宜应用于恒压供水系统。由于PID控制拥有很多较好的优点, 诸如:原理简单, 使用方便, 适应强, 鲁棒性强等优点。因此在工业控制中人们往往还是会想到PID控制。根据被控对象的不同制定合适的KP、KI、KD参数, 可以获得满意的控制效果。然而, PID控制并非尽如人意, 因为PID控制适合系统模型非时变的情况。对于一个时变系统, 由于PID的参数不会随系统变化而动态的调整KP、KI、KD参数, 这样会使控制作用变差, 甚至造成系统不稳定。
与传统PID控制相比, 模糊控制具有很多优点。模糊控制是建立在模糊数学基础上的一种智能控制技术, 可以达到传统控制策略无法达到的效果。模糊控制能较好得跟随系统状态的变化动态调整自身控制参数, 不需要建立精确的控制对象模型, 因而在实际上的应用越来越广泛。
但是作为一门较为新型的控制科学, 还没有系统的方法来指导设计参数精良的模糊控制器。模糊控制器控制规则的确定以及其可调节性是对其控制效果影响最大的一方面。尤其是控制规则的合理制定是模糊控制中的重要部分。目前存在的主要问题是在建立模糊控制规则时要考虑若干参数的选择是否合适, 恰当的选择参数是非常重要的。如在供水系统的水压控制中, 系统误差和误差变化率的动态范围需要反复多次整定以满足控制需要。
尽管模糊推理系统的设计 (隶属度函数及模糊规则的建立) 不主要依靠对象的模型, 但是它却相当依靠专家或操作人员的经验和知识。若缺乏这样的经验和知识, 则很难期望它能够得到满意的控制效果。神经网络的出现很好的弥补了这一缺陷。神经网络系统的一大特点就是其自学习功能, 将这种自学习的方法应用于对模糊特征的分析与建模上, 产生了自适应的神经网络技术。这种自适应的神经网络技术对于模糊系统的模型建立是非常有效的工具。而自适应神经模糊系统就是基于数据的建模方法, 该系统中的模糊隶属度函数及模糊规则是通过对大量已知数据的学习得到的, 而不是基于经验或直觉任意给定的, 这对于那些特性还不被人们所完全了解或者特性非常复杂的系统尤为重要。
神经网络可以与模糊控制相结合组成神经网络模糊控制, 两者各有所长, 神经网络能够通过给定的经验集学习并生成映射规则, 但其规则不可见;模糊控制制定的规则虽然可见, 但是其自学习能力欠缺, 导致其规则的动态调整不足。因此有必要将上述两点结合。
2 新型控制策略
由于供水系统的非线性、大惯性及纯滞后性等特点, 很显然单纯依靠PID、模糊控制和神经网络控制都不能实现很好的控制效果。因此可以考虑应用一种综合的控制策略以实现对供水系统的良好控制。基于此本文提出了一种新型控制策略——神经模糊PID控制算法, 该算法可以综合以上各算法的优点, 它不仅具有神经网络控制的自学习自组织能力, 还具有模糊控制的鲁棒性强、适应性强的优点, 另外还拥有PID控制的实现简单方便等优点, 优于以往的算法。
如图显示了神经网络模糊PID控制器的结构框图, 该控制器是由三部分组成:
(1) 神经网络控制器:控制模糊规则的动态调整, 通过神经网络的自学习, 使模糊规则的生成转变为加权系数的确定和调节。根据供水系统的运行状态, 调节PID控制器参数, 使供水系统最终达到最优控制。
(2) 模糊控制器:对系统的输入输出变量进行模糊化和归一化运算。这些运算的意义是鉴于模糊控制的强鲁棒性和非线性控制作用, 对输入到神经网络的模糊规则进行预处理, 避免了神经网络采用sigmoid激活函数时, 由于输入过大而导致输出饱和。
(3) 传统PID控制器:直接对供水系统的控制过程进行闭环控制, 并且三个参数KP、KI、KD实行在线调节, 使控制作用时刻跟踪系统的变化。
以上过程简要说来就是使输出层神经元的输出状态与PID控制器的KP、KI、KD参数相对应, 这样可以通过神经网络的自学习能力实现加权系数调整, 进而使其稳定状态与PID的最优控制相对应, 最终利用PID控制器的输出u来实现对供水系统的水压的控制。
参考文献
[1]刘萍丽.交流变频恒压供水控制器的设计.大连海事大学硕士学位论文.2005.
模糊PID控制策略 第2篇
电动舵机模糊PD-常规PID复合控制器设计
控制器是设计高性能电动舵机的关键.建立了直流无刷电动舵机的.数学模型,以此为基础设计了位置环模糊PD-常规PID复合控制系统,利用VC++60离线计算了模糊PD控制表,利用Matlab/simulink进行了仿真,仿真结果表明设计的电动舵机复合控制系统比仅采用PID控制性能好,且工程可行性好.
作 者：郭栋 李朝富 作者单位：中国空空导弹研究院,河南洛阳,471000 刊 名：科技风 英文刊名：TECHNOLOGY WIND 年，卷(期)：2009 “”(14) 分类号：V2 关键词：无刷直流电动舵机 位置环控制 模糊PD-常规PID复合控制 计算机仿真模糊PID控制策略 第3篇
关键词模糊PID；工业控制过程；算法；自动化
中图分类号TP文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)012-0184-01
随着科学技术和工业现代化的发展，工业生产领域对控制精度、响应速度、系统稳定性及自适应能力要求越来越高。然而在工业过程控制中，总是存在着控制对象具有非线性、时变性、滞后性以及其动力学特性的内部不确定性和外部环境扰动等问题，使传统的控制方法不能满足现在的需要。因此，出现了经典的模糊PID控制理论，而且在工业过程控制领域得到了飞速的发展。模糊PID基于其能对过程控制中的不确定条件、参数、延迟和干扰等进行检测分析，然后通过模糊推理对PID参数进行在线自整定，不但保持着传统PID控制原理简单、鲁棒性强等特性，而且还具有更大的灵活性、精确性和实用性。
1工业过程控制的特点
工业过程控制通常指在化工、石油、冶金、轻工、建材等工业生产过程中的自动化控制技术，由于行业本身所具有的特点，因此对于工业过程控制来说具有许多的复杂性因素，大致特点如下：
1）控制过程的不确定性。由于控制环境和控制对象本身所具有的特性，控制过程中常常存在着无法预知的干扰和随机的变化，不能对被控对象建立准确的控制模型，因此从原理上来说需要达到控制要求存在着困难。而且对于控制的输入来说，每次相同的输入也不能得到相同的输出效果，即对同一个实验来说，无法让它在重复的试验中重复的激励，种种不确定因素的存在，影响着整个控制过程。
2）控制过程非线性。对于线性系统来说，现在已经具有了非常完善的控制理论和方法。在工业过程控制领域，往往存在着一些非线性的控制对象，对于非线性的对象进行精确的控制，就不能在依靠线性控制对象的理论，只有研究出针对非线性的控制理论，才能得到满意的控制结果。
3）控制过程时滞性。工业过程控制中大量的存在着时滞的参量，其时滞的特性不仅影响着控制的稳定性和实时性，而且促使控制系统动态品质差、精确度不高等特点。
2模糊PID控制研究的现状
随着技术理论的不断完善，以及控制理论的迅速发展，在工业过程控制领域出现了许多的控制思想和控制算法，但是PID控制算法始终占据着其强大的重要地位。由于PID控制具有结构简单、实现容易、控制效果好、稳定精度高、理论分析体系完整等特点，在化工、石油、冶金等领域得到了广泛的应用。然而PID控制的整定参数是固定的，对于工业过程控制中的參数变化、时滞性强、干扰强的控制对象，就不能满足其控制性能和控制精确要求。模糊控制理论对于研究对象的描述能在准确和简明之间取得平衡，不需要对控制对象建立精确的数学模型，可以实时的在线调整参数，柔性的达到控制要求。因此，有人提出将模糊控制与传统PID控制结合起来，构成了现在广泛应用的模糊PID技术。模糊PID控制器表现出了在非线性、大滞后、时变性系统中的控制优势，并推导出了其非线性增益的明晰表达式，大量的实际运用表明，模糊控制理论与传统PID控制理论相结合取得了很好的效果，为解决工业过程控制领域的控制问题做出了巨大的贡献。采用模糊控制理论对传统PID控制器的控制参数进行在线自整定，不但克服了系统的不确定性，而且还提高了系统控制的稳定能和鲁棒性。模糊PID控制技术在压力、温度、流量等控制场合得到了大量应用，并取得了很好的控制效果。
3工业过程控制中应用的模糊PID控制算法分析
在工业过程控制领域，存在大量的自动控制算法。如以传统理论为基础的PID控制算法，以现代控制理论为基础的自适应控制、预测控制、神经网络控制及模糊控制等智能控制方法。但目前在工业过程控制现场主要运用的还是模糊PID控制算法，基于其简单、稳定、精度等控制特性得到了飞速的应用。对于模糊控制算法与传统PID的结合形式和参数的整定方法的差异，在实际的工业过程控制现场运用的模糊PID算法通常有如下几种：
1）模糊自整定PID控制算法。该种算法基于对PID参数模糊推导后进行在线自整定，能根据实际的控制结果和控制要求自动调节控制参数，以达到预期的控制精度和要求。具体思想就是找出PID的三个参数与误差和误差变化率之间的模糊关系，在实际的控制过程中通过不断检测误差和误差变化率的大小和变化方向，根据模糊控制理论对PID的三个参数进行在线修正，已达到在不同的暂态控制过程中对PID参数的不同要求，从而使被控对象得到良好的动、静态控制性能。
2）Fuzzy-PI型模糊PID算法。该算法属于混合型的PID控制器，由一个常规积分控制器和一个以误差和误差变化率为输入的普通二维模糊控制器并联而成。通过并联的结构把而着的控制特性进行结合，以使控制对象达到最佳的控制效果。该控制器不仅对于规则的“离散性”引起的余差有很好的消除作用，而且还能很好的消除输入输出量引起的零点附近的极限振荡现象，促使系统成为无差模糊控制系统，具有很好的控制性能。控制原理图如下：
图1Fuzzy-PI型模糊PID控制器结构图
4模糊PID算法应用在温控系统中的程序流程
由于温度具有非线性、时滞性等特点，因此在工业过程控制领域常采用模糊PID控制器进行控制调节。通常的温度模糊运算程序就实现有模/数转换后的值到模糊控制值的运算，常包括求差量化和查模糊表等子程序。
5总结
模糊PID控制器对于非线性、时滞性、不确定性、多变性和强耦合性的控制对象具有很好的控制性能，该控制器能够很好的满足工业过程控制的控制场合。随着社会的发展和工业自动化领域的发展，模糊PID控制技术将在工业控制领域得到飞速的发展和应用。
参考文献
[1]刘骏跃,PID参数的模糊整定器研究,自动化与仪器仪表,2001.
[2]金以慧,过程控制.清华大学出版社,2002.
[3] 刘向杰,周孝信,柴天佑.模糊控制研究的现状与新发展,信息与控制,1999.
模糊PID控制策略 第4篇
随着民众环境保护意识的增强, 以天然气、煤层气和生物质气等为代表的清洁能源的开发利用越来越受重视。近年来, 将清洁能源用于内燃机发电, 以及进一步用于热电联产的研究实践越来越多。气体内燃发动机的调速系统是一个复杂的控制系统, 它具有时变性、非线性和不确定性。需要指出的是, 根据负载特性, 当气体发动机用于发电用途时, 要求其转速保持恒定。此时, 仍采用常规PID控制转速难以得到很好的调速效果。
模糊控制把控制对象作为“黑箱”, 先把人对“黑箱”的操作经验用语言表述成“模糊规则”, 让机器根据这些规则模仿人进行操作来实现自动控制。[1]将模糊控制与PID控制相结合的方法, 可以集成了模糊控制的灵活性强和PID控制的稳态特性好等优点[2], 有利于提高发动机的转速控制效果。
2 调速原理及系统构成
2.1 调速原理
发电机组的输出频率与转速之间关系比较密切, 通常在运行时要求发动机的转速恒定, 这个恒定的转速值就是调速系统的设定值。比如常见的采用四极同步电机的发电机组, 输出频率为5 0 H z时, 发动机转速为1500RPM。
根据气体内燃机的工作原理, 燃气通过进气歧管与空气在混合器中混合形成混合气, 混合气经过节气门后进入燃烧室燃烧做功。故若要实现对发动机转速的自动调节, 实质就是控制发动机发出的能量, 即控制进入燃烧室的进气量。
随着技术的进步, 内燃机采用电子调速器调速已成为内燃机调速控制的主流方向。气体发动机的调速控制, 可简化为根据发动机的运行情况和外界的负载变化, 利用电子调速器调整节气门开度的变化, 来达到改变混合气的进气量, 进而使转速保持在设定值附近。
2.2 PID调速系统的组成
通常, 气体发动机的调速系统由电子调速器、执行机构和反馈单元组成。图1为一个气体发动机基于位置式PID控制的调速系统组成框图。在这个系统中, 电子调速器是一个基于单片机的微处理单元, 执行机构则是一个由电磁蝶阀构成的节气门, 电子调速器控制执行机构的动作, 反馈单元由转速传感器和位置传感器组成, 转速传感器安装在发动机曲轴上, 反馈当前转速数值, 而位置传感器反馈执行机构的开度。图中, r (t) 为电子调速器的设定转速, b (t) 为实际转速的采样值, e (t) 为设定转速与实际转速之间的差值, u (t) 为电子调速器的输出, y (t) 为系统的转速输出, n (t) 为负载变化引起等的系统扰动[3]。
这种调速系统可以对节气门的位置进行精确控制, 控制精度高, 动态相应快。但是, 此调速系统在实际应用中, 需要通过多次试验来标定不同转速下的节气门位置开度。
为了增加调速系统的精度, 不妨将增量引入系统, 即电子调速器输出的是一个控制增量, 而不再是指示执行器精确位置的全量。图2为增量式PID调速控制系统框图。图2中, △u (t) 即为电子调速器的输出增量。
2.3 模糊PID调速系统的组成
模糊控制能够较好的模拟人的思维方式, 它不依赖于精确模型, 鲁棒性强。将模糊控制引入PID控制, 即形成模糊PID控制器。将模糊PID控制器应用于气体发动机的调速系统, 可得到如图3所示模糊PID调速系统框图。
图3中的模糊PID控制器是一个两输入三输出的系统, e和ec为控制器输入, KP、Ki和Kd为控制器的输出[4]。其中, e为转速偏差, ec为转速偏差变化。
3 调速控制策略
影响气体发动机调速控制效果的主要因素之一是对KP、Ki和Kd三个参数的整定能力。模糊PID调速控制策略, 就是找出e和ec与PID控制器三个参数之间的模糊关系, 利用模糊控制规则对常规PID控制器的KP、Ki和Kd进行在线自适应整定[1]。
3.1 模糊PID控制器的设计
根据图3设计模糊PID控制器, 设定e的语言变量为E, ec的语言变量为EC, 论域均为{-3, 3}, 相应的模糊集为:{NB, NM, NS, Z, PS, PM, PB}。设KP的语言变量为KP, Ki的语言变量为KI, Kd的语言变量为KD, 论域均为{0, 3}, 相应的模糊集为{Z, PS, PM, PB}。输入输出变量均为三角型隶属度函数。
3.2 模糊规则
根据经验总结, 模糊PID控制器的输入输出之间有以下模糊关系:
(1) 当│e (t) │较大时, 取较大的KP可加快系统的响应速度, 取Ki=0可避免出现较大的超调, 取较小的Kd可避免系统在开始时可能引起的超范围控制作用。
(2) 当│e (t) │处于中等时, 取较小的KP可减小系统的超调, 可适当增加Ki, 取合理的Kd可提高系统的响应速度。
(3) 当│e (t) │较小时, 取较大的KP和Kd以使系统有良好的稳态性能, 取合理的Kd可避免系统出现振荡。
基于以上定性关系, 可得到系统的模糊规则, 见表1所示。
3.3 Simulink仿真及结果
本文采用Matlab软件Simulink工具箱对气体发动机调速系统控制进行仿真。图4是系统仿真结构图。
输入信号为转速的设定值, 在本文中为1500。仿真时, 输入信号采用阶跃信号或方波信号模拟, PID控制器的参数Kp=0.25, Ki=0.01, Kd=0.15。
图5 (a) 为系统基于常规PID的仿真结果, 图5 (b) 为基于系统模糊PID控制仿真结果。通过对仿真结果进行对比分析, 可以发现在采用模糊PID控制后, 除保留常规PID控制稳定性好、可靠性高的优点外, 系统的自适应能力也得到提升, 超调量控制效果明显改善, 动静态控制效果要好于常规PID控制。
4 结束语
模糊PID控制既有常规控制器稳定性好、可靠性高的特点, 又有模糊控制能适应被控对象非线性和时变性、鲁棒性较好[1]的优点, 在发电用气体发动机的调速系统中有较好的应用前景。
摘要：针对发电用气体发动机的调速系统, 简述原理和系统组成, 并提出了一种基于模糊PID算法的控制策略。该系统提出了一种模糊控制改进算法, 对电子调速器PID参数按调速系统过渡过程进行在线实时模糊自整定。Matlab仿真结果表明, 较常规PID控制系统, 该系统具有控制灵活、响应快和适应性强等优点。
关键词：调速控制,模糊,PID,Simulink
参考文献
[1]石辛民, 郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].北京:清华大学出版社;北京交通大学出版社, 2008:5.
[2]董金善, 袁仕豪, 顾伯勤等.高压超临界萃取装置的模糊PID控制方法[J].控制工程, 2011, (2) :228-231.
[3]何新军.汽油发电机调速系统模糊自适应PID控制[D].重庆:重庆大学, 2008
模糊PID控制策略 第5篇
关键词： 半导体制冷器； 模糊PID； 温度控制
中图分类号： TP 273.4文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.02.015
FuzzyPID temperature control system of the
room temperature sample furnace
HE Xi1， HAN Jun1， CHEN Wenjian2
（1.School of Optoelectronic Engineering， Xi′an Technological University， Xi′an 710021， China；
2.Xi′an Institute of Applied Optics， Xi′an 710065， China）
Abstract： According to the test requirements of spectral emissivity of the infrared stealth materials， a room temperature sample furnace system based on thermoelectric cooler is proposed. Characteristics of the furnace system are analyzed and simulation model based on the fuzzy PID algorithm is established. Both the simulation and experiment results show that the temperature control system based on fuzzy PID algorithm demonstrates a good stability and response time. The error between the actual temperature and the setup temperature is ±0.20 ℃ and ±1.00 ℃ under heating or cooling. Problems of the room temperature sample heating furnace such as low antijamming capability or poor stability are therefore solved.
Key words： thermoelectric cooler； fuzzy PID； temperature control
引言 光谱发射率及定向发射率是研究红外隐身材料性能隐身性能的重要指标。红外隐身材料的光谱发射率的测量主要集中在大气窗口8～14 μm内，对应的温度范围约为-30～70 ℃。能量对比法是目前广泛采用的精度较高的光谱发射率测量法，该方法依据发射率的定义在同一温度下用同一探测器分别测量绝对黑体及样品的光谱辐射功率，两者之比就是材料的光谱发射率值[12]。采用能量法进行材料光谱发射率测量时，需要根据不同的温度范围设计不同结构的样品加热炉，再根据不同的样品加热炉的加热体特性设计相应的温度控制方法。样品加热炉的温控控制精度直接影响到最后的测量结果。实验表明，在近室温范围内，当标准黑体炉与样品加热炉的温差为2 ℃时，测量结果的相对误差会增加1%[3]。针对这一问题文中提出了一种基于半导体制冷器的近室温样品加热炉系统，对于这样一个工作在近室温范围内的加热炉系统，系统具有很大的非线性、滞后性以及时变性，采用传统的PID算法很难用理论建立精确的数学模型。本文采用模糊算法与PID算法相结合的算法，该算法既具有模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有PID控制精确度高的特点。1样品加热炉设计近室温样品加热炉要求系统具有高的测量与控制精度和高的稳定性。根据近室温样品加热炉温度测量和控制的技术要求，系统共分为两部分：样品加热炉结构模块、温度控制模块[4]。
1.1结构设计
1.1.1半导体制冷器半导体制冷器是一种热电制冷器（Thermoelectric cooler），它是由半导体按照特殊的结构组成的一种加热制冷装置，能集加热与制冷为一体。基于半导体制冷器的样品加热炉系统无需将加热与制冷分离。半导体制冷技术主要是帕尔帖效应在制冷技术方面的应用，能量在两材料的交界面处以热的形式吸收或放出，这种吸收或放出的热量通常叫做帕尔帖热。从热端到冷端的传导热为：Qc=K（T1-T2）（1）其中：K为半导体制冷器的导热率；T1，T2为半导体制冷器热端和冷端的温度。常规的半导体制冷器两端的温差约为60～70 ℃，特殊情况下可达到150 ℃。针对半导体制冷器的这一特性，文中选用半导体制冷器作为样品加热炉的加热体。半导体制冷器控制面如图1所示。此结构中包含纵横排列的半导体制冷器，每排串联3个半导体制冷器，排与排之间并联成列共3排。采用该结构一方面可以提高半导体制冷器的效率，另一方面可以构成较为均匀的温度场。光学仪器第35卷
第2期何茜，等：近室温样品加热炉温度的模糊PID控制研究
图1半导体制冷器控制面
Fig.1TEC control surface图2样品加热炉结构
nlc202309011224
Fig.2Sample furnace structure
1.1.2炉体结构样品加热炉的结构如图2所示，最外层的辐射面是被测样品材料，材料上钻有插孔用于放置Pt100热电阻，材料的表面积为140 mm×140 mm的正方形；其次为半导体制冷器控制面，此结构中包含纵横排列的半导体制冷器；再次为液体回流装置，用于减小半导体制冷器两个面上的温差，且将其基础温度限定在安全温度范围。因为当半导体制冷器在较大温差下工作时，制冷系数迅速下降，制冷工况也会迅速恶化，液体回流装置如图3所示；最后是散热层，散热层的作用是将多余的热量带走，不影响整个系统正常工作。
1.2温度控制系统设计温度测量系统的硬件电路系统由下位机和上位机构成，下位机硬件主要由温度传感器Pt100、功率放大器AD620构成的调理电路、A/D转换器AD574A和半导体制冷器的H桥驱动电路以及单片机组成，上位机为PC机，系统原理图如图4所示。数据采集过程为：在12 V恒流源的激励下，Pt100的阻值随温度的变化转换成电压的变化，调理电路对电压信号进行放大、变换，输出标准信号，经A/D转换送下位机，再通过串行通信上传给PC机进行存储、显示和图形化。对温度的控制不是根据预先设定的温度值，而是根据设定值与采样值的偏差e以及偏差变化率ec，当偏差大于0时加热，偏差小于 0时制冷。图3液体回流装置
1.2.1温度采集模块铂电阻温度计因其测温范围宽、准确度高、性能稳定、组成测控温系统灵活而在温度测量领域得到了广泛的应用，其测量范围为-200～850 ℃。常用的Pt100电阻接法有三线制和两线制，其中三线制接法的优点是将Pt100的两侧相等的的导线长度分别加在两侧的桥臂上，使得导线电阻得以消除，本文采用三线制接法，如图5所示。测温原理：电路采用D1和电位器R5调节产生4.096 V的参考电源；采用R1、R2、R6、Pt100构成测量电桥（其中R1=R2=2 kΩ，R6为100 Ω精密电阻），当Pt100的电阻值和R6的电阻值不相等时，电桥输出一个mV级的压差信号，这个压差信号经过AD620放大后输出期望大小的电压信号，该信号可直接连AD转换芯片。
1.2.2通信模块采用89C52作为温度控制器，温控器通过RS232与PC机通讯，接受PC机发送的温控指令，并将实测的温度数据上传给PC机。温控器的通讯系统包括下位机软件和上位机软件两部分。下位机程序包括主程序、显示子程序、A/D 转换子程序和D/A 转换子程序等，实现了对 A/D、D/A 以及键盘显示的驱动。另外，在A/D采样过程中还加入了显示报警功能，当采样温度值超出设定的温度范围，温控器报警信号灯就会闪烁并停止对 TEC的驱动。上位机软件主要是通过串行口RS232实现对温控仪的控制，对实时输入的温度数据进行控制并显示输出，通信过程如图4所示。
1.2.3制冷器驱动半导体制冷片根据流过半导体的电流方向和大小来决定其工作状态，因此需对半导体制冷器提供一个大小、方向可调节的电流，通过调整电流的大小来调整半导体制冷器制冷制热的强度，通过调整电流的方向实现加热和制冷的转换。文中采用H桥驱动电路，对半导体制冷器进行驱动，如图6所示：Q1和Q4为P沟道型MOS管，Q2和Q3为N沟道型MOS管，VCC为12V。当Q1和Q2导通时，电流经半导体制冷器由左至右流过；当Q3和Q4导通时，电流经半导体制冷器由右至左流过。通过控制Q1和Q4导通时间来控制半导体制冷器的工作时间。
2样品加热炉温控系统仿真及实验
2.1模糊PID控制原理及设计模糊PID是文中的核心部分，温度模糊控制器结构采用二维模糊控制器，即以实际温度对设定温度的误差e及误差的变化率ec作为模糊控制系统的输入模糊变量[5]，语言变量值取{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}7个模糊值；选择输出语言变量为Δkp、Δki、Δkd语言变量值也取{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}7个模糊值，建立Δkp、Δki、Δkd的模糊规则，控制规则如表1、表2及表3所示：
2.3仿真及实验结果分析在恒定室温下（20 ℃）对加热炉系统进行实验验证。在加热情况下，将样品加热炉的预设温度设置为T=50 ℃，制冷情况下，将预设温度设置为T=-10 ℃，当系统稳定后测量不同温度下的系统输出。仿真结果与实验结果如图8、图9所示。
模糊PID控制策略 第6篇
水轮机修复机器人是在机坑内对水轮机叶片气蚀磨损表面进行全位置补焊和打磨的专用机器人。由于作业环境复杂,干扰因素多,决定了机械手的运动控制通常具有高度非线性及随机不确定性,常规的PID控制器难以实现末端操作器精确的姿势控制[1~4]。
模糊控制是将人的思维和控制经验赋予控制器进行控制和决策,不需要建立完整的数学模型,设计算法简单,是一种理想的非线性控制方法。而PID控制在具体的参数下其控制精度是很高的。
对机器人末端操作器的姿势控制应用模糊推理的方法实现PID参数在线自整定,并设计出参数模糊自整定PID控制器,进行MATLAB/SIMULINK仿真。仿真结果表明,该设计方法使控制系统的性能明显改善。
1 自整定模糊PID控制器的设计
1.1 自整定模糊PID控制器的原理
在PID控制中,常规PID控制算法为[5]:
其中,Σe(k)=e(k)+e(k-1)、ec(k)=e(k)-e(k-1)(k∈N),e(k)和ec(k)分别表示输入变量偏差和偏差变化,kp、ki和kd分别为比例、积分和微分参数。
自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。利用模糊规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器,其控制器原理图如图1所示。
本系统选用的模糊控制器为二维模糊控制器,其中,r为给定电压值,实际测得的电压为c,偏差e为r与c的差值,ec为偏差变化率。以e和ec作为模糊控制器的输入,输出变量为要整定的PID参数∆Kp,∆Ki,∆Kd,在运行中通过不断检测e和ec,再根据模糊控制原理来对PID三个参数进行在线修改,以满足不同e和ec对控制器参数的不同要求。从而使被控对象按设定的要求运行。
1.2 语言变量隶属度函数的确定
模糊控制器采用两输入三输出的形式,以e和ec为输入语言变量kp、ki和kd为输出语言变量。输入、输出语言变量的语言值均取为“负大”(NB)、“负中”(NM)、“负小”(NS)、“零”(ZO)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PB)7种。输入变量的论域为{-6,6},输出变量kp的论域为{-0.3,0.3},ki的论域为{-0.06,0.06},kd的论域为{-3,3},考虑论域的覆盖程度和灵敏度,以及为了调整方便,以上各模糊子集均选用三角形隶属函数。e,ec隶属函数曲线如图2所示。
1.3 控制规则的建立
根据参数kp、ki、kd对系统输出特性的影响,可得出在不同的e和ec时,参数自整定原则:
1)当|e|较大时,为加快系统响应速度应取较大kp;同时为避免由于开始时|e|的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可范围,应取较小的kd;为防止出现较大超调,产生积分饱和,应对积分加以限制,取ki为零。
2)当|e|和|ec|处于中等大时,为使系统具有较小的超调,ki应取小一些,kp和kd要大小适中,以保证系统响应速度。
3)当|e|较小,即接近设定值时,为使系统有良好的稳态性能,应增加kp和ki的取值,同时为避免系统在设定值附近出现振荡,并考虑系统的抗干扰性能,当|ec|较大时,kd可取小一些;当|ec|较小时,kd可取大一些。设:
式中kp′,ki′,kd′为系统的经典的PID参数,一般用Z-N法来确定[6]。
根据以上的控制原则,结合专家经验,推理出49条规则,制定控制规则表如表1,2,3所示,
2 控制系统仿真
2.1 机器人末端操作器的数学模型
机器人共六个关节,后三个关节为转动关节,控制机械手姿势,控制方法相同,故在此只讨论末端操作器单个转动关节。驱动关节运动采用直流伺服电机驱动的方法,把关节轴转角当作控制量,并在其轴上安装一个电位器,把转角的值转变成相应的电压值,由此可得到机器人单关节控制的开环传递函数
J、f、km为相应的电机参数,kp为位置反馈增益。取J=1,f=30,kmkp=900。
2.2 仿真模型
利用仿真软件MATLAB-SIMULINK,建立了机器人末端操作器姿势控制系统的自整定模糊PID控制系统的仿真模型[3,7],如图3所示。
2.3 仿真结果
选取基本参数:e和ec量化因子分别为5、1;PID控制器初始的比例、积分、微分参数分别为10.5、0.0001、1.0,采用5%误差限,跟踪单位阶跃信号,希望调整时间为0.054秒,相应响应曲线如图4所示,并计算出系统的性能指标如下:
超调量:δ=3.94%峰值时间:tp=0.021s
调节时间:ts=0.017s
从仿真结果来看,自整定模糊PID控制下的系统具有良好的动态指标,响应快,超调小,稳态误差也小。
3 结论
采用自整定模糊PID控制用于机器人末端操作器的姿势控制,有效解决了机器人姿势控制调解范围小,控制精度高的问题,对提高控制系统的适应能力是非常适用的。
参考文献
[1]林尚扬,陈善本,李成桐.焊接机器人及其应用[M].机械工业出版社,2000,7.
[2]吴广玉,姜复兴.机器人工程导论[M].哈尔滨工业大学出版社,1988,7.
[3]李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制理论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2004.
[4]杨萍,李鹤岐,等.水轮机修复专用机器人发展现状及应用展望[J].机器人技术及应用,2001,3(29-31).
[5]刘金琨.先进PID控制及其MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2003.
[6]李竞,胡保生.模糊PID增益调节器的算法、结构及硬件实现[J].西安交通大学学报,1998,32(5):9-13.
模糊PID控制策略 第7篇
能源危机和大气污染问题日益严峻,以天然气为代用燃料的发动机成为目前研究的热点之一。天然气发动机的动力性,经济性和排放性与其空燃比密切相关,当混合气非常接近化学计量空燃比时,约在±0.1A/F的窗口内(过量空气系数为1.00±0.01)三元催化转化器对HC、CO和NOx转换效率可达90%以上[1]。此外,在排放和燃油经济性方面具有很大发展潜力的稀燃发动机,也需要对发动机的空燃比进行精确控制。
目前国内外针对空燃比的控制方法有很多,如文献[2]提出了基于模型的控制算法,文献[3]介绍了基于神经网络的控制算法。还有各种混合的空燃比控制算法,如文献[4]采用自适应估计和神经网络相结合的方法。但上述控制算法基本用于理论仿真研究,在实际运用中发现,由于发动机模型过于复杂,难以建立精确模型,其仿真结果与实际控制效果会有较大差距,而本文中采用模糊PID控制策略完全可在工程上应用。文献[5]研究了将模糊PID应用于发动机空燃比控制,虽然进行了仿真试验,但未用于实际发动机上。本文中针对如何运用模糊PID作了详细介绍,如输入输出变量论域的选取、控制规则的确定、如何通过程序实现等内容,并将其实际应用到电控天然气发动机的空燃比控制中,取得了良好的控制效果。
1 试验装置
试验装置如图1所示。试验用发动机型号为NQ150N,其主要技术参数见表1。试验中,通过测功机和数控系统来控制发动机转速和节气门;通过自行设计的发动机电控系统(ECU)来控制发动机正常运转;过量空气系数λ可以通过空燃比分析仪实时显示,该分析仪采用宽域氧传感器,同时可以输出一个对应过量空气系数的电压用于发动机电控系统的闭环控制。
2 空燃比控制策略
空燃比控制的效果将影响到整个系统的性能。空燃比控制主要由开环前馈控制和闭环反馈控制2 个部分组成,其主要任务是根据发动机进气歧管压力、转速和氧传感器信号,通过查表和计算得到发动机当前所需的喷气量,从而达到控制发动机目标空燃比的目的。
图2为基于前馈和反馈的空燃比控制框图。其中,e=实际λ-目标λ,本文中目标λ值为1,即理论空燃比;ec=e-e_1,e_1为上一个采样周期时e的值。
2.1 开环控制模块
开环控制的目的在于当发动机负荷或转速突然改变时,ECU能快速响应,根据工况变化改变喷气脉宽,其中发动机的负荷通过进气歧管压力来表征。通过标定试验可以制成以进气歧管压力和转速查找喷气脉宽的MAP表,将它事先存储在ECU的Flash中,对于表中未列出的点采用插值算法计算。对于查表插值的计算周期,太长不能快速响应发动机工况变化,太短易造成发动机工作不稳定,本文中选择计算周期为100ms。
2.2 闭环控制模块
由于开环过程采用插值查表所得的喷气脉宽难以达到目标空燃比的要求,必须使用闭环控制消除误差,同时消除因产品制造差异或因磨损、老化等引起的性能差异。由于发动机系统是有时滞的时变非线性系统,其运行范围较广,且各运行工况之间的变化较大,因此采用固定参数的PID控制方法不可能对所有的工况均适用[6]。试验中发现,如果使用同一组PID参数,随着节气门位置的增大,调节速度会越来越慢,而为不同工况标定不同的PID参数需要通过大量试验来完成。本文中采用模糊控制与PID结合的模糊PID控制,在发动机运行过程中不断地检测|e|和|ec|,根据模糊控制原理对PID参数Kp、Ki及Kd进行在线修改,很好地解决了PID参数随工况变化的问题。而且ECU采用的控制芯片MC9S12DG128专门为模糊控制设计了4条指令:MEM(模糊化指令)、REV(模糊推理指令)、REVM(带权模糊推理指令)、WAV(反模糊化指令),这给编程带来了很大的方便。
图3为模糊控制系统。模糊控制过程有3个主要步骤:模糊化、模糊规则推理及反模糊化。模糊控制器设计的主要任务是确定输入、输出隶属度函数和模糊控制规则表。
2.2.1 输入输出隶属度函数的确定
以过量空气系数λ的偏差的绝对值|e|及偏差变化率的绝对值|ec|为精确输入量。精确输出量为PID参数Kp、Ki、Kd的增量△Kp、△Ki、△Kd。由于MAP表是经过试验标定的,所以稳态时|e|的变化范围不会太大,根据瞬态工况的变化确定|e|的论域取值为0~0.2,而|ec|的论域取值为0~0.01。△Kp、△Ki、△Kd的论域最大值需在高负荷时通过多次试验后确定,最后分别取值为0~9、0~0.6、0~20。根据文献[7]及试验调试发现,输入、输出隶属度函数个数取5个较合适,分别为Z、S、M、MB、B。为了简易起见,输入隶属度都使用三角形。由于反模糊化指令WAV的限制,输出隶属度函数只能使用直线形。而隶属度函数的重叠需要在实际使用中微调,最后得到输入量|e|和输出量△Kp的隶属度函数,如图4所示。其他情况也类似。
2.2.2 模糊控制规则的确定
通常情况下,在不同的|e|和|ec|时被控过程对参数Kp、Ki和Kd的自整定要求可参考文献[8]。在试验中发现,当|e|较小,即λ接近1时,如果此时△Kp、△Ki和△Kd变化较大会使λ无法稳定在1附近,所以当|e|分别为Z和S时,△Kp、△Ki和△Kd各自取相同的值,如图4(b)中左侧的一段平台所示。最终△Kp的规则表见表2。△Ki和△Kd的规则与△Kp类似。为了便于分析查看,可通过Matlab绘出△Kp随|e|和|ec|变化的三维图,如图5所示。
此外,当发动机型号改变后,|e|和|ec|的论域不会有太大变化,△Kp、△Ki、△Kd的论域与不同发动机喷气MAP表中的值大小有关,而隶属度函数的个数、形状和模糊规则表都具有一定的通用性。
2.2.3 模糊PID控制程序
采用模糊PID计算喷气脉宽增量IW_PID的公式为
式中,IW_PID_1为上一个计算周期时IW_PID的值;Kp_1、Ki_1和Kd_1为基本PID参数,分别取值为1.5、0.15和5;△Kp、△Ki和△Kd分别为模糊控制器计算得到的基本PID参数的增量;ec_1为上一个计算周期时的ec值。总的喷气脉宽为查表所得基本喷气脉宽加上PID计算的修正脉宽。图6为喷气脉宽的计算程序流程图。
3 试验验证
为了验证本文中控制策略的可行性,进行了发动机台架试验。试验数据的采集通过Dspace来完成,其采集周期为100ms。
3.1 暖机过程试验
图7为暖机过程试验的各参数变化情况。暖机过程时间约为8min,冷却水温从16℃上升到72℃。由于水温修正脉宽随水温升高而减小,所以总的喷气脉宽不断减小。整个过程中λ基本稳定在1.0±0.01,说明模糊PID适用于暖机过程。由于实际的氧传感器需加热完成后才能正常工作,所以实际发动机暖机过程的空燃比闭环控制大约在发动机起动20s后开始。
3.2 不同节气门位置的抗扰动试验
发动机在稳态时不可避免地会因各种扰动而使空燃比偏离目标值,此外使用模糊PID的一个主要原因是为了避免在各个工况标定不同的PID参数。本文中分别在21%和46%节气门的位置进行如下试验:通过测功机维持发动机转速在1 500r/min附近,通过后台控制程序增加喷气脉宽,观察λ的响应过程及稳定后λ的变化情况。
图8为21%和46%节气门位置时过量空气系数λ的抗扰动响应曲线变化。节气门在21%时增加喷气脉宽0.4ms,λ最小到0.945附近,经过2.1s重新回到1附近。节气门在46%时增加喷气脉宽1.3ms,λ最小到0.925附近,经过2.9s稳定在1附近。2种情况下在无扰动过程中λ均能稳定在0.99~1.01之间。同样,也在其他节气门位置进行试验,结果也较理想。由此可见,该模糊PID的稳态性能和抗扰动性能均较好地满足发动机各工况的需要。
3.3 不同节气门位置瞬态工况试验
瞬态运行工况既是发动机排放恶化较为严重的工况,也是发动机空燃比控制的难点。首先比较2种瞬态工况控制策略的控制效果(图9),并在不同节气门位置进行加减速试验(图10~图12)。
如图9所示,第1种控制策略是模糊PID,节气门位置从20%突增到51%,单独使用模糊PID时其过量空气系数最大值达到1.21,而且需要3.5s左右才能接近目标值;第2种控制策略是在模糊PID的基础上加上一定的开环补偿,即通过节气门位置突增判断为急加速,这时立刻增加5ms喷气脉宽并在1s内逐渐衰减为0(对于不同节气门的突增量需标定不同的加浓量和衰减时间),过量空气系数最大值为1.1,稳定时间为1.8s。由此可知,单独使用模糊PID在节气门突增过程中并不能完全达到理想的效果,必须同时采用开环补偿。
如图10所示,节气门从37%突变至46%,节气门在200ms内瞬间增大。由于ECU控制是基于发动机传感器的反馈信号进行,所以ECU的控制总是滞后于发动机实际需要(尤其是动态过程),理论上节气门突增过程混合气肯定会变稀。如进气压力传感器动态响应慢,有一定的延迟,节气门突增过程中进气压力的测量值总是比实际值偏小,由此按照测量值查表所得喷气脉宽值也就偏小。同样,开环加浓补偿也需ECU判断出节气门突增后才能进行。进气歧管压力经过4s逐渐增至最大,说明在0~4s中查表所得喷气脉宽值一直在变化。而λ只需1.5s左右便重新稳定在1附近。
如图11所示,节气门从60%突变至68%,λ经过约1.2s重新稳定在1附近。
如图12所示,节气门从37%突变至28%,同上所述,λ由于进气歧管压力的滞后而变小,经过1.5s后调整至1附近。
4 结论
(1)采用前馈查表和模糊PID反馈结合的空燃比控制策略,详细介绍了模糊输入输出量论域的选取及隶属度函数的确定。在模糊规则的确定中,尤其要注意当|e|分别属于Z和S,即λ接近1时,△Kp、△Ki和△Kd必须各自取相同的值来保证λ值稳定在1附近。
(2)在暖机工况中,虽然总的喷气脉宽由于水温修正不断变化,但由于反馈控制的作用,空燃比也很稳定。
(3)天然气发动机在不同节气门位置的稳态过量空气系数都可以稳定在1.00±0.01,且抗扰动性强,解决了普通PID在不同工况需标定不同PID参数的问题。
(4)在不同初始节气门位置及不同节气门变化程度试验中,空燃比都能迅速地回到目标值附近,这对瞬态工况的排放有很大的益处,且试验表明当急加速时应该采用开环补偿与模糊PID相结合的控制策略。
参考文献
[1]王绍銧,夏群生,李建秋,等.汽车电子学[M].北京:清华大学出版社,2005.
[2]Okazaki S,Kato N,Kako J,et al.Development of a new modelbased air-fuel ratio control system[C]//SAE 2009-01-0585,2009.
[3]Alippi C,Russis C D,Piuri V.A neural-network based controlsolution to air-fuel ratio control for automotive fuel-injectionsystems[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernet-ics,2003,33(2):259-268.
[4]Wendeker M,Czarnigowski J.Hybrid air/fuel ratio control usingthe adaptive estimation and neural network[C]//SAE 2000-01-1248,2000.
[5]杭勇.柴油发动机控制模型及控制算法的设计与仿真研究[D].镇江:江苏理工大学,2002.
[6]申博,李国岫,周希德,等.天然气发动机空燃比智能控制策略的研究[J].计算机仿真,2003,20(2):71-74.Shen B,Li G X,Zhou X D,et al.The study of natural gas en-gine AFR intelligent control strategy[J].Computer Simula-tion,2003,20(2):71-74.
[7]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京:清华大学出版社,2004.
模糊PID控制策略 第8篇
1.1 离心式压缩机喘振现象
离心压缩机是一种高速旋转的叶片式机械, 其特性是在一定转速下运行, 随着输气量或工况的改变, 排气压力、功率消耗和效率也相应发生变化。人们在实践中发现:离心式压缩机在某转速下运转, 当压缩机的流量减少到一定程度时, 会出现整个压缩机组的不稳定状况, 压缩机气流参数 (如流量和压力等) 周期性地低频率大幅度波动, 并伴有很大的气流脉动噪音, 在出口管道内发出时高时低的周期性气流声, 机组及管道上出现大振幅、低频率的强烈振动, 这种现象称为压缩机的喘振。
1.2 离心机喘振危害
喘振对压缩机的危害极大, 主要表现在以下几个方面:
(1) 压缩机的性能明显恶化, 供气参数 (压力、流量) 将发生较大幅度的变化, 严重破坏了生产工艺系统的稳定性;
(2) 使压缩机组不同部件承受较高的动应力, 叶轮 (叶片) 、螺栓等紧固部件渐渐地松动, 轴颈、轴承等滑动零件的磨损加速。特别对推力轴承形成了巨大的冲击力, 造成了润滑油膜稳定性的破坏, 使轴承合金形成疲劳裂纹, 严重的情况下产生烧毁;
(3) 破坏机器初始安装质量, 使不同部分间隙产生变动, 导致动、静部件的摩擦, 严重的情况下甚至导致转子的弯曲变形;
(4) 压缩机持续产生的喘振将耗费额定功率的40%左右, 较多的能量被转化为热量, 使其压缩机机组内部结构在高温的环境下工作, 导致一些零部件出现烧毁变形;
(5) 影响附近其余设备的正常运行, 影响操作人员的顺利操作, 容易导致一些仪表计量准确性下降。
2 离心式压缩机防喘振控制机理及控制设计
2.1 离心式压缩机防喘振控制机理
离心式压缩机气路系统主要由进口管路、入口导叶、压缩机本体以及压缩机输出管路所构成。其输出管路包括2个支路:放空回路和输出工艺回路。其中放空回路由放空阀 (防喘振阀) 控制, 其主要作用就是防止离心式压缩机喘振现象的发生。由于各机组的具体情况不同, 故离心式压缩机的防喘振线是需现场试车过程中实测出来的。
为有效防止喘振事件发生, 在喘振停车线A的右侧设置一个能动的安全裕量, 目的是当运行中作用至喘振停车线A点之前开始动作, 加大压缩机流量。即在喘振停车线A的右边增加一条防喘振控制线C, 其状态与喘振停车线A一致, 并同喘振停车线A之间存在相当的差压量程值。与之关联, 以便更好地保护好机组, 可在喘振控制线A与喘振停车线C之间加设一条喘振安全线B。该距离越大, 放空阀打开的机会则越大, 能量损失越大。
2.2 压缩机防喘振的控制设计
一般压缩机防喘振的控制原理如图1所示, 图中的流量控制器是以QP作为其设定值的防喘振控制器。
压缩机正常工作时, 控制器的测量值大于设定值, 而回流阀是气关阀, 输出达最大值时阀门关闭;当压缩机吸入量小于设定值时, 回流阀打开, 压缩机出口气体经回流阀返回至压缩机入口, 气量又增大到大于Qp值, 这样就防止了喘振的发生。但在实际应用中, 因为压缩机在低负荷运行时, 极限流量的裕量过大造成能量浪费大, 会大大增加压缩机的运行费用。
3 模糊PID双模控制策略
3.1 模糊PID双模控制器的基本原理
模糊控制器的输出可以按照压缩机防喘振系统偏差和偏差的变化速率来进行调整, 如果控制系统的偏差相对比较大, 可以选择模糊控制器, 反之选择PID控制器, 其原理图如图2所示。
根据模糊控制的相关理论可知, 如果模糊控制器的维数越高, 相应的调速精度也就越高, 然而, 如果控制器的维数增加, 会导致模糊控制规则的复杂程度提高, 从而在算法实现上会遇到非常大的困难。根据此特点, 提出了模糊PID控制系统的设计方法, 在模糊PID控制系统中, 输入变量可以用偏差e和偏差的变化率来表示, 利用该系统能够有效地对输出变量的动态性能进行控制, 并且容易实现。
为了达到将模糊PID离心式压缩机防喘振控制系统中偏差e相应的语言变量转换成模糊集合的目的, 将语言变量E划分成7个等级, 构成了相应的8个模糊子集, 从而能够有效地反映偏差e的大小, 7个等级分别为:
其中, NL表示了负大;NM表示了负中;NS表示了负小;ZO表示了0;PS表示了正小;PM表示了正中;PL表示了正大。e的取值范围处于-1~1之间。误差的模糊集合所对应的论域可以表示为:
将偏差的变化率ec所对应的变量划分为7个等级, 从而构成了7个模糊子集, 最终能够达到有效地反映偏差变化率的值, 7个等级分别为:
其中, NL表示了负大;NM表示了负中;NS表示了负小;ZO表示了0;PS表示了正小;PM表示了正中;PL表示了正大。e和ec的取值范围处于-1~1之间。误差的模糊集合所对应的论域可以表示为:
将系统的控制变量主轴的转速U划分为7个等级, 从而构成了7个模糊子集, 最终能够达到有效地反映偏差变化率的值, 7个等级分别为:
其中, NL表示了负大;NM表示了负中;NS表示了负小;ZO表示了0;PS表示了正小;PM表示了正中;PL表示了正大。e和ec的取值范围处于-1~1之间。误差的模糊集合所对应的论域可以表示为:
依据模糊自适应PID参数整定要求, 根据离心式压缩机防喘振系统的实际应用情况, 建立各个变量的控制规则表, 如表1、表2所示。
3.2 基于模糊PID控制的压缩机防喘振控制系统的实现
控制系统按照离心式压缩机出口压力、入口流量、去水冷塔空气流量和电机电流测量值进行计算, 接着利用多个控制模块对喘振控制阀的开度进行调节, 进而可以有效地调节离心式压缩机的压力、实际流量偏离极限值。为了能够较好地获得控制效果, 该控制系统当中设置了2个控制器。在高扫描速度以及高计算速度的前提下, 首先安装了一个防喘振控制器, 这个控制器属于模糊PID模块, 利用一个变量表示其给定值, 这个值通过一个CALCU模块按照实际数据结合喘振实验时获得的参数, 求解出即时防喘振控制数据, 而测量值通过另一个CALCU计算模块依据实时压力、流量等数据求出, 接着, 利用模糊PID控制模块控制防喘振阀的开度。还有一个控制器属于压力控制器, 这个控制器同样属于模糊PID控制模块, 通过对离心式压缩机的出口压力的数据改变以及给定的出口压力安全值进行比较, 来控制调节防喘振阀的开度大小, 如果离心式压缩机的出口压力达到了设定的最大值, 这个模块就开始调节防喘振阀。以上两个模糊PID控制器的输出将在一个高选模块作用下传输到防喘振控制阀上。为了避免误操作等问题导致防喘振阀迅速关闭的现象出现, 在压缩机防喘振控制系统中, 还引入另外一个CALCU计算模块, 利用编写计算公式的方式, 制约防喘振阀的关闭时间。
4 实例研究
为了验证模糊PID控制在压缩机防喘振控制中应用的有效性, 分别利用传统PID控制技术和模糊PID控制技术对压缩机进行防喘振控制仿真研究, 利用传统PID控制时, 不仅应该考虑超调量, 还应该考虑控制系统的调节时间, 因此, 令ki=0.2, kp=0.04, kd=0.1。利用模糊PID双模控制时, 如果偏差超过了临界值, 利用模糊控制, 可以获得较快的响应过程;利用模糊PID双模控制系统时, 主要应该以降低控制系统超调量为主, 以提高控制系统稳态精度为目标, 因此可以允许有较长的调整时间, 此时, ki=0.1, kp=0.03, kd=0.05。通过仿真分析可知, 在离心式压缩机防喘振控制仿真分析中, 利用模糊自适应PID控制相对于传统的PID控制具有更好的控制效果, 系统的响应时间短, 超调量低, 从而能够有效地防止离心压缩机的喘振。
5 结语
利用模糊PID控制技术对离心压缩机进行防喘振控制, 具有良好的控制效果, 能够确保离心式压缩机稳定、高效的工作。
参考文献
[1]钱鹏, 沈为群, 朱恺, 等.高温环境模拟试验测控系统设计及高温控制方法研究[J].计算机测量与控制, 2010, 18 (11)
基于模糊PID的多电机张力控制 第9篇
关键词：模糊PID控制,解耦控制,电机,速度,张力
1 引言
在日益复杂的被控对象(过程)面前,传统的基于精确模型的控制系统设计理论受到了严峻的挑战。特别是面对一个复杂的工业被控对象,由于多变量系统各变量之间有耦合存在,如果要采用常规设计方法设计多变量控制器的算法,对工业过程来说,要得到线性定常的,精确度较高的数学模型是不易办到的,即使得到了,也会由于其复杂性难以适用于工业现场的实时控制。采用模糊控制,不需要对被控对象建立精确的数学模型,这对具有非线性、时变和耦合特征的控制对象尤为适用。用此方法设计的计算方法比较简单,易于实现, 适合于工业控制应用。
近年来,由于交流调速系统的发展,交流调速已被广泛应用于钢铁生产领域,钢带卷绕系统的张力与速度控制是最有挑战性的控制环节。在卷绕机上,钢带张力的控制好坏关系到产品的质量,钢带的卷绕速度关系到生产效率,其中对张力的控制要求更高。张力与速度是一对强耦合的被控量,在任何情况下减小因速度的变化而造成的张力瞬时变化的最关键的一点。为了提高控制系统的各项性能,本文不仅在速度环与张力环采用了模糊控制,而且采用模糊补偿解耦的方法减小速度的变化对张力的影响。
2 硬件系统
2.1 硬件机械系统模型
图1显示了张力控制机械模型简图。这是一个钢带卷绕系统的最简设置,电机1为从电机执行张力控制,电机2为主电机执行系统的速度控制。不计转辊与皮带之间的粘磨系数和滑磨力,两电机与转辊间的齿轮比是15∶1。系统中两电机之间带状加工物张力大小与两电机的速度差大小成正比[2],卷绕系统的数学模型为
式中:T1为电机1的转矩,N·m;T2为电机2的转矩,N·m;ω1为电机1的转速,r/min;ω2为电机2的转速,r/min;fa为系统输出张力,N;fb为系统输入张力N;f为两转辊之间的张力,N;J为转辊的转动惯量,kg·m2;r1,r2分别为转辊1与转辊2的半径,m;K,C为系统常数;s为拉普拉斯算子。
2.2 传统的张力控制系统
为了能够控制卷绕系统上带状加工物的速度与张力,最常用的方法是不仅控制一台电机的转速同时控制另一台电机的相反转矩。
图2 显示了交流异步电机采用适量控制时的传统张力框图。图3为传统的张力系统控制原理图[1]。
从式(8)、式(9)中可以看出,系统中张力与速度是相互耦合的。当电机1的转速设定值发生变化时,如果电机2的反馈补偿没有及时起作用时,系统的张力将发生很大变化(可以从实验结果中看到)。而且从式(8)可以分析出系统的速度与张力也存在着耦合,当系统的张力发生变化时加工物的速度也将发生变化。
由图3可以分析出此系统是一个双输入双输出系统,图4 为对机械机构的简化分析。
在图4 虚线框中的公式如下:
从图4中可以得出张力系统的最终输入输出关系如式(8)和式(9)所示。从式(9)可以看出张力回路最终输出的张力不仅由张力设定值决定,同时还受到速度回路控制量和速度设定值的很大影响,当速度回路的设定值发生变化时系统的张力将发生瞬间的变化。速度回路的变化对系统张力的影响将大大影响产品的质量。同样张力回路的控制量也对速度回路的最终速度产生不良影响。
2.3 张力的模糊PID控制系统
为了进一步提高两电机张力控制系统的控制性能,将模糊控制技术应用于控制系统中。速度回路与张力回路中采用模糊PID控制器代替PI控制器以提高系统的控制性能。本文针对式(9)中的u2对张力回路的影响采用前馈补偿解耦,根据前馈补偿不变性原理,若令张力回路中
f=G2G3G4u2-G1G2u1+WFF2G1G2u2 (10)
而又满足
G2G3G4u2+WFF2G1G2u2=0 (11)
则有
f=-G1G2u1 (12)
代入式(4)和式(6)得
同理可得出速度回路
代入式 (5)和式(7)得
由于WFF1表达式过于复杂不易实现,在从被控参数的相对重要性与被控参数的响应速度来考虑,本文采用了部分前馈解耦方式。张力回路对速度回路的耦合影响不予补偿,而只补偿速度回路的变化对张力的影响。
当把式(13)加入到式(9)中时可得:
代入WFF1得
从式(17)可得出张力还受到速度设定值的影响,本文采用了模糊逻辑补偿算法来进一步减少速度回路对张力的耦合影响。至此结合式(8)、式(17)和模糊逻辑补偿单元,图5为模糊PID张力控制系统控制原理图。
3 模糊控制在两电机张力控制系统中的应用
为了进一步提高两电机张力控制系统的控制性能,将模糊控制技术应用于控制系统中。模糊控制不需要事先知道被控对象的精确模型[2],基于定性控制规则,对于难以建立精确模型的复杂对象,如果有完善的控制经验,则可以直接根据人们的操作经验,进行控制,控制设计简单。
3.1 速度回路和张力回路模糊PID设计
模糊控制本质上也属于反馈误差控制,根据图5可得出速度回路的模糊控制器的输出控制量和被控量ω的关系与张力回路的模糊控制器的输出控制量和被控量f的关系正好相反,为了减少工作量和软内存的开销,本文采用了不同的模糊PID控制器。根据实践经验,只要两个模糊控制器的输入量的取法不同就可以使用相同的模糊控制规则与模糊控制查询表。模糊控制器是模糊控制系统的核心,一个模糊控制系统的性能优劣,主要取决于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成推理算法以及模糊决策的方法等因素[3]。
以速度控制回路的模糊控制器为对象,以系统的电机2为被控对象,u2t为控制量;ω为被控量,控制系统的参考输入为ω*;模糊控制器的输入为误差et及误差的差分ect,输出为Δut;t为离散时间变量。即:
et=ω-ω* (18)
ect=et-et-1 (19)
u2t=u2(t-1)+Δu2t (20)
图6为速度回路的二维典型模糊控制器结构图[4]。
从模糊控制器的结构上看,影响控制器性能的主要环节有模糊规则(包括模糊语言值的选择,各语言值的隶属函数,模糊控制规则的因果关系和模糊规则的数量等),模糊推理和模糊判决方法以及比例因子和量化因子的选择[3]。
图6结构的模糊控制系统,其设计过程如下。
1)模糊规则的选择。
对于图6的模糊控制结构本文采用如表1的Mamdani规则表。初建的规则表不能达到非常好的控制效果,往往要对规则加以调整,表1是根据语义空间跟踪期望轨迹得到的最终速度回路模糊控制规则表。
2)et,ect和Δut的隶属函数。
在误差为零的附近区域,采用分辨率较高的隶属函数;而在误差较大的区域,为使系统具有良好的鲁棒性,常采用分辨率较低的隶属函数。输入变量et采用如图7的隶属函数,输入变量ect和输出变量Δut采用三角形、全交迭、均匀分布的隶属函数,如图8、图9所示。输入变量et和输入变量ect的模糊论域为[-4,+4],输出变量Δut模糊论域为[-5,+5]。
3)模糊推理和清晰化。
本文模糊蕴涵采用最小法Rc,合成运算方法采用最大-最小合成法[5]。清晰化采用重心法,这种方法取μc′(Δu2t)的加权平均值为Δu2t 的清晰值,即:
式中:μc′(Δu2t)是规则的激活度。
4)模糊控制器的两个关键问题。
图6所示的二维模糊控制器结构具有类似于常规PD控制器的作用,由线性控制理论可知,采用该类模糊控制器的系统有可能获得良好的动态特性,但无法消除静态误差。在输入量的模糊化和输出量的解模糊时,系统具有多值继电器特性,因此系统易出现极限环振荡现象,从而导致系统的被控量存在余差。为了消除余差根据线性控制理论,必须在控制器中加入积分环节。图10所示为一个常规积分控制器和一个如图6二维模糊控制器相并联的混合模糊PID控制器(W.L.Bialkowski提出的结构)。常规PI控制器的输出量ui为连续变化的量和二维模糊控制器的输出量uf叠加,即un=uf+ui。这种混合模糊PID控制器不仅可完全消除系统余差,使系统成为无差模糊控制系统。
图10 的混合型模糊PID控制器结构代入到图5中的速度回路与张力回路的模糊PID控制器中去,就是本文的控制系统结构。
3.2 张力与速度的模糊解耦控制
为了解决系统的张力受到速度回路速度设定值的耦合影响(如式(9)所示),根据实际的实验经验和对式(3)的解析分析如图11所示,本文设计了一个模糊逻辑解耦补偿器。式(3)的一阶微分表示形式为
一阶微分通解形式为
f=teτΔω+c (23)
其中,Δω=ω2-ω1,t,τ,c<0为由系统决定的常量,图11为式(23)的坐标图。
根据图11,图5与实验情况,可得出如下的控制关系:ω*↑→ω2↑,Δω=ω2-ω1,Δω↑,系统张力增大,f↑;ω*↓→ω2↓,Δω=ω2-ω1,Δω↓,系统张力减小,f↓。为了保持张力在速度设定值突增与突减最大限度的保持恒定,以速度设定值的变化eω*=ω*n-ω*n-1为输入,速度补偿量u补为输出的一维模糊逻辑补偿器如图12所示,模糊控制器的规则如表2所示。
模糊查询表的建立过程,采用图7,图9的形式分别作为Eω*与ΔU补的隶属函数,模糊推理,清晰化采用重心法也效仿3.1部分的方法,表3为模糊逻辑补偿器的查询表。
4 实验结果分析
为验证模糊PID张力控制系统的先进性,给出传统PID控制与模糊PID的实验波形,以示对照。图13是在恒压频比方式条件下,传统的PID控制的速度和张力实验波形,其中图13a为60 s突加负载、90 s突减负载张力波形, 图13b为速度恒定、张力突加突减的波形, 图13c为张力恒定、速度突加突减的波形, 图13d为控制速度跟踪三角波响应曲线波形。
图14是在恒压频比方式条件下,模糊PID控制的速度和张力实验波形。其中图14a为60 s突加负载、90 s突减负载的张力波形;图14b为速度恒定、张力突加突减的波形;图14c为张力恒定、速度突加突减的波形;图14d为速度跟踪三角波响应曲线波形。
从图13、图14中的波形可得结论:在恒压频比方式下,模糊PID控制器在动态性能、稳态性能、跟踪状态方面均大大优于传统的PID控制器。从波形图中可看出模糊逻辑解耦补偿器已最大限度地满足了速度与张力的解耦。
5 结论
通过将模糊控制技术应用于多电机张力控制系统中看出,其控制算法适应性强、稳定性好,对多输入多输出系统起到解耦控制作用。模糊控制器比其他智能控制器易于实现,不需要系统的精确数学模型,只根据操作人员的经验,经过模糊化加工处理就可构成一个合适的控制器,设计思想简捷。
参考文献
[1]Song Seung-Ho,Sul Seung-Ki.A New Tension Controllerfor Continuous Strip Processing Line[J].IEEE Transac-tions on Industry Applications,March/April,2000,36(2):633-639.
[2]Santos M,de la Cruz J M.Between Fuzzy-PID and PID-con-ventional Controllers[C]∥Annual Conference of the NorthAmerican Fuzzy Information,1996:123-127.
[3]诸静.模糊控制原理与应用[M].北京:机械工业出版社,2000.
[4]张乃尧.典型模糊控制器的结构分析[J].模糊系统与数学,1997,11(2):10-21.
模糊PID控制策略 第10篇
【关键词】热工控制系统；改进型模糊自适应；粒子群算法
1、引言
大型火力发电单元机组的生产流程可以分为锅炉的燃烧系统和汽水系统。锅炉的燃烧系统是提供热量维持主汽负荷、保证燃烧经济性、安全性的重要控制系统。主汽压力是衡量蒸汽量与外界负荷两者是否相适应的重要标志。由于大型单元机组容量大，燃料品种多变，投入的磨煤机给煤机台数不同，导致常规的PID控制器难以满足实时控制的要求。
模糊控制器是一种控制结构简单的非线性控制器，具有很好的鲁棒性、适应性和容错性，一些学者已经将其应用于火电厂热工控制系统，但由于模糊控制本质上一种非线性的PD控制，无法消除系统静差。
2、改进型模糊控制器基本原理
改进型模糊控制策略的核心思想是，在保持模糊论域上模糊分割不变的情况下，根据输入量误差e和误差改变量ec的值对模糊论域和隶属函数进行伸缩调整。设输入变量xi和输出变量ui的论模糊域分别为（-Ei，Ei）和（-Ui，Ui），（i=1，2，...n），变论域模糊控制器的论域及隶属度函数随输入量变化而发生变化，其简略表达形式为：
3、改进型模糊自適应PID控制原理
3.1模糊自适应PID控制原理
模糊自适应PID控制器一种模糊控制与PID控制的复合控制器，该控制器改变传统PID控制器的参数Kp，Ki，Kd固定，无法跟随误差实时调整的缺点，提出了利用模糊控制器跟踪误差信号在线改变PID控制器参数的方法，提高了模糊控制的效果。
3.2粒子群算法寻优原理
粒子群优化算法（PSO）是一种仿生优化算法，本文采用PSO对伸缩因子进行搜索优化，进而提高改进型PID控制器的控制效果，具体的优化过程如下：待优化的参数有αe，αec，βp，βi他们构成了搜索空间的四个维度，随机产生一组Xi，作为第一代初始种群，将Xi带入目标函数Q，计算适应值。设粒子i在当前寻优中的最优位置记为Xbesti=（xib1，xib2，xib3，xib4），相应的适应值记为Qbesti，则粒子i的当前最好位置可以表示：
重复上述步骤，直至得到最优解。
3.3改进型模糊PID控制器
模糊自适应PID控制器虽然可以修正原有PID控制器的控制参数，但是控制精度有限。本文采用标准粒子群算法在线优化模糊自适应PID控制器的调节因子，结合了两种控制器的优点，可根据系统误差大小实时调整模糊控制器的论域和系统输出，提高系统控制精度。
4、仿真实验
在某电厂300MW机组燃烧系统过程画面做实验，在装入不同初始条件时采样，采样周期为5秒，采样总时间为20分钟。将得到的数据处理后，利用辨识算法在Matlab中得到不同负荷下该燃料控制系统的数学模型。
4.1改进型模糊PID控制器的实现
本文选择采用采用改进的PSO算法对上述模糊自适应PID控制器的输入与输出环节的调节因子寻优，设置模糊控制器的模糊词集为{PB，PM，PS，Z，NS，NM，NB}，采用三角形隶属函数，输入变量e，ec的基本论域分别设为[-12，12]，[-6，6]，输出变量的基本论域要根据PID控制器的参数设定。通过PID控制器参数整定方法，得到PID控制器的参数为δ=0.48，Ti=289，Td=0.0001。
因此模糊控制器的输出 的基本论域应该在比例、积分系数的一定范围内选择，为了计算方便设为[-0.6，0.6]，[-0.012，0.012]，而输入输出对应的模糊变量的模糊论域均为[-6，6]，采用最大隶属度法去模糊化。根据公式（10）可以得到输入变量的量化因子ke，kec分别为0.5，1；输出变量的比例因子kp，ki分别为0.1，0.001。
4.2仿真结果
选取该电厂机组负荷为90%时，机组给煤量与主汽压之间的数学模型如下：
为了验证控制效果，与常规PID控制器，模糊自适应PID控制器进行仿真对比定值跃扰动下，有三种控制方式的系统输出。对比三条曲线可以看出，改进型模糊PID控制器在动态性能和稳态性能上都较明显优于另外两种控制器，它的控制精度更高，曲线更平稳。
4.3鲁棒性验证
在燃料控制系统中，分别选取机组负荷在80%、100%时的模型参数，保持模糊自适应PID控制器和改进型控制器的PID初值、控制规则、粒子群算法初值等不变的情况下，加入幅值为1的定值扰动，观察两种控制器的鲁棒性。改进后的控制器的鲁棒性明显优于模糊自适应PID控制器的鲁棒特性。
5、结束语
本文结合变论域控制思想，融入粒子群算法，设计出了改进型模糊PID控制器。采用标准粒子群算法在线优化模糊控制器的调节因子，改变控制器输出的大小，从而减弱控制系统对模糊控制规则和控制系统模型的依赖，优化了控制效果。
参考文献
[1]王俊伟，汪定伟.一种带有梯度加速度粒子群算法[J].控制与决策，2004，（11）.
模糊PID复合控制算法的有效改进 第11篇
模糊控制与PID控制属于较常用的两种不同控制方法，它们各有自己的特点。其中模糊控制的稳态精度较低，而PID控制也容易产生超调。长期以来，常规的符合控制往往由于不恰当选择切换点，其量化因子与比例因子属于一次性确定，并不能够适应对象的大幅度变化，导致控制上存在缺陷，进而影响了控制效果。对此，可在线调整以上参数，提高模糊控制器的在线自适应性，从而弥补常规模糊控制中所存在的缺陷。本文则利用变论域思想设计在线调整量化因子及比例因子的智能调整机，扩大其应用。
1 PID控制算法与模糊控制算法
PID控制算法调节的实质是依据所输入的偏差值，根据比例、微分及积分的函数关系来给予运算，并将所运算的结果应用到控制系统中，对位置型的PID算法给予更换。一般情况下，对控制算法要求较高的系统则往往采用位置型算法[1]。模糊控制算法则是利用计算机来完成人们用语言无法描述的控制活动，模糊控制有着较好的特性，并不需要事先知道对象的数学模型，具有较快的系统响应、较小的超调等特点。模糊控制器的基本构成如图1所示。
2 模糊PID复合控制算法的优化改进
利用变论域思想，采用梯形隶属函数的模糊切换算法，从而实现模糊PID符合控制。小偏差采用PID控制，进而消除稳态误差；而大偏差则采用模糊控制，确保快速性及抑制超调。以上两种控制方式的切换则是根据偏差的大小来进行：
If e is Z then U is UPID,else U is Ufuzzy
其中：UPID与Ufuzzy表示PID控制器及模糊控制器的输出；而Z则是语言变量。采用加权平均法计算，其公式为：
已有研究表明：根据所控制的需求，使模糊控制器输入及输出论域，能够在一定准则内不断的变化，从而有效地控制性能[2]。量化因子与比例因子的取值均能够引起论域的变化。如果可以实现在线调整以上参数，则可提高其品质。对于双输入及单输出的模糊控制器，输入为控制偏差e及其变化率为Δe。
综合考虑到量化因子及比例因子对系统的影响，且两者之间是相互制约的关系；对此，设计了仿人智能调整机。控制决策的制定可依据变论域的思想来得到：若控制偏差e较小时，系统则会越接近稳态，若适当减小Ke，可扩大论域，减弱控制作用，以免发生超调；控制偏差e较大时，可适当增加Ke，进而缩小论域，增强控制作用，消除误差。
对于适当增加KΔe，可有效保证控制的灵敏度及其稳态度。通过使用ε作为阈值，小偏差时其作用也更细，能够确保控制精度，其控制决策如下：
PCR芯片可实现快速分子生物学检测的新技术，工作中特异性DNA片段扩增反应可在3段不同的温度下进行，从而使得DNA量获得指数型倍增。在反应过程中，需要对PCR芯片温度的精确度及其均一性，控制升降速度。单纯的PID控制及其模糊控制已难以满足需求[3,4]，因此，需要采用模糊PID符合控制。通过制定以下分段控制策略：在升降温的前期及中期，拥有较大的温差时，可采用模糊控制，确保温度的升降，最终减少超调。
根据制定的控制策略，并结合以上优化改进算法，从而制定自适应模糊PID复合控制器，实现两者的结合。然后根据温度偏差的大小，利用模糊切换来整合控制器的输出，实现在线调整，其结构如图2所示。
该模糊控制采用双输入二维增量型模糊控制器，所隶属的函数选择全对称及全交叠的连续三角形，并利用推理的方法[5,6]，模糊控制规则如表1所示。根据应用经验，从而确定量化因子及比例因子数，灵活调整控制器参数。
3 改进后控制算法的实验研究
为了完成以上控制器在设计后的应用效果，特选取PCR芯片温度控制系统来实现实验研究。为了进一步验证模糊切换的自适应模糊PID控制器，将其与普通的模糊控制器进行了比较，在线检测到所使用的PCR芯片，其阻值为62.52Ω，室内温度为25.12℃，所设定的温度为96.12℃，其曲线如图3、图4所示。
根据图3可得到：常规控制器系统所响应的曲线可计算得到超调量为5，其上升时间约为5 s，而稳态误差约为1.3℃。从整体上来看，系统的动态特性及其稳态性不符合要求。利用优化改进的模糊算法后，从图4可得到该曲线可有效抑制系统的超调，其上升时间约为20 s，调节时间仅仅为20 s，稳定误差在0.5℃。通过以上叙述可知，优化改进的算法与常规模糊算法相比较，可在一定程度上改善系统的动态性能，提高系统的控制精度。若将工作状态设定在80℃时，该系统进入到稳定的工作状态后，利用风扇给芯片进行吹风，人为地加入了干扰信号，其系统的控制响应曲线可得到优化改进后的模糊PID控制可有效抑制外界的随机干扰，并在最短的时间内进入到稳定工作点，有着较强的在线自适应能力。
4 结语
综上所述，改进后的自适应模糊PID复合控制算法有着较好的动态性能和稳态性能，且控制器有着较强的鲁棒性，在一定程度上最大限度提高控制器的抗干扰能力，可有效应用到控制系统中。通过上述实验的研究，有效地验证了以上结果。因此，在今后的应用中，可将自适应模糊PID复合控制算法用于实践中，提高控制器的水平。
摘要：分析当前模糊PID复合控制算法的控制特性及不足,提出优化改进的算法,即基于梯形隶属函数的模糊切换算法及仿人智能思想的在线调整算法,进而实现了自适应的模糊PID复合控制算法。通过实验研究,得到优化改进的模糊PID复合控制算法。该算法具有较好的稳定性、动态性、无静差等优点,其控制品质优于常规模糊PID复合控制算法,具有推广应用的价值。
关键词：PID,模糊控制算法,改进算法,途径
参考文献
[1]曹建秋,徐凯.遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略[J].信息与控制,2011,40(1):44-49.
[2]QI J H,CAI J D.Honeycomb cardboard flying shear control system based on ARM9 and adaptive fuzzy PID control algorithm[J].Packaging engineering,2013,21:35-41.
[3]杨小龙,涂鑫阳,马自会.基于改进模糊PID算法的空燃比控制策略研究[J].湖南大学学报(自然科学版),2015,42(4):34-39.
[4]谢宏,杨鹏,陈海滨,等.遗传优化模糊PID融合算法的5自由度机械手控制[J].电子测量与仪器学报,2015,29(1):21-30.
[5]魏英智,丁红伟,张琳,等.数字PID控制算法在温控系统中的应用[J].现代电子技术,2010,33(17):157-159.