【正文】 (36)其中，KI，KD分別為比例、積分、微分系數(shù)。我們今天所熟知的PID控制器產(chǎn)生并發(fā)展于19151940年期間。首先，傳統(tǒng)PID控制無自整定能力，這主要表現(xiàn)在兩個方面：第一，PID控制器的參數(shù)整定必須相對于某一模型已知、系統(tǒng)參數(shù)已知的系統(tǒng)。在設計控制系統(tǒng)的過程中人們主要關心的問題是“設定值跟蹤特性”和“干擾抑制特性”。所以，探求一種精確的整定方法有著重要的理論意義和工程應用意義。 模糊控制理論模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的計算機智能控制。模糊控制器的控制規(guī)律由計算機的程序實現(xiàn)，實現(xiàn)一步模糊控制算法的過程描述如下:微機經(jīng)過中斷采樣獲得被控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號e，一般選誤差信號e作為模糊控制器的一個輸入量。無論是采用經(jīng)典控制理論還是采用現(xiàn)代控制理論去設計一個自動控制系統(tǒng)，一般需要了解被控對象數(shù)學模型的結構、階次、參數(shù)等等，然后在此基礎上合理地選擇控制策略。模糊控制的基本思想就是利用計算機來實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗，而人的控制經(jīng)驗一般是由語言來表達的，這些語言表達的控制規(guī)則又帶有相當?shù)哪：浴Ｄ：刂破鞯哪Ｐ褪怯蓭в心：缘挠嘘P控制人員和專家的控制經(jīng)驗和知識組成的知識模型，是基于知識的控制，因此，模糊控制屬于智能控制的范疇。由于被控對象的不同，以及對系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性的要求和所應用的規(guī)則各異，可以構成各種類型的控制器，如在經(jīng)典控制理論中，用運算放大器加上阻容網(wǎng)絡構成PID控制器和由前饋、反饋環(huán)節(jié)構成各種串、并聯(lián)校正器；在現(xiàn)代控制理論中，設計的有限狀態(tài)觀測器、自適應控制器、解耦控制器和魯棒控制器等。執(zhí)行機構實現(xiàn)的控制作用常常表現(xiàn)為角度、位置或電壓等發(fā)生變化，因此，它往往是由伺服電動機、步進電動機、氣動調(diào)節(jié)閥、液壓閥等加上驅動裝置組成。把人的經(jīng)驗用模糊條件語句表示，然后用模糊集合理論對語言變量進行量化，再用模糊推理對系統(tǒng)的實時輸入狀態(tài)進行處理，產(chǎn)生相應的控制決策，這就是模糊控制器的工作過程。模糊化等級不宜劃分的過細、過密，否則它不僅會失去某些信息，體現(xiàn)不出模糊量的長處，而且會大大增加運算與推理過程的工作量，使它的計算機實現(xiàn)更為困難。在模糊控制器推理過程中，數(shù)據(jù)庫向推理機提供必要的數(shù)據(jù)。在實際應用中，相應輸入、輸出論域的模糊子集常常用有標識性的符號標記，如NB(負大)﹑NM(負中)﹑NS(負小)、ZE(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)等來表示。這些規(guī)則實質(zhì)是人類控制行為的一種語言描述。模糊推理具有模擬人的運用模糊概念進行推理的能力。(4)解模糊解模糊可以看作是模糊化的反過程，它的作用是將模糊推理得到的控制量(模糊量)變換為實際用于控制的清晰量，它包括以下兩部分的內(nèi)容：(1) 將模糊的控制量經(jīng)反模糊化變成表示在論域范圍的清晰量(2) 將表示在論域內(nèi)的清晰量經(jīng)尺度變換變成實際控制量，解模糊過程可以看作是從模糊空間到清晰空間的一種映射，這個映射稱為判決。因為該法排除了其他一切隸屬度較小的論域元素(量化等級)的作用，顯得比較粗糙，只能用于控制性能要求一般的系統(tǒng)中。④加權平均法加權平均法是將各等級隸屬度與該等級值相乘，并求乘積和，然后除以隸屬度和，所得值即為控制決策值，即控制決策值=[∑(等級值隸屬度)]/ ∑隸屬度 (37)以上幾種方法各有優(yōu)缺點，在實際應用中，究竟采用何種方法不能一概而論，應視具體情況而定。誤差變量所取的模糊論域為：{n，n+1，．．．0，．．．n1，n}誤差變化變量所取的模糊論域為：{m，m+1，．．．0，．．．ｍ1，ｍ}控制量所取的模糊論域為：｛ｌ，．．．0，．．．ｌ｝(2) 量化因子和比例因子為了進行模糊化處理，必須將輸入變量從基本論域轉換到相應的模糊論域，這中間必須將輸入變量乘以相應的量化因子。Ke過小，系統(tǒng)上升速度過小，可能造成系統(tǒng)產(chǎn)生震蕩，甚至使系統(tǒng)不穩(wěn)定。Kec較大時，系統(tǒng)的超調(diào)較小，但是系統(tǒng)的響應速度變慢。 模糊控制器的優(yōu)缺點模糊控制器的基本思想是用機器去模擬人對系統(tǒng)的控制，它是受這樣事實而啟發(fā)的：對于用傳統(tǒng)控制理論無法進行分析和控制、復雜而無法建立數(shù)學模型的系統(tǒng)，有經(jīng)驗的操作者或專家卻能取得比較好的控制效果。模糊控制器在最近的短短十多年來發(fā)展如此迅速，受到工程技術人員的如此歡迎主要歸結為模糊控制器的以下幾個優(yōu)點：(1) 使用語言方法，可不需要掌握過程的精確數(shù)學模型。(4) 采用模糊控制，過程的動態(tài)響應品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)PID控制，并對過程參數(shù)的變化具有較強的適應性。雖然模糊控制取得了很多研究成果，但是由于它的發(fā)展歷史還不長，因此，理論上的系統(tǒng)性和完善性，技術上的成熟性和規(guī)范性還都是不夠的；另一方面，模糊控制雖有其獨特的優(yōu)點，但并不能取代傳統(tǒng)的控制方法，而是作為后者的補充和改進。若要提高精度則必然增加量化級數(shù)，從而導致規(guī)則搜索范圍擴大，降低決策速度，甚至不能實時控制，有待人們進一步地研究探索。同時，即使PID參數(shù)調(diào)整的很好，用同一組固定的PID參數(shù)去適應系統(tǒng)的全過程，當控制對象參數(shù)變化后，系統(tǒng)的性能必然也會受到影響。對于汽包液位控制，其誤差e和誤差變化量作為模糊控制器的輸入量，以滿足不同e和對控制器參數(shù)的不同要求，根據(jù)模糊合成推理設計PID參數(shù)的模糊矩陣表，查出修正參數(shù)，再代入下式計算： (310)式中：、KI、KD為PID 3個控制參數(shù)的取值，、為PID參數(shù)基準值；Δ、ΔKI、ΔKD為PID參數(shù)校正值。這里采用的是多模態(tài)模糊PID控制原理。當偏差e在閥值之外時采用模糊控制，以獲得良好的瞬態(tài)性能；在小偏差范圍內(nèi)，即e落到閥值之內(nèi)時自動轉換成PID控制工作，以獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。③在每個變量的量化論域內(nèi)定義模糊子集。確定模糊控制規(guī)則要遵守的原則是保證控制器的輸出能夠使系統(tǒng)輸出響應的動靜態(tài)性能達到最佳。當偏差e在閥值之外時采用模糊控制，以獲得良好的瞬態(tài)性能；在小偏差范圍內(nèi)，即e落到閥值之內(nèi)時轉換成PID控制，以獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。MATLAB語一言設計者的初衷是為了解決數(shù)學中“線性代數(shù)”課程的陣運算問題而進行開發(fā)的。MATLAB語言的主要特點如下：(1)強大的矩陣運算功能(MATTICS)；(2)廣泛的符號運算功能(SYMBOLIC)；(3)高級與低級兼?zhèn)涞膱D形功能(FIGURE)；(4)圖形化控制仿真程序設計功能(SIMULINK)；(5)可靠的容錯功能(ERROR COMPATIBILITY)；(6)應用靈活的兼容與接口功能(INTERFACE)；(7)信息量豐富的聯(lián)機檢索功能(INFORMATION) 關于SIMUL1NKSIMULINK是MATLAB環(huán)境下的數(shù)字仿真工具，是一個用來對動態(tài)系統(tǒng)進行建模、仿真和分析的集成環(huán)境。Simulink還提供了封裝和模塊化工具，其適用幣復雜、多層次、高非線性的系統(tǒng)仿真。由于Simulink環(huán)境川戶擺脫了深奧數(shù)學推演的壓力和煩瑣編程的困擾，囚此用廠，在此環(huán)境會產(chǎn)生濃厚的探索興趣，引發(fā)活躍的思維，感悟出新的真諦。交互式的模型輸入與仿真環(huán)境SIMULINK工具箱是MATLAB軟件的擴展，主要用于動態(tài)系統(tǒng)的仿真。利用PID控制系統(tǒng)分別對汽包液位的單沖量控制、雙沖量控制和三沖量控制進行仿真，并對仿真曲線進行對比。 　1．首先只整定比例部分。3．若使用比例積分調(diào)節(jié)器消除了靜差，但動態(tài)過程經(jīng)反復調(diào)整仍不能滿意，則可加入微分環(huán)節(jié)，構成比例積分微分調(diào)節(jié)器。 曲線衰減法的整定參數(shù)δ/%TiTdPδsPIPID 2．臨界比例度法在系統(tǒng)閉環(huán)情況下，將控制器的積分時間TI放到最大，微分時間TD放到最小，比例度δ設置為100%。 臨界比例度法的整定參數(shù)δ/%TITDP2δkPIPID 臨界比例度法應用起來比較簡單。 雙沖量仿真曲線圖經(jīng)湊試，參數(shù)確定為：=235，KI =110，KD =85設定值為10。但PID控制方案下，系統(tǒng)的超調(diào)量較大，過渡過程不太平穩(wěn)，控制效果不是很好。當k時刻的水位偏差高于k1時刻的水位偏差，說明水量變化在增大，即實際水位有上漲趨勢，偏差變化為“負”；相反，當k時刻的水位偏差低于kl時刻的水位偏差，偏差變化為“正”，模糊控制器的輸出量是閥門開度u(k)的變化，它直接影響水位y(k)的變化。則輸入偏差對應的模糊論域為：E={8，7，6，5，4，3，2，1，0，1，2，3，4，5，6，7，8}設輸入偏差的變化用模糊語言變量的模糊集EC表示，即:EC={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}對應的模糊論域為:EC={8，7，6，5，4，3，2，1，0，l，2，3，4，5，6，7，8}設控制量的變化用模糊語言變量的模糊集U表示，即:U={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}其中，NB表示水閥關得很快，NM表示水閥關得快，NS表示水閥關得有點快，ZE表示水閥保持正常開度，PS表示水閥關得有點慢，PM表示水閥關得慢，PB表示水閥關得很慢。(5)模糊推理系統(tǒng)的選擇最常見的模糊推理系統(tǒng)是具有模糊產(chǎn)生器和消除器的模糊邏輯系統(tǒng)(Man。因此，當EC為負時水位又上漲趨勢，如果此時水位為高，則應關閉水發(fā)以減小入水量，使水位降下來；反之，開大水閥。(2)輸入變量及輸出變量的模糊化進行模糊控制，要將上述輸入變量及輸出變量用模糊語言變量的模糊子集表示。當水位y(k)高于yr(k)時，即實際水位高于給定水位，偏差為“負”，水位高得越多則偏差負得越大；相反，y(k)低于yr(k)時，即實際水位低于給定水位，偏差為“正”，水位低得越多，則偏差正得越大。 干擾不加延時的雙沖量仿真曲線圖參數(shù)確定為：=235，KI =110，KD =85設定值為10。此外，這種方法只適用于二階以上的高階對象，或是一階加純滯后的對象，否則，在純比例控制情況下，系統(tǒng)將不會出現(xiàn)等幅振蕩，因此，這種方法也就無法應用了。若的過渡過程成衰減振蕩，則繼續(xù)減小δ值，若的過渡過程呈發(fā)散振蕩，則應增大δ值，直到調(diào)至某一值，過渡過程出現(xiàn)不衰減的等幅振蕩，這時過渡過程稱之為臨界振蕩過程。對于隨動系統(tǒng)，取n=10：1，同時測出振蕩周期Ts。 　2．如果在比例調(diào)節(jié)的基礎上系統(tǒng)的靜差不能滿足設計要求，則必須加入積分環(huán)節(jié)。然后根據(jù)各調(diào)節(jié)參數(shù)對系統(tǒng)響應的大致影響，反復湊試參數(shù)，以達到滿意的系統(tǒng)響應，從而確定PID調(diào)節(jié)參數(shù)。用戶只需用鼠標器選擇所需模塊在模型窗口上“畫出”模型(雙擊任何模塊，即可代開該功能塊來完成參數(shù)的設定)，然后用鼠標器將它們連接起來，就可以構成一個系統(tǒng)的框圖描述，亦即得出系統(tǒng)的SIMULINK描述。模糊邏輯工具箱提供了模糊邏輯控制器及系統(tǒng)設計的各種途徑。在Simulink環(huán)境中，用戶將擺脫理論演繹時需做理想化假設的無奈觀察到現(xiàn)實世界中摩擦、風阻、齒隙、飽和、死區(qū)等非線性因素和各種隨機因素對系統(tǒng)行為的影響。Simulink提供了用鼠標“畫”出系統(tǒng)框圖的方式，可以行圖形建模。其他諸如信號處理、應用數(shù)學等學科，也紛紛MATLAB中加入了各種實用的專用工具，使得MATLAB語言越來越完善功能越來越強大。根據(jù)上述步驟，再結合設計系統(tǒng)的實際情況，就可以設計出滿足需要的模糊PID控制系統(tǒng)。根據(jù)步驟四的模糊控制規(guī)則和步驟二﹑步驟三中確定的輸入、輸出變量求出模糊控制器的輸出。④確定模糊控制規(guī)則。一般輸入變量取為系統(tǒng)的偏差和偏差變化率，輸出變量為PID參數(shù)U。 模糊PID控制器的基本結構 模糊PID控制器主要由純模糊控制器和PID控制器組成。（2）多模態(tài)模糊PID控制原理這種控制策略是：在大偏差范圍內(nèi)，即偏差e在某個閥值之外時采用模糊控制，以獲得良好的瞬態(tài)性能；在小偏差范圍內(nèi)，即e落到閥值之內(nèi)時轉換成PID控制，以獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。通過對人在進行控制器參數(shù)調(diào)整時思維方式的分析，產(chǎn)生了一些控制方法例如：模糊自適應PID參數(shù)控制器；多模態(tài)模糊PID控制原理等方法。PID控制算法對大多數(shù)過程都具有較好的控制效果和適應性，至今仍為控制過程所廣泛采用?？刂埔?guī)則的選擇、論域的選擇、模糊集的定義、量化因子的選取多采用湊試法，這對復雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的[17]。這些優(yōu)點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)及其它領域得到廣泛的應用與發(fā)展。(2) 對于具有一定操作經(jīng)驗、但非控制專業(yè)的工作者，模糊控制方法易于掌握。因此人們希望把這種經(jīng)驗指導下的行為過程總結成一些規(guī)則，并根據(jù)這些規(guī)則設計出控制器。輸出控制量的比例因子Ku作為模糊控制器總的增益，它的大小影響著控制器的輸出，Ku選擇過小會使動態(tài)響應過程變長，而Ku選擇過大會使系統(tǒng)振蕩加劇。因為Ke增大，相當于縮小了誤差的基本論域，增大了誤差變量的控制作用，雖然能使上升時間變短，但是由于超調(diào)過大，使得系統(tǒng)的過渡過程較長。輸出控制量的比例因子由下式確定： (39)對輸出而言的比例因子起比例作用。 模糊論域、量化因子和比例因子的選擇(1) 模糊論域和基本論域模糊控制器的輸入變量誤差、誤差變化的實際范圍稱為這些變量的基本論域，設誤差的基本論域為[emax，+emax]，誤差變化的基本論域為[ecmax，+ecmax]。中位數(shù)法就是把模糊集中位數(shù)作為系統(tǒng)控制量。②最大隸屬度法這種方法非常簡單，直接選擇模糊子集中隸屬度最大的元素作為控制量，如果在多個論域元素上同時出現(xiàn)隸屬度最大值，則取它們的平均值。常用的模糊推理方法是最大最小推理。(3)模糊推理推理是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制