模糊pid與常規(guī)pid的比較(文件)
【正文】 學》。合肥工大科研簡報上發(fā)表過《陰陽互補原理贏得世界學者關注》一文。1992年第一期的電氣傳動上發(fā)表了《自學習模糊控制系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)》,由阮曉鋼、潘鐵寶署名。鑒于中國大陸電子工業(yè)的狀況,模糊邏輯在產(chǎn)品商業(yè)化方面似乎還沒有明顯的進展。 應用微機進行模糊控制,能將人的操作經(jīng)驗和微機的高速、準確運算以及控制能力有機地結合起來,加上傳感器的配合,就可以得到比狀態(tài)空間方法更為實用的自動控制方式。 近幾年來,針對模糊控制精度不太高、自適應能力有限以及容易產(chǎn)生振蕩等現(xiàn)象,提出了一系列的改進方案,諸如設計了控制規(guī)則可調整的模糊控制器,具有積分作用的模糊控制器,參數(shù)自調整式模糊控制器,復合型控制器以及自學習模糊控制器(包括自尋優(yōu)式、專家式和神經(jīng)式)等等。 ：（1） 模糊控制的設計尚缺乏系統(tǒng)性，這對復雜系統(tǒng)的控制是難以奏效的。（4）如何保證模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性即如何解決模糊控制中關于穩(wěn)定性和魯棒性問題。P被控對象IR（s） E（s） + U（s） C（s） + D + 圖1 常規(guī)PID控制器PID控制器是一種線性控制器,它根據(jù)給定值R(s)與實際輸出值C(s)構成控制偏差: E(s)=R(s)C(s) (1)是由比例反映偏差環(huán)節(jié)和抑制超調量環(huán)節(jié),以及消除穩(wěn)定偏差環(huán)節(jié)來調整的一種控制器。比例系數(shù)越大，調整速度越快。（c）微分環(huán)節(jié)。其結構框圖如圖2 控制規(guī)則對象判決模糊量化 u 圖2 模糊控制結構框圖S—系統(tǒng)的設定值，精確量e、c—系統(tǒng)偏差與偏差變化率，精確量E、C—經(jīng)模糊量化處理后的系統(tǒng)偏差與偏差變化率，模糊量—模糊量的偏差與偏差變化率經(jīng)模糊控制規(guī)則近似推理處理后，得到控制作用—對模糊量的控制作用，經(jīng)模糊判決，得到模糊控制器輸出的精確量的控制作用去控制被控對象 模糊PID控制器的一般設計步驟(a)進行系統(tǒng)分析，確定模糊控制器的輸人變量、輸出變量及控制器的結構；(b)定義輸入、輸出變量的論域和隸屬函數(shù)、建立控制規(guī)則、確定運算子、選擇反模糊化方法；(c)模擬試驗，可以離線進行仿真試驗，也可以在線進行實時測量。 。e={5，4，3，2，1,0,+1,+2,+3,+4,+5}ec={5，4，3，2，1,0,+1,+2,+3,+4,+5}而其模糊化子集為：e={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}式中，NB代表負大，NM代表負中，NS代表負小，ZE代表擴充零，PS代表正小，PM代表正中，PB代表正大。4 采用Matlab進行仿真研究在命令窗口中鍵入進行語言編輯。圖4 常規(guī)PID單位階躍響應程序運行后，界面顯示單位階躍響應特性如圖4所示，在特性上點擊最大值的點，顯示的最大超調量為，峰值時間?模糊控制器的設置在Matlab命令窗口輸入“fuzzy”，確定模糊控制器結構：即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定輸入輸出量。圖6隸屬度函數(shù)作用為輸入輸出各變量的模糊化，為模糊語言選取相應的隸屬度函數(shù),確定模糊規(guī)則，制定完之后會形成模糊規(guī)則控制矩陣，并根據(jù)模糊輸入量按照相應的模糊推理算法完成計算，決策出模糊輸出量，對輸出模糊量進行解模糊。 a) 比例控制量Kp變化關系 b) 積分控制量Ki變化關系c) 微分控制量Ki變化關系圖 9 參量Kp、Ki、Ki輸出變量與誤差e、誤差變化率de/dt間的變化關系將以上建立的模型通過FileExportTo file，輸入名稱—fuzzy，保存到matlab工作目錄下。圖 12 選擇模糊控制器文件右擊模塊Fuzzy logic controler2，選擇Look under Mask，可編輯彈出的文件內系統(tǒng)結果為如下圖13所示。5 結論比較圖4與圖13結果可知，對于本系統(tǒng)，模糊PID控制無振蕩，但是上升速度并不快，且超調較大，比較依賴于專家知識——即模糊規(guī)則。參考文獻[1]樓順天等．基于MATL氣B的系統(tǒng)分析與設計．西安電子科技大學出版社2001.[2]李士勇．模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制論．哈爾濱工業(yè)大學出版社，1996.[3]施陽．MATIAB語言精要及動態(tài)仿真工具SIMULINK．西北工業(yè)大學出版社，1998.[4]石辛民，郝整清. 模糊控制及其MATLAB仿真. 交通大學出版社，2008.[5] 遲欽河, 徐文正. 把模糊控制與P ID 算法相結合的控制系統(tǒng). 1998.[6] . 西安：西安電子科技大學出版社，2002.[7]. 北京：清華大學出版社，200 2.[8]夏紅，賞星耀，宋建成．PID參數(shù)自整定方法綜述．浙江科技學院學報，2007，15(4)：236—240．[9]黃忠霖， 黃京編著， 控制系統(tǒng)MATLAB計算及仿真． 北守 國防工業(yè)出版社, 2 0 0 9 ． [10]王耀南，孫煒等. 智能控制理論及其應用. 北京:機械工業(yè)出版社，2008.[11] L A Zadeh．Fuzzy sets[J]．Information and Contro1．1965，8(3)：338—353[12]J. Neal Richter, David Peak , “Fuzzy Evolutionary Cellular Automata”, Proccedings of ANNIE ,2002.。說明模糊規(guī)則并不是越多越好。最后保存所有文件，并運行圖11系統(tǒng)模型，可得模糊PID的輸出仿真結果如圖13所示。圖 10 模糊控制器
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1