參數(shù)自整定pid控制器的設(shè)計(jì)-預(yù)覽頁
【正文】 難。但是人們對 PID 控制器的認(rèn)識和改進(jìn)遠(yuǎn)沒有完成，到目前為止 PID 控制的機(jī)理、使用范圍、魯棒性等問題還沒有側(cè)地全面的分析研究。其算法原理圖如下圖 1所示： 該 算法是在常規(guī) PID 控制器的基礎(chǔ)上，將輸入量 e 和 ec 經(jīng)模糊化處理，利用知識庫中的控制規(guī)則，經(jīng)過模糊推理和清晰化接口輸出，對 PID 參數(shù) Kp、 Ki、 Kd 進(jìn)行在線自整定，再由 PID 控制器給出控 制信號，對被控對象實(shí)行有效的控制。模糊自適應(yīng) PID 控制系統(tǒng)主要有參數(shù)可調(diào)整 PID 和模糊推理系統(tǒng)二部分組成。模糊控制作為智能控制一個(gè)新型領(lǐng)域，已經(jīng)廣泛應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)過程中，模糊控制事先不需要獲知對象的精確數(shù)學(xué)模型，而是基于人類的思維 以及生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，用語言規(guī)則描述控制過程，并根據(jù)規(guī)則去調(diào)整控制算法或控制參數(shù)。另外，即使 PID 參數(shù)調(diào)整的很好，當(dāng)控制對象參數(shù)變化后，系統(tǒng)的性能必然也會受到影響。其升溫單向性是由于電阻爐的升溫保溫是依靠電阻絲加熱，降溫則是依靠環(huán)境自然冷卻，因而很難用數(shù)學(xué)方法建立精確的模型，用傳統(tǒng)的單純 PID 控制方法難以達(dá)到好的控制效果。計(jì)算量小，易于實(shí)現(xiàn)。 存在問題 PID 控制器的結(jié)構(gòu)簡單，容易 被理解和實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用中不需要精確的系統(tǒng)模型的預(yù)先知識，因而 PID 控制器成為應(yīng)用最廣泛的控制器。如果過程的動態(tài)特性變化，例如可能由負(fù)載的變化引起系統(tǒng)動態(tài)特性變化， PID 參數(shù)要重新整定。 PID 參數(shù)整定與自整定的方法很多，但往往難以實(shí)現(xiàn)或不很理想，在精度與速度的折中及對象的適用范圍上常常難以令人滿意。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)模型時(shí)，控制理論的 其它技術(shù)難以采用時(shí)，系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場調(diào)試來確定，這時(shí)應(yīng)用 PID 控制技術(shù)最為方便。 方案論證 MATLAB 作為國際上最為流行的仿真軟件，它提供了各種控制系統(tǒng)工具箱，包括模糊邏輯工具箱（ Fuzzy Logic Toolbox）和 Simulink 在內(nèi)的實(shí)用工具箱，使其廣泛應(yīng)用于自動控制系統(tǒng)的仿真研究之中。 設(shè)計(jì)任務(wù) 任務(wù)要求： 學(xué)習(xí)掌握 MATLAB 軟件的
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