【正文】 基礎(chǔ)上，提出了二維模糊控制器結(jié)構(gòu)。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 3 (2) 直接控制量型 (Directaction)模糊 PID 控制器 如果模糊推理機的輸出是 PID 原理范圍內(nèi)的控制作用量，則該控制器屬于直接控制量型。由于這些性能指標需要一個完整控制過程得到，因此該類控制器可以用于自整定或自適應(yīng)方式對增益進行動態(tài)調(diào)整。對于這些參數(shù)，一般來說，可以根據(jù)系統(tǒng)原理和專家經(jīng)驗來獲得，但是如果要快速匹配這些參數(shù)，提高控制效果，獲得一組最優(yōu)解，則需要用尋優(yōu)的方法來解決。與傳統(tǒng)的 PID 控制方式相比，它具有特別適合于那些難以建立精確數(shù)學(xué)模型、非線性、大滯后和時變的復(fù)雜過程等特點。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 1 1 緒論 引言 傳統(tǒng)的 PID(比例 proportional，積分 integral，微分 derivative)控制器雖然以其結(jié)構(gòu)簡單、工作穩(wěn)定、適應(yīng)性、精度高等優(yōu)點成為過程控制中應(yīng)用最為廣泛最基本的一種控制器 (據(jù)日本統(tǒng)計，當(dāng) 前工業(yè)上使用的控制中， PID 控制約占 %，而現(xiàn)代控制理論的控制方式只有 %)，而且 PID 調(diào)節(jié)規(guī)律特別是對于線性定常系統(tǒng)的控制是非常有效，一般都能夠得到比較滿意的控制效果，其調(diào)節(jié)品質(zhì)取決于 PID 控制器各個參數(shù)的確定。有的帶有延時和隨機干擾 。 用戶設(shè)置的參數(shù)經(jīng)過模擬 PID 算法產(chǎn)生數(shù)據(jù)結(jié)果，模擬 PID 算法根據(jù)反饋回來的值來確定輸入?yún)?shù)，以達到精確控制的效果。 隨著微型計算機的飛速發(fā)展，模糊 (FUZZY)控制以它全新的控制方式在控制界受到了極 大的重視并有了迅速的發(fā)展。因此，在許多情況下，將模糊控制和 PID 控制兩者結(jié)合起來，揚長避短，既具有模糊控制靈活、適應(yīng)性強、快速性好的優(yōu)點，又具有PID 控制精度高的特點。 模糊 PID 研究的基本形式 模糊 PID 控制器主要有以下三種基本形式 : (1) 增益調(diào)整型 (Gain scheduling)模糊 PID 控制器 由于常規(guī) PID 調(diào)節(jié)器不具有在線調(diào)整參數(shù)的功能，致使其不能滿足偏差。以 He 等發(fā)展的模糊 PID 控制器應(yīng)用二維模糊推理機計算單因子參數(shù) a，各增益參數(shù)均表現(xiàn)為。隨后這種模糊 PID 控制算法結(jié)構(gòu)研究的許多新成果不斷涌現(xiàn)。但二者都有不足， PI型控制由于有積分的作用，在高階系統(tǒng)中過渡過程較差 。 它是將模糊控制器和 PID 控制器并聯(lián)起來對系統(tǒng)進行控制，即有模糊和 PID兩種模態(tài)。 Visual C++ 使用的編輯器Developer Studio 具有為用戶自動完成通用語句編輯的功能。 Visual C++ 改進了在線幫助系統(tǒng)，使得訪問Microsoft Developer Network 更加容易，只需單擊鼠標即可。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 6 2 模糊控制概述 簡介 在日益復(fù)雜的被控過程面前，由于不可能得到過程的精確數(shù)學(xué)模型，傳統(tǒng)的基于精確模型的控制系統(tǒng)設(shè)計理論 (包括古典控制理論及現(xiàn)代控制理論 )受到嚴峻挑戰(zhàn)。這種模型從某種意義上來說與 Mamdani模型有類似之處 :都是由 IFTHEN 規(guī)則構(gòu)成 。它以采樣周期△ T 為間隔，對偏差信號 x（ t）采樣和作模 /數(shù)轉(zhuǎn)換后，按一定的調(diào)節(jié)規(guī)律算出輸出值。 DDX_Text(pDX, IDC_EDIT4, m_my_vs)。 row = 5。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 16 y=(float)1/m_my_p*(x1+1/m_my_ti*x1*jiange+m_my_td*x1/jiange)。 m_my_td=m_my_td+(x1x2)。 CString str。 ().SetData(row, 1, yy, 0)。 // srand((unsigned)time(NULL))。 } else 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 18 { sum1=(float)1/m_my_ti*x1*jiange。 m_my_td=m_my_td(x1x2)。 x2=x1。 KillTimer(timer1)。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 25 參考文獻 [1] 陳立云， TS 型模糊 PID 控制器設(shè)計的改進 [M]，天津大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院 , 天津 300072。 運行并生成EXE 文件 圖 43 軟件發(fā)布 圖 44 選擇安裝文件 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 22 生成安裝文件 運行 Wise Installation System Professional Edition， 新建一個“空工程” 按左邊欄目的順序填寫安裝文件的各項信息 圖 45 選擇安裝文件 圖 45 生成安裝文件 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 23 圖 46 生成安裝文件 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 24 總結(jié) 經(jīng)典 的 PID 控制廣泛的應(yīng)用于工業(yè)控制的各個領(lǐng)域，但其也存在著自身的不足。 // UpdateData(FALSE)。 if (yy1) CZlhDlg::Onstart() 。 m_my_ti=m_my_ti+(x1x2)。 if (flag==1) { //第一次執(zhí)行 flag=2。 row = 5。 基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 17 CStatic* IDC_STATIC_y =(CStatic*) GetDlgItem(IDC_STATIC1)。 } } int yy。 sum=(float)sum+sum1。 srand((unsigned)time(NULL))。 row = 5。 //{{AFX_DATA_MAP(CZlhDlg) DDX_Control(pDX, IDOK, m_my_ok)。 TS 模糊模型的后件為線性函數(shù)，這就為模糊控制理論與現(xiàn)有的線性系統(tǒng)理論相結(jié)合提供了可能，從而為利用線性系統(tǒng)理論來分析模糊控制系統(tǒng)的特性提供了途徑。 模糊控制器的設(shè)計 在模糊邏輯控制中主要使用 Mamdani模糊模型和 TakagiSugeno 模糊模型。學(xué)習(xí)版提供了一組標準工具，可以創(chuàng) 建功能完備的 Windows 應(yīng)用程序。可見， Visual C++ 提供了最快的集成數(shù)據(jù)庫訪問。 而Visual C++ 是在多年使用過程中不斷改進的基礎(chǔ)上推出的，它在前一版的Visual C++ 的基礎(chǔ)上做了很大改進，增添了許多新功能，其主要的功能特點可概括為以下幾個方面。 串聯(lián)結(jié)構(gòu) :結(jié)構(gòu)原理如圖 11 所示。 類比傳統(tǒng)的 PD、 PI、 PID 控制，模糊控制器亦可分為 PD、 PI 和 PID 型。一種是運用模糊 規(guī)則控制的同時進行在線辨識，另一種是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力和自學(xué)習(xí)能力，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成可代替被控對象的逆模型，然后再進行控制。其有兩種形式 : ①基于性能監(jiān)督的增益調(diào)整型模糊 PID 控制器，如 : If (Perform Index is … ) then (△ Kp is … ) and △ Ki is … ) 有關(guān)性能指標 (Perform Index)可以是超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差或其它靜動態(tài)特性。然而這些模糊 PID 控制器雖然比傳統(tǒng)的 PID 控制器有很大的改進，但模糊規(guī)則的獲取，基于 VC 的模糊 PID 控制模塊設(shè)計 2 比例、量化因子和隸屬函數(shù)的確定都具有一定的主觀性，包含著需要人為確定的待尋優(yōu)參數(shù)。重要的是當(dāng)系統(tǒng)為非線性系統(tǒng)時，