【正文】 t[ 33 ece a??? ? 3??e 其中調(diào)解因子為 ??? 210 , 和 )1,0(3?? 。 (3)μ≥ 加權(quán)平均法 )(。 如上所述，實(shí)際系統(tǒng)的工作的精確輸入量的變化范圍一般不會(huì) 是在 [6,6]之間，如果其基本論域是在 [a,b]上的話，可以通過變換 )2(12 baxaby ???? 將在 [a,b]上變化的變量 x 轉(zhuǎn)換為 [6， +6]上變化的變量 y. 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 11 論域中的量是精確量。例如指定的范圍太小，那正常出現(xiàn)的數(shù)據(jù)就會(huì)在所定義的論語之外，由此所得的系統(tǒng)就可能受到影響。在整個(gè)手動(dòng)控制過程中，人能獲得的信息一般可以概括為三個(gè)：模糊控制器 D/A 被控對(duì)象 A/D 傳感器 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 10 誤差、誤差的變化和誤差的變化率。 （ 3） 確定模糊控制器的控制規(guī)則及模糊推理方法。 X Y ? 模糊邏輯推理 圖 31 模糊控制器的方框圖 模糊控制系統(tǒng)的核心是模糊邏輯控制器，模糊邏輯器一般 是靠軟件編程來實(shí)現(xiàn)的。現(xiàn)在隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用人工智能的方法將操作人員的調(diào)整經(jīng)驗(yàn)作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)中，根據(jù)實(shí)際情況，計(jì)算機(jī)能自動(dòng)調(diào)整 PID 參數(shù)。 （ 3） 擴(kuò)充響應(yīng)曲線法。由于現(xiàn)代工業(yè)過程的復(fù)雜性、多樣性、多變性與不確定性，可能造成模型參數(shù)變化和模型結(jié)構(gòu)的改變，使系統(tǒng)不能在原所整定的工況下工作，偏離控制性能指標(biāo)。1()。 PID 控制算法 由于計(jì)算機(jī)控制是一種采樣控制系統(tǒng)， 它只能根據(jù)采樣時(shí)刻的偏差值計(jì)算控制量。 KP 越大，系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高，但易產(chǎn)生超調(diào)，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定； KP 取值過小，則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度，使系統(tǒng)動(dòng)作緩慢，延長 調(diào)節(jié)時(shí)間，使系統(tǒng)靜、動(dòng)態(tài)特性變壞。引入偏差的積分調(diào)節(jié)以提高控制精度，引入偏差的微分調(diào)節(jié)來消除系統(tǒng)的慣性影響，這就形成了按偏差 PID 調(diào)節(jié)的系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)如圖 21 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 3 R(t) e(t) y(t) + + 圖 21 PID 控制系統(tǒng) PID 控制器又稱 PID 調(diào)節(jié)器，是工業(yè)過程控制系統(tǒng)中常用的有源校正裝置。本章介紹了 PID 控制在工業(yè)控制的主導(dǎo)地位，但 PID 控制在面對(duì)非線性、時(shí)變系統(tǒng)，或者無法建立 明確數(shù)學(xué)模型時(shí)難以實(shí)現(xiàn)控制，引出了模糊控制理論，并介紹模糊控制理論的提出與發(fā)展。這一時(shí)期一個(gè)重大成果是誕生了處理實(shí)際系統(tǒng)的模糊控制器。上述情況迫使人們?cè)诳刂葡到y(tǒng)的精確性與有意義之間可以某種平衡和折中，以使問題的描述具有意義。模糊控制作為一種相對(duì)較新的控制方法，它也能提供更多的發(fā)展空間。經(jīng)典控制要求被控對(duì)象具有確定的，線性化的數(shù)學(xué)模型，但是具體實(shí)際被控對(duì)象都不同程度存在非線性，建模困難的特點(diǎn)，于是模糊控制由此產(chǎn)生。隨著社會(huì)與生產(chǎn)的發(fā)展，對(duì)自動(dòng)控制的響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和適應(yīng)能力有了更高的要求。于是人們開始思考：能否把人的操作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)為若干控制規(guī)則，并設(shè)計(jì)一個(gè)裝置去執(zhí)行這些規(guī)則，從而對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制？模糊控制理論與技術(shù)由此產(chǎn)生。目前，模糊控制理論應(yīng)用到復(fù)雜系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、人類與社會(huì)系統(tǒng)、自然系統(tǒng)。 第二章 PID 控制基本原理 PID 控制簡介 在實(shí)際工業(yè)控制中，大多數(shù)被控對(duì)象都有儲(chǔ)能元件存在，這就造成系統(tǒng)對(duì)輸入作用的響應(yīng)有一定的慣性。 微 分（ D）控制 在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。但 KD 過大，會(huì)引起較大的超調(diào)，使被調(diào)量激烈振蕩，系統(tǒng)不穩(wěn)定，延長調(diào)節(jié)時(shí)間，降低系統(tǒng)的抗干擾性能；若 KD 太小，微分作用 太弱，調(diào)節(jié)質(zhì)量改善不大?？梢钥闯觯看屋敵雠c過去的所有狀態(tài)都有關(guān)，要想計(jì)算 u(k)，不僅涉及 e(k)和 e(kl)，且須將歷次 e(j)相加，計(jì)算復(fù)雜，浪費(fèi)內(nèi)存。 增量式 PID控制算法與位置式控制算法比較，有如下的一些優(yōu)點(diǎn)： （ 1）位置式算法每次輸出與整個(gè)過去狀態(tài)有關(guān)，算式中要用到過去偏差的累加值 ? )(je ，容易產(chǎn)生較大的累計(jì)誤差。它是模擬控制器使用的臨界比例度法的擴(kuò)充，整 定 PID 參數(shù)的步驟如下 ，一般選為對(duì)象的純滯后時(shí)間的 1/10 以下。 c. 根據(jù)所求得的值，得出采樣周期、比例系數(shù)、積分時(shí)間常數(shù)和微分時(shí) 間常數(shù)。從理論上說，模糊系統(tǒng)可以逼近任意的連續(xù)函數(shù)。一般模糊控制系統(tǒng)的方框圖如下 43 所示 R E U Y 計(jì)算機(jī)控制 圖 32模糊控制系統(tǒng)的方框圖 對(duì)模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中怎么設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊控制器及其參數(shù)及其參數(shù)是一項(xiàng)很重要的工作。究竟選擇何種信息作為模糊控制系統(tǒng)變量，必須深入研究手動(dòng)控制過程中有經(jīng)驗(yàn)的操作人員主要根據(jù)哪些信息被控對(duì)象向預(yù)期目標(biāo)逼近。從理論上來講，模糊控制器的維數(shù)越高，控制效果也越好，但是維數(shù)高的模糊控制器實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)維數(shù)低的要困難的多，人們通常使用的是二維模糊控制器。在這種情況下，控制器工作過程中的不使用區(qū)域就比較大。 解模糊方法 與模糊化相反，解模糊時(shí)將模糊推理得到的結(jié)論轉(zhuǎn)換為作為控制器輸出的精確值 u的過程。 （ 2）帶有一個(gè)可調(diào)英子的控制規(guī)則 從模糊控制規(guī)則的表達(dá)式可見，控制作用的大小取決于誤差和誤差的變化，并且對(duì)兩者采取同等重視。,3,2,1 ?的模糊標(biāo)記為 。 ?輸入 /控制量的量化 設(shè)輸入變量 X 的論域變化范圍為：【 20,20】，將其量化為 9個(gè)等級(jí)，量化因子為 kx =409)20(20 9 ???，則有 X={4， 3， 2， 1， 0， 1， 2,3， 4} 輸入變量 Y的論域變化范圍為：【 15,15】，也將其 量化為 9個(gè)等級(jí)，量化因子 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 15 為 ky=309)15(15 9 ??，則有 Y={4， 3， 2， 1， 0， 1， 2， 3， 4} 輸出控制量 U 的論域變化范圍為： [35， 35]，同樣也量化為 9 個(gè)等級(jí)，量化因子為709)35(35 9 ???k u，則有 Z={4， 3， 2， 1， 0， 1， 2， 3， 4} ?輸入 /控制量隸屬函數(shù)的建立 選用等距離三角形作為輸入 /控制量的隸屬函數(shù)，如圖 34 ④模糊化表的建立（ X、 Y、 Z） 為了便于制表，將輸入、輸出變量值通過論域離散化，用有限個(gè)數(shù)量值表示出其與隸屬函數(shù)之間的關(guān)系式，即通過坐標(biāo)法來完成模糊化過程。通過前后兩次采樣對(duì)氧的誤差 信號(hào)除以時(shí)間間隔就是誤差變化率信號(hào)。但是 ke取得過大，將使系統(tǒng)產(chǎn)生較大的超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間增大，甚至是產(chǎn)生震蕩，使系統(tǒng)不能穩(wěn)定的工作。但是 ku 過大，將會(huì)產(chǎn)生較大的超調(diào)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)影響工作。 進(jìn)行模糊控制 SIMULINK 圖仿真： 先建立模糊控制器，輸入為 e,de。模糊 PID 則是將 PID與模糊控制結(jié)合，輸出變?yōu)?KKKDIP ,。 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 29 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 30 KP?的三角形隸屬函數(shù)分布表 ec e NB NM NS ZO PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PS PS ZO NS NS PM PM PM PS ZO NS NS ZO PM PM PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM PS ZO NS NM NM NM NB PB ZO ZO NM NM NM NB NB Ki?的三角形隸屬函數(shù)分布表 Kd? 的三角形隸屬函數(shù)分布表 ec e NB NM NS ZO PS PM PB NB NB NB NM NM NS ZO ZO NM NB NB NM NS NS ZO ZO NS NB NM NS NS ZO PS PS ZO NM NM NS ZO PS PM PM PS NM NS ZO PS PS PM PB PM ZO ZO PS PS PS PB PB PB ZO ZO PS PM PM PB PB 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 31 ec ec e e NB NM NS ZO PS PM PB NB PS NS NB NB NB NM PS NM PS NS NB NM NM NS ZO NS ZO NS NM NM NS NS ZO ZO ZO NS NS NS NS NS ZO PS ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO PM PB NS PS PS PS PS PB PB PB PM PM PM PS PS PB 。且模糊 PID 具有一定的魯律性。 模糊控制器的規(guī)則： 2021 自動(dòng)控制原理設(shè)計(jì) 22 模糊控制 SIMULINK 結(jié)構(gòu)圖 由圖可知， Ke =， ?? KK U， 。 第四章系統(tǒng)的仿真 仿真工具 本文利用 MATLAB 的