【文章內(nèi)容簡介】 實現(xiàn)PID控制，才能通過編程實現(xiàn)。PID控制器控制算法的離散形式: ()式中：T—采樣周期； k—采樣序號； u（k）—采樣時刻k時的輸出值； e（k）—采樣時刻k時的誤差值； e（k1）—采樣時刻k1時的誤差值； KI—積分系數(shù)，KI=KPT/TI； KD—微分系數(shù)，KD= KPTD/T。式中的輸出量為全量輸出，由于計算機輸出的u(k)可以直接用來控制執(zhí)行機構(gòu)，u(k)的值與執(zhí)行機構(gòu)的位置是一一對應(yīng)的。 位置式PID系統(tǒng)框圖這種算法的缺點是，由于是全量輸出，所以每次輸出均與過去的狀態(tài)有關(guān)，計算時要對e(k)進行累加，所以計算機上工作量大。而且，因為計算機輸出的u(k)對應(yīng)的是執(zhí)行機構(gòu)的實際位置，如果計算機出現(xiàn)故障，u(k)的大幅度變化會引起執(zhí)行機構(gòu)位置的大幅度變化，這種情況往往是生產(chǎn)實踐中不允許的，在某些場合，可能造成重大的生產(chǎn)事故，因此產(chǎn)生了增量式PID控制的控制算法。所謂增量式PID控制算法是指數(shù)字控制器的輸出只是控制量的增量△u(k)。當(dāng)執(zhí)行機構(gòu)需要的是控制量的增量時，根據(jù)遞推規(guī)律得： （）于是得到增量法計算公式： （），由于一般計算機控制系統(tǒng)采用恒定的采樣周期T，一旦確定了KP、KI和KD，只要使用前后三次測量值的誤差。 PID控制的作用PID控制器由三部分組成，分別是比例單元、積分單元和微分單元，PID的調(diào)節(jié)就是通過對這三個單元的參數(shù)進行設(shè)置，進而通過線性組合構(gòu)成控制量來實現(xiàn)對被控對象的控制。其中每個單元的作用可歸納如下：1）比例單元（P）。比例單元是按照比例來反映系統(tǒng)的偏差，當(dāng)系統(tǒng)一旦出現(xiàn)偏差，比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)生作用并通過調(diào)節(jié)以減少偏差。雖然通過加大比例系數(shù)，可以加快調(diào)節(jié)，減少誤差的變化，但是過大的比例作用，會使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降，更嚴(yán)重的會造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定。2）積分單元（I）。積分單元的作用就是為了消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，提高無差度。只要存在誤差，積分調(diào)節(jié)就進行，直至無差的時候積分調(diào)節(jié)才停止，最終積分調(diào)節(jié)輸出一常值。積分作用的大小取決于積分時間常數(shù)，T的值越小積分作用越厲害。相反，T的值越大，積分作用就越弱。然而加入積分調(diào)節(jié)會讓系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，動態(tài)響應(yīng)也變的很慢。在實際的控制時，積分作用常與另外兩種調(diào)節(jié)規(guī)律相結(jié)合，組成PI或PID調(diào)節(jié)器。3）微分單元（D）。微分單元反映了系統(tǒng)偏差信號的變化率，具有一定的預(yù)見性，因而能對偏差的變化趨勢作出預(yù)見，故能產(chǎn)生超前的控制作用。微分作用可以有效的改善系統(tǒng)的動態(tài)性能，因為它可以在偏差還沒形成以前將其消除，不過如果微分時間選擇的不合理，必定會增加超調(diào)時間。另外由于微分作用對噪聲干擾有放大作用，過強的微分調(diào)節(jié)，反而會對系統(tǒng)抗干擾產(chǎn)生不利因素。微分調(diào)節(jié)反映的是誤差的變化率，當(dāng)誤差沒有變化時，微分作用輸出即為零。微分作用不能單獨使用，需要與另外兩種調(diào)節(jié)規(guī)律相組合，結(jié)成PD或者PID控制器。 PID控制器階躍響應(yīng)。它在偏差階躍變化的瞬間（）有一沖擊式瞬間響應(yīng)，這是微分作用引起的。，對于PID控制器，在階躍信號作用下，首先是比例、微分部分起作用，使其控制作用加強，然后再進行積分直到最后消除靜差為止。因此，采用PID控制器，無論從靜差、還是從動態(tài)的角度來說，控制品質(zhì)都得到了改善。 PID在本系統(tǒng)的應(yīng)用傳統(tǒng)PID控制器由于用途廣泛、使用靈活，已有系列化產(chǎn)品，使用中只需設(shè)定三個參數(shù)（，和）即可。在很多情況下，并不一定需要三個單元，可以取其中的一到兩個單元，但比例控制單元是必不可少的。根據(jù)上一章節(jié)推導(dǎo)出的三容水箱液位控制系統(tǒng)模型，用MATLAB進行仿真。在Simulink中構(gòu)造的模型如下圖所示： 傳統(tǒng)PID控制Simlink模型圖根據(jù)多次參數(shù)調(diào)試，得出較好的一組PID參數(shù)值，=， ==1。： 傳統(tǒng)PID在三容水箱中的應(yīng)用仿真圖常規(guī)PID算法由于它的簡單易懂，使其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中經(jīng)歷了這么多年后，仍然得到廣泛的利用。對于簡單的一階、二階液位控制系統(tǒng)，目前通常選用的是常規(guī)的控制算法，如單回路和串級 PID 控制、解耦控制。大林算法以及 SMITH 預(yù)估補償控制算法也仍被廣泛的應(yīng)用。但是對于具有非線性大滯后的系統(tǒng)，常規(guī) PID 控制算法還不能很好的對其控制；由于 SMITH 預(yù)估補償控制、大林算法以及解耦控制等算法對控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型依賴性較強，因此常規(guī)的控制方法很難在三容水箱這種具有高階非線性、慢時變、大滯后的系統(tǒng)中取得較好的控制效果。第四章 模糊控制算法 理論的發(fā)展20世紀(jì)60年代以來，現(xiàn)代控制理論己經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程、軍事科學(xué)以及航空航天等許多方面都取得了成功的應(yīng)用。極小值原理可以用來解決某些最優(yōu)控制問題；利用卡爾曼濾波器可以對具有有色噪聲的系統(tǒng)進行狀態(tài)估計；預(yù)測控制理論可以對大滯后過程進行有效的控制。但是，它們都有一個基本的要求：即需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，各個領(lǐng)域?qū)ψ詣涌刂葡到y(tǒng)控制精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及自適應(yīng)能力要求提高，所涉及的控制對象也日益復(fù)雜多變。由于對象模型的諸多特點，如控制對象的非線性、時變性、參數(shù)之間的強烈耦合、較大的隨機干擾、過程機理錯綜復(fù)雜以及現(xiàn)場測量手段不完善等等，難以建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型。常規(guī)自適應(yīng)控制技術(shù)可以解決一些問題，但應(yīng)用范圍十分有限。針對難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜被控對象，采用傳統(tǒng)或基于現(xiàn)代控制理論的現(xiàn)代控制方法，往往不如一個有實踐經(jīng)驗的操作人員所進行的手動控制效果好。人腦的重要特點之一就是有能力對模糊事物進行識別與判決，看起來似乎不確切的模糊手段常?？梢赃_到精確的目的。操作人員通過不斷學(xué)習(xí)、積累操作經(jīng)驗來實現(xiàn)對被控對象進行控制，這些經(jīng)驗包括對被控對象特征的了解、在各種情況下相應(yīng)的控制策略以及性能指標(biāo)判據(jù)。這些信息通常是以自然語言的形式表達的，其特點是定性的描述，所以具有模糊性。由于這種特性使得人們無法用現(xiàn)有的定量控制理論對這些信息進行處理，需探索出新的控制理論與方法，于是模糊控制的誕生成為人們解決問題的新途徑。模糊控制的價值需要從兩個方面來考慮：一方面，模糊控制提出一種新的機制用于實現(xiàn)基于知識甚至語義描述的控制規(guī)律；另一方面，模糊控制為非線性控制提出一個比較容易的設(shè)計方法，尤其是當(dāng)被控對象因含有不確定性而很難用常規(guī)非線性控制理論處理時。Zadeh于1965年提出的模糊集合成為處理現(xiàn)實世界各類物體的方法。此后，針對模糊集合和模糊控制的理論和應(yīng)用研究獲得廣泛開展。1972年，Zadeh在論文“A Retionnale for Fuzzy Control”中提出了模糊控制的概念，為模糊控制論奠定了基礎(chǔ)。1974年，倫敦Queen Mary學(xué)院的Mamdarli首次用模糊邏輯實現(xiàn)了第一個試驗性的蒸汽機控制，并取得了比傳統(tǒng)DDC控制更好的效果，這標(biāo)志著采用模糊邏輯進行工業(yè)控制的開始，宣告了模糊控制的誕生。模糊控制誕生以后，不斷的在工業(yè)過程控制中取得成功的應(yīng)用。1975年，英國的P．J．King和Mamdani將模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)反應(yīng)罐的溫度控制中。此后幾年，模糊控制開始了初步的應(yīng)用，1977年，丹麥學(xué)者J．J．Ostergrad利用模糊控制器對兩輸入兩輸出的熱變換過程進行控制，英國的C．P．Pappis和Mamdani將模糊控制方法應(yīng)用于十字路El的交通管理，都取得了很好的控制效果。1979年，英國的1．J．Procyk和Mamdani設(shè)計一種自組織模糊控制器，在控制過程中可以不斷地修改和調(diào)整控制規(guī)則，使控制系統(tǒng)的性能不斷完善，標(biāo)志著模糊控制器開始向智能化方向發(fā)展。1980年，丹麥哥本哈根的F．L．Smith公司研制的模糊邏輯控制系統(tǒng)開始應(yīng)用于水泥窯的生產(chǎn)過程控制，其良好的控制性能和魯棒性是經(jīng)典控制理論難以達到的。1985年日本的TomohiroTakagi和Michio Sugeno提出了TS模糊模型，為系統(tǒng)的模糊模型辨識提供了一個精確的方法，但不能方便地利用專家提供的知識。此后模糊控制在很多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用，日立公司將仙臺市的地鐵改為模糊控制，富士電機公司開發(fā)了凈水工廠藥劑量的模糊控制系統(tǒng)，立石電機公司向市場投放了最早的模糊控制器硬件，松下電器推出了全自動模糊洗衣機、電飯鍋等家電產(chǎn)品。最近幾年，對經(jīng)典模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能的改善、模糊集成控制、模糊自適應(yīng)控制、專家模糊控制以及多變量模糊控制的研究，特別是針對復(fù)雜控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)與參數(shù)(或規(guī)則)自調(diào)整模糊系統(tǒng)方面的研究，受到國內(nèi)外學(xué)者的高度重視。 模糊控制系統(tǒng)與模糊控制器簡介 模糊控制系統(tǒng)模糊控制,就是在控制方法上應(yīng)用模糊集理論、模糊語言變量及模糊邏輯推理的知識來模擬人的模糊思維方法,用計算機實現(xiàn)與操作者相同的控制。該理論以模糊集合、模糊語言變量和模糊邏輯為基礎(chǔ),用比較簡單的數(shù)學(xué)形式直接將人的判斷、思維過程表達出來,從而逐漸得到了廣泛應(yīng)用。應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像識別、自動機理論、語言研究、控制論以及信號處理等方面。在自動控制領(lǐng)域,以模糊集理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的模糊控制為將人的控制經(jīng)驗及推理過程納入自動控制提供了一條便捷途徑。模糊控制系統(tǒng)的組成方框圖如下圖所示： 模糊控制系統(tǒng)的組成方框圖模糊控制系統(tǒng)一般可分為四個組成部分。(1)模糊控制器 用微機編程實現(xiàn)模糊控制算法，或由硬件實現(xiàn)。(2)輸入/輸出接口裝置 包括A/D、D/A及電平轉(zhuǎn)換線路。模