模糊pid與常規(guī)pid的比較(參考版)
2025-06-30 04:45本頁(yè)面
【正文】 參考文獻(xiàn)[1]樓順天等．基于MATL氣B的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)．西安電子科技大學(xué)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(xué)出版社，1996.[3]施陽(yáng)．MATIAB語(yǔ)言精要及動(dòng)態(tài)仿真工具SIMULINK．西北工業(yè)大學(xué)出版社，1998.[4]石辛民，郝整清. 模糊控制及其MATLAB仿真. 交通大學(xué)出版社，2008.[5] 遲欽河, 徐文正. 把模糊控制與P ID 算法相結(jié)合的控制系統(tǒng). 1998.[6] . 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2002.[7]. 北京：清華大學(xué)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(xué)院學(xué)報(bào)，2007，15(4)：236—240．[9]黃忠霖， 黃京編著， 控制系統(tǒng)MATLAB計(jì)算及仿真． 北守 國(guó)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(yīng)用. 北京:機(jī)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(shuō)明模糊規(guī)則并不是越多越好。5 結(jié)論比較圖4與圖13結(jié)果可知，對(duì)于本系統(tǒng)，模糊PID控制無(wú)振蕩，但是上升速度并不快，且超調(diào)較大，比較依賴(lài)于專(zhuān)家知識(shí)——即模糊規(guī)則。最后保存所有文件，并運(yùn)行圖11系統(tǒng)模型，可得模糊PID的輸出仿真結(jié)果如圖13所示。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(nèi)系統(tǒng)結(jié)果為如下圖13所示。圖 10 模糊控制器的文件保存?Simulink模型的建立使用模糊PID控制方法，在前向通路中加入模糊控制器，建立simulink仿真模型如圖11所示。 a) 比例控制量Kp變化關(guān)系 b) 積分控制量Ki變化關(guān)系c) 微分控制量Ki變化關(guān)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(guān)系將以上建立的模型通過(guò)FileExportTo file，輸入名稱(chēng)—fuzzy，保存到matlab工作目錄下。圖7 產(chǎn)生的模糊規(guī)則觀(guān)察模糊推理過(guò)程如圖8所示。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(yǔ)言選取相應(yīng)的隸屬度函數(shù),確定模糊規(guī)則，制定完之后會(huì)形成模糊規(guī)則控制矩陣，并根據(jù)模糊輸入量按照相應(yīng)的模糊推理算法完成計(jì)算，決策出模糊輸出量，對(duì)輸出模糊量進(jìn)行解模糊。添加輸入兩個(gè)變量，輸出三個(gè)變量，如圖5所示，為模糊控制器的設(shè)計(jì)界面。圖4 常規(guī)PID單位階躍響應(yīng)程序運(yùn)行后，界面顯示單位階躍響應(yīng)特性如圖4所示，在特性上點(diǎn)擊最大值的點(diǎn)，顯示的最大超調(diào)量為，峰值時(shí)間?模糊控制器的設(shè)置在Matlab命令窗口輸入“fuzzy”，確定模糊控制器結(jié)構(gòu)：即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定輸入輸出量。本文所研究被控對(duì)象為： ?常規(guī)PID的Matlab仿真 a) Step信號(hào)輸入 b)Saturation限制幅度函數(shù) c)被控對(duì)象G(s)傳遞函數(shù)c) 常規(guī)PID的Matlab仿真圖 3 simulink仿真模型與Step階躍輸入?yún)?shù)階躍輸入輸出的simulink仿真模型與Step階躍輸入?yún)?shù)如圖3所示。4 采用Matlab進(jìn)行仿真研究在命令窗口中鍵入進(jìn)行語(yǔ)言編輯。然后根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型，應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計(jì)PID參數(shù)的模糊矩陣，查出修正參數(shù)代入下列各式計(jì)算： (4) (5) (6)式中，、 和 為 PID參數(shù)的初始值， 、和 為最終應(yīng) PID參數(shù)的取值。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(fù)大，NM代表負(fù)中，NS代表負(fù)小，ZE代表擴(kuò)充零，PS代表正小，PM代表正中，PB代表正大。2）模糊控制表根據(jù)并總結(jié)工程設(shè)計(jì)人員的技術(shù)知識(shí)和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，建立合適的模糊規(guī)則表，得到 、和 三參數(shù)分別整定的模糊控制表。 。在離線(xiàn)仿真試驗(yàn)中，可以對(duì)各種控制方案的控制性能進(jìn)行全面比較，確定最優(yōu)控制方案；可以選擇模糊控制器的控制參數(shù)；可以通過(guò)改變被控對(duì)象的特性參數(shù)考查所設(shè)計(jì)的模糊控制器的自適應(yīng)性能。其結(jié)構(gòu)框圖如圖2 控制規(guī)則對(duì)象判決模糊量化 u 圖2 模糊控制結(jié)構(gòu)框圖S—系統(tǒng)的設(shè)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(duì)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(duì)象 模糊PID控制器的一般設(shè)計(jì)步驟(a)進(jìn)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(jié)構(gòu)；(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(yùn)算子、選擇反模糊化方法；(c)模擬試驗(yàn)，可以離線(xiàn)進(jìn)行仿真試驗(yàn)，也可以在線(xiàn)進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量。 很明顯,常規(guī)PID不能根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的情況進(jìn)行在線(xiàn)自整定參數(shù),因此常規(guī)PID控制不具備自適應(yīng)性,在實(shí)際運(yùn)用中作用有限。（c）微分環(huán)節(jié)。可以消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差。比例系數(shù)越大，調(diào)
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1