【正文】 糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、仿人智能模糊控制等,同時,向多變量方向發(fā)展也是一個趨勢。在短短二十多年的時間里,模糊控制得到了長足發(fā)展。模糊理論結(jié)合其它新技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因形成交叉學(xué)科神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊技術(shù)和遺傳基因模糊技術(shù),可用于解決單一技術(shù)不能解決的問題。模糊控制技術(shù)除了在硬件、軟件上繼續(xù)發(fā)展外,將在自適應(yīng)模糊控制、混合模糊控制以及神經(jīng)模糊控制上取得較大發(fā)展。直接采用模糊芯片開發(fā)產(chǎn)品已成為趨勢。多年來一直未解決的穩(wěn)定性問題正在逐步解決。目前,模糊控制技術(shù)日益成熟和完善。其典型應(yīng)用的例子涉及生產(chǎn)和生活的許多方面,例如在家用電器設(shè)備中有模糊洗衣機、空調(diào)、微波爐、照相機和攝像機等；在工業(yè)控制領(lǐng)域中有水凈化處理、發(fā)酵過程等的模糊控制；在專用系統(tǒng)和其它方面有地鐵靠站停車、汽車駕駛、蒸汽引擎以及機器人的模糊控制等。關(guān)于模糊控制器改進(jìn)的其他方法的研究與工程應(yīng)用成果已非常豐富,在具體的工程對象應(yīng)用中,一般總是可以運用模糊集合理論并適當(dāng)結(jié)合控制理論的新思想以及具體對象的特點,提出一些新的模糊控制器設(shè)計方案并獲得有效的應(yīng)用,因此,可以說模糊控制的應(yīng)用前景和范圍是非常廣泛的。模糊控制的核心就是利用模糊集合理論,把人的控制策略的自然語言轉(zhuǎn)化為計算機能夠接受的算法語言所描述的控制算法,這種方法不僅能實現(xiàn)控制,而且能模擬人的思維方式對一些無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控對象進(jìn)行有效的控制。,從而為描述、研究和處理模糊性現(xiàn)象提供了一種新的工具。它需要事先知道被控制對象的數(shù)學(xué)模型,然后根據(jù)數(shù)學(xué)模型以及給定的性能指標(biāo),選擇恰當(dāng)?shù)目刂埔?guī)律,進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計。所有這些系統(tǒng)有一個共同點,即它們都是一個或一些被控制的物理量按照給定量的變化而變化。2 模糊控制概述 模糊控制的發(fā)展及特點 模糊控制的發(fā)展與現(xiàn)狀簡介傳統(tǒng)的自動控制,就是在沒有人直接參與的情況下,使生產(chǎn)過程或被控對象的某些物理量準(zhǔn)確地按照預(yù)期規(guī)律變化。第四章則針對一般的工業(yè)控制模型作了常規(guī)PID控制與模糊PID控制的仿真比較，并且歸納出結(jié)果，概括得到結(jié)論。第二章對模糊控制的發(fā)展及特點、基本結(jié)構(gòu)和組成、一般原理、局限性以及模糊控制與PID控制的關(guān)系等幾個方面進(jìn)行了較為深入的分析，提出其與經(jīng)典控制相結(jié)合的重要性。在此基礎(chǔ)上，本文還應(yīng)用變論域的思想，設(shè)計控制系統(tǒng)，在線調(diào)整模糊控制器輸出，PID控制器比例、積分、微分系數(shù)的論域范圍，是控制器隨系統(tǒng)輸入變化，具有一定自適應(yīng)能力，滿足更高精度控制任務(wù)的需要，實現(xiàn)優(yōu)于常規(guī)PID控制器的控制性能。隨著生產(chǎn)的發(fā)展，對控制的要求也越來越高，隨之發(fā)展出許多以計算機為基礎(chǔ)的新型控制算法和PID控制結(jié)合的產(chǎn)品，如自適應(yīng)PID控制、模糊PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制、預(yù)測PID控制、智能PID控制等等[4][5]。隨著計算機控制技術(shù)的發(fā)展，尤其是微處理機技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字智能式控制器的實際應(yīng)用，以及各種先進(jìn)算法的不斷涌現(xiàn)，為控制系統(tǒng)設(shè)計的開辟了新的途徑。然而工業(yè)對象普遍存在非線性、時變性和不確定性等因素，采用常規(guī)PID控制，是在忽略系統(tǒng)眾多不確定因素的前提下，建立模型進(jìn)行控制，不能達(dá)到精確控制要求。PID控制是最早發(fā)展起來的控制策略之一，自19151940年期間PID控制器產(chǎn)生以來，許多先進(jìn)控制力法不斷推出，但PID控制器仍然是主要的控制方法?？梢娭悄芸刂剖侨斯ぶ悄堋⒖刂普?、運籌學(xué)、信息論等學(xué)科的交叉，是控制理論發(fā)展的高級階段[2]。在經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論的實際應(yīng)用中，遇到不少難題，例如在當(dāng)實際系統(tǒng)中存在不確定性、不完全性模糊性、時變性、非線性時，一般很難獲得精確的數(shù)學(xué)模型。（3）智能控制上世紀(jì)80年代至今，控制理論向著“人系統(tǒng)理論”、“智能控制””、 “非線性系統(tǒng)理論”方向發(fā)展?，F(xiàn)代控制理論的主要研究內(nèi)容包括三個方面：多變量線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)控制及最優(yōu)估計理論和系統(tǒng)辨識理論。狀態(tài)空間描述為現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)。隨著計算機的發(fā)展，推動了空間技術(shù)的發(fā)展。實際控制系統(tǒng)中的典型應(yīng)用就是PID控制器。所研究的系統(tǒng)大多是線性定常系統(tǒng)，對非線性系統(tǒng)，分析采用的相平面法一般不超過兩個變量。（1）經(jīng)典控制理論上世紀(jì)2060年代為“經(jīng)典控制理論”時期。關(guān)鍵詞：PID控制，模糊控制，魯棒性，自整定目 錄摘要 IABSTRACT II1 緒論 1 控制理論發(fā)展與應(yīng)用 1 課題研究的歷史背景 2 本文的結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容 22 模糊控制概述 3 模糊控制的發(fā)展及特點 3 模糊控制的發(fā)展與現(xiàn)狀簡介 3 模糊控制的特點 5 模糊控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和組成 6 模糊控制器的一般原理 7 輸入量的模糊化 8 數(shù)據(jù)庫 9 規(guī)則庫 11 模糊推理 12 清晰化（解模糊化） 14 量化因子比例因子的確定 15 模糊控制的局限性 16 模糊控制器與PID控制器的關(guān)系 163 模糊PID控制器的設(shè)計 18 模糊PID控制器的類型 18 PID控制原理 19 PID初始參數(shù)的設(shè)定 20 模糊PID參數(shù)自整定控制器的結(jié)構(gòu) 22 模糊PID參數(shù)自整定控制器的設(shè)計 22 語言變量的模糊化 22 根據(jù)控制要求確定模糊規(guī)則 23 去模糊化 264 基于MATLAB的系統(tǒng)仿真及其魯棒性分析 27 MATLAB概況 27 常規(guī)PID控制器的設(shè)計與仿真 29 模糊PID控制器的設(shè)計與仿真 29 仿真結(jié)果對比及魯棒性分析 32 本章小結(jié) 375 總結(jié) 38致謝 39參考文獻(xiàn) 4039模糊PID控制器的魯棒性研究1 緒論 控制理論發(fā)展與應(yīng)用從上世紀(jì)初，特別是第二次世界大戰(zhàn)以來，控制理論與控制技術(shù)得到了迅速發(fā)展，而電子計算機的更新?lián)Q代，更加推動了控制理論不斷向前發(fā)展。本文討論了對于過程模型的模糊PID參數(shù)自調(diào)整控制器的設(shè)計方法。與傳統(tǒng)控制相比，模糊控制具有不可比擬的優(yōu)點，模糊控制器可以不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型即可實現(xiàn)較好的控制，并且，模糊控制器具有很好的穩(wěn)定性和魯棒性。III模糊PID控制器的魯棒性研究摘 要工業(yè)過程控制領(lǐng)域中，隨著生產(chǎn)過程或設(shè)備的運行狀況和運行環(huán)境的改變，被控對象常常表現(xiàn)出一定程度的不確定性，存在模型失配，所以對控制器的魯棒性要求很高。傳統(tǒng)的PID控制器已不能提供令人滿意的控制性能，但由于PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，仍在工業(yè)控制領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。模糊PID控制結(jié)合了傳統(tǒng)PID控制和模糊控制的雙重特性，在更廣泛的范圍內(nèi)提高了控制器的性能。比較了該控制器與傳統(tǒng)PID控制器的性能，重點進(jìn)行了魯棒性比較，得到模糊PID控制器魯棒性強的結(jié)論?？刂评碚摰陌l(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段：“經(jīng)典控制理論”時期、“現(xiàn)代控制理論”時期、“智能控制理論”時期[1]。經(jīng)典控制理論主要采用時域、根軌跡、頻域分析的方法，適用于單輸入單輸出系統(tǒng)。利用誤差信號進(jìn)行反饋控制是經(jīng)典控制理論的主要特征。（2）現(xiàn)代控制理論上世紀(jì)6080年代為“現(xiàn)代控制理論”時期。經(jīng)典控制理論中的高階微分方程可轉(zhuǎn)化為一階微分方程組，用以描述系統(tǒng)的動態(tài)過程，即“狀態(tài)空間法”。該方法可以解決多輸入多輸出問題，系統(tǒng)既可以是線性的、定常的，也可以是非線性的、時變的。對系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析，以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，設(shè)計出控制器，是現(xiàn)代控制理論的主要特征。一般認(rèn)為智能控制是具有人工智能、控制、運籌學(xué)三元結(jié)構(gòu)，是在對人類智能活動及其控制與信息傳遞過程進(jìn)行研究分析的基礎(chǔ)上，研制具有某些仿人智能特征的工程控制與信息處理系統(tǒng)，能自動、智能地實現(xiàn)系統(tǒng)動態(tài)性能的控制方法。而智能控制理論分析和設(shè)計重點不再放在對傳統(tǒng)控制器的數(shù)學(xué)描述、計算和處理上，而是放在智能機模型中對非數(shù)學(xué)模型描述、符號和環(huán)境的識別、知識庫和推理機的開發(fā)和設(shè)計上。 課題研究的歷史背景 常規(guī)PID控制具有原理簡單，使用方便，魯棒性好等優(yōu)點，所以到今天為止，全世界控制領(lǐng)域中84%仍是應(yīng)用PID控制。就是在1995至今，PID控制器還一直被廣泛應(yīng)用在現(xiàn)代工業(yè)過程控制中，如果包括改進(jìn)的PID控制，則在各種控制系統(tǒng)中約有90%左右的控制回路具有PID結(jié)構(gòu)[3]。而且對于復(fù)雜控制對象，由于受到參數(shù)整定方法繁瑣的干擾，常規(guī)PID控制器參數(shù)往往整定不良、性能欠佳，對運行環(huán)境的適應(yīng)性也較差。用計算機實現(xiàn)的數(shù)字PID控制器更顯示出了算法實現(xiàn)的靈活性和變化的多樣性、設(shè)計方法的簡單方便等優(yōu)點?；谝陨锨闆r，本文以對PID控制和模糊控制理論深入研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計模糊PID控制器，首先設(shè)定常規(guī)PID控制器控制參數(shù)(比例、積分、微分系數(shù))的初值，然后根據(jù)控制經(jīng)驗知識設(shè)計控制規(guī)則，以系統(tǒng)偏差和偏差變化為輸入，進(jìn)行在線推理，輸出常規(guī)PID控制器比例、積分、微分系數(shù)的修正值，從而實現(xiàn)將兩種控制算法的有機結(jié)合起來、取長補短。 本文的結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容本文共分為四章，具體的結(jié)構(gòu)內(nèi)容如下：第一章為緒論部分，主要對本課題研究的歷史背景和意義、控制理論的發(fā)展現(xiàn)狀、論文結(jié)構(gòu)和內(nèi)容作逐一介紹。第三章詳細(xì)介紹了模糊PID控制器的設(shè)計過程。最后一章對全文進(jìn)行總結(jié)。例如,程序控制機床能夠按預(yù)先給定的工藝程序自動地進(jìn)刀切削,加工出預(yù)期的幾何形狀等。一般地說,如何使被控制量按照給定量的變化規(guī)律而變化,就是控制系統(tǒng)所要完成的基本任務(wù)。然而,在許多情況下被控對象的精確數(shù)學(xué)模型很難建立,對于這類對象或過程就難以進(jìn)行自動控制[6]。一種利用模糊集合理論來建立系統(tǒng)模型,設(shè)計控制器的新型方法——模糊控制也隨之問世了。模糊控制作為智能領(lǐng)域中最具有實際意義的一種控制方法,已經(jīng)在工業(yè)控制領(lǐng)域,家用電器自動化領(lǐng)域和其他行業(yè)中解決了傳統(tǒng)控制方法無法或者是難以解決的問題,取得了令人矚目的成效。盡管模糊控制在概念和理論上仍然存在著不少爭議,但進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來,由于國際上許多著名學(xué)者的參與,以及在大量工程應(yīng)用上取得的成功,尤其是對無法用經(jīng)典與現(xiàn)代控制理論建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)特別顯得成績非凡,因而導(dǎo)致了更為廣泛深入的研究，事實上模糊控制已作為智能控制的一個重要分支確定了下來并且與其他智能控制方法相結(jié)合,產(chǎn)生了專家模糊控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制,仿人智能模糊控制等等。尤其是模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及混沌理論等新學(xué)科的相互融合,正在顯示出其巨大的應(yīng)用潛力。各種模糊產(chǎn)品充滿了日本、西歐和美國市場,如模糊洗衣機、模糊吸塵器和模糊攝像機等,模糊技術(shù)幾乎變得無所不能,各國都在爭先開發(fā)模糊新技術(shù)和新產(chǎn)品。模糊芯片也已研制成功且功能不斷加強,成本不斷下降。模糊開發(fā)軟件包也充滿市場。隨著其它學(xué)科新理論、新技術(shù)的建立和發(fā)展,模糊理論的應(yīng)用更加廣泛。模糊理論在其它學(xué)科技術(shù)的推動下,正朝著更加廣泛的方向發(fā)展。把那些原來只能由人根據(jù)經(jīng)驗才能做好的事,讓機器也能模仿著去做,讓更多人性化的機器去替代人的工作。這些模糊集成控制法克服了單一模糊控制的局限性,實現(xiàn)了優(yōu)勢互補。模糊控制技術(shù)，已經(jīng)成為智能控制技術(shù)的一個重要分支，它是一種高級算法策略和新穎的技術(shù)?，F(xiàn)在，模糊控制已廣泛地應(yīng)用于工業(yè)過程控制、家用電器智能化、儀器儀表自動化、計算機及電了技術(shù)應(yīng)用等領(lǐng)域。并且目前已有了專用的模糊芯片和模糊計算機的產(chǎn)品，可供選用。近幾年來，越來越多的受到全世界控制領(lǐng)域中人們的普遍關(guān)注和重視。模糊控制的發(fā)展大致可分為糊控制器發(fā)展初級階段(基本模糊控制器)和自調(diào)整模糊控制器階段。然而利用操作人員在實踐中積累的經(jīng)驗，形成一定的控制規(guī)則，在實際的控制過程中利用這些規(guī)則并選取適當(dāng)?shù)牟呗裕瑓s很容易實現(xiàn)對被控過程進(jìn)行定量的控制。其次，這種模糊控制器的控制規(guī)則表一旦形成，就不再改動，因而不能滿足精確控制任務(wù)的需要[7]。另一方面，即使控制規(guī)則總的結(jié)構(gòu)比較完善，但由于被控過程在運行中實際情況會經(jīng)常發(fā)生變化，如果始終按照一組固定不變的控制規(guī)則對其進(jìn)行控制，也不可能取得理想的控制效果。這就形成了可以在線修改的模糊控制器，近幾年來人們對模糊控制器的研究熱點就在于利用各種先進(jìn)控制策略對原有控制系統(tǒng)進(jìn)行不斷改進(jìn)，從而滿足各種實踐控制任務(wù)需要。模糊控制語言是一種表示人類思維活動以及復(fù)雜事物極其有效的手段，因此，對于那些利用傳統(tǒng)控制方法難以實現(xiàn)或奏效的控制問題，采用模糊控制技術(shù)往往能迎刃而解。模糊控制是以人對被控系統(tǒng)的控制經(jīng)驗為依據(jù)而設(shè)計的控制器，因此，無需知道被控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。模糊控制采用人類思維中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理導(dǎo)出。（c）易被人們所接受。（d）構(gòu)造容易。硬件結(jié)構(gòu)一般無特殊要求，用單片機等來構(gòu)造模糊控制系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)與一般的數(shù)字控制系統(tǒng)無異，在軟件方