中英文翻譯--常規(guī)pid和模糊pid算法的分析比較-在線瀏覽
2025-07-31 17:27本頁面
【正文】 hod is employed and singletons for defuzzification are used. Another potential source of oscillations is wrong implementation of inference engine. Shift of the vertex point of middle membership function just for on the normalized universe (illustrated in Fig. 15) causes the limit cycles to appear (see results in Fig. 14) without any other external intervention. The initial deviation is caused by PD controller and the oscillations by PI controller. When the singleton membership functions are used instead of triangular ones the described phenomena of oscillations disappear. Following the results in Fig. 14 it can be seen that the singletons as an output membership functions give at the beginning higher oscillation but after the time they disappear (dashed line). Triangular membership functions with COG defuzzification give after short transient response steady limit cycle. Note the nonzero steady state error in both cases. As a consequence we can say that there is a difference between defuzzification using singletons and triangular membership functions even if the COG method is used. 4. CONCLUSION For the fuzzy PID controller setting it is necessary to determine universe ranges and perform tens or hundreds simulation experiments until the acceptable values are found. A retrieval of optimal parameters is very difficult, because the setting is dependent on big amount of other parameters. Method with the unified universe range, stated in this article, considerably simplifies setting of fuzzy PI/PD/PID controllers. It allows approximate adjustment of controller39。根據(jù)著名的 PID 控制器的方法合成近似調(diào)整控制器的參數(shù)，如果有非線性的隸屬函數(shù)布局可以比傳統(tǒng) PID 控制器有更好的結(jié)果，模糊 PID 控制器可以像一個統(tǒng)一的工業(yè)控制器。最優(yōu)參數(shù)的獲取是非常困難的 ， 因為設(shè)置依賴于大批量的其他參數(shù)。所以我們可以下結(jié)論：即使采用相同的解模糊方法（ COG），如果隸屬函數(shù)不一樣，控制結(jié)果也會不同的。從圖 14中可以看出，采用單值隸屬函數(shù) ，在剛開始，系統(tǒng)輸出振蕩最厲害的時候采用單值隸屬函數(shù)，等到等幅數(shù)振蕩輸出之后就不采用單值隸屬函數(shù)（虛線表示），之后采用三角形隸屬函數(shù)和 COG 解模糊方法。眾所周知， PD 控制會有初始誤差， PI 控制會有振蕩。但是造成振蕩的另一個可能原因就是推理機(jī)構(gòu)的錯誤動作。 采用模糊控制的系統(tǒng)輸出或多或少都會有振蕩，其原 因不僅僅受參數(shù)的調(diào)節(jié)的影響，還有所用的最小最大模糊推理的影響。虛線表示采用 3個隸屬函數(shù)，最小最大模糊推理、解模糊采用 COG（隸屬函數(shù)為三角形分布）的仿真的結(jié)果，點劃線表示采用 3 個隸屬函數(shù)，最小最大模糊推理、解模糊采用 COG（隸屬函數(shù)為單值分布）的仿真的結(jié)果。其中 PI和 PD的隸屬函數(shù)的分布以及采用的模糊規(guī)則分別如圖 圖 2 所示。 其中，圖 9 是傳統(tǒng)的 IPD 控制器的輸出，它采用 ZieglerNichols 方法（ sTK I , ?? sTD ? ）。從仿真結(jié)果來看，文獻(xiàn) [6]中的結(jié)論沒有理論證明。但是我們可以通過減少隸屬函數(shù)的個數(shù)達(dá)到縮短計算控制量所需時間。但是，我們還不能分析 [6]所提供導(dǎo)致振蕩的可能原因，因為這里沒有文 [6]提供的模糊控制的所需的實驗數(shù)據(jù)集。 圖 6 有 7 個隸屬函數(shù)的模糊控制 圖 7 有 3 個隸屬函數(shù)的模糊 PI 控制器采用最小 最大模糊推理 參考文獻(xiàn) [6]，看圖 5，發(fā)現(xiàn)給系統(tǒng)的輸入端加上幅度為 ，系統(tǒng)輸出響應(yīng)趨向振蕩地很厲害。 把傳統(tǒng)的 PI 控制算法和模糊 PI 控制算法的結(jié)果進(jìn)行比較并討論。干擾作用于系統(tǒng)的輸入，模糊控制器如圖 3 所示，映射規(guī)則如圖 2 所示，隸屬函數(shù)如圖 1 所示。但是我們調(diào)整的參數(shù)它們本身具有實際的物理意義，值得一提的是前面所提到的控制可以通過改變采樣時間而不改 變定義域的范圍實現(xiàn)調(diào)整。 圖 1 隸屬函數(shù) 圖 圖 2 映射規(guī)則圖 2 參數(shù)集的啟發(fā)式優(yōu)化法也適用于模糊 PI控制器，它采用固定的定義域，其參數(shù)的選取和傳統(tǒng)的 PI控制器都一樣。模糊控制的主要思想就是針對那些傳遞函數(shù)未知的或者結(jié)構(gòu)難以辨識的系統(tǒng)進(jìn)行控制，這也是模糊控制的性能為什么優(yōu)于傳統(tǒng)方法的原因。很明顯，優(yōu)化過程很耗時，更有甚者，有些優(yōu)化方法要已知系統(tǒng)的精確模型，但是實際過程中難以得到系統(tǒng)的精確模型，所以在大多數(shù)情況下，這些優(yōu)化算法不能直接應(yīng)用在實際過程。這些參數(shù)包括模糊集的分布，模糊集的個 數(shù)，映射規(guī)則，基本模糊控制器的參數(shù)和不同的算法組合等。其中遺傳算法就是一種。假設(shè)模糊集的初始域是對稱的，兩個調(diào)節(jié)器的參數(shù)采用ZieglerNichols 方法。而且我們要控制
畢業(yè)設(shè)計相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1