毕业设计(论文)模糊自适应pid控制器设计管理资料.docx

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1、模糊自整定P1D控制器设计摘要本文主要研究的是有关模糊自整定P1D控制器的设计与仿真，其中涉及到模糊控制，P1D控制器，参数自整定三个领域的相关内容。首先，我们先讨论了模糊控制的原理，历史和它的发展趋势，然后介绍了常规P1D控制器和自整定算法的一些内容，最后，结合上述两种控制器的优点，设计出一种基于模糊推理的参数自整定模糊PID控制器。模糊控制器是把专家的PID参数整定经验总结成模糊控制规则，然后形成模糊控制查询表，模糊控制过程实际上就是一个查表的过程。模糊控制对具有非线性，时变性，较大的随机干扰等不具有精确的数学模型的控制系统具有较好的控制效果。而PID参数整定方法是最基本的也是最常用的方法

2、被广泛的应用于各个领域。将两者有效的结合形成的模糊自整定P1D控制器，它的简单性和可实施性是现而易见的。本文将这种模糊自整定PID控制器应用于带有时滞的二阶系统中并将其同Z-N整定方法，临界灵敏度等常规P1D整定方法进行比较。结果表明，这种控制算法的控制效果明显好于传统的方法。关键词：模糊控制，P1D控制，参数自整定，隶属函数DesignofFuzzySe1f-tuningPIDContro11erAbstractInthispaper,thedesignandsimu1ationofase1f-turningfuzzyPIDtypecontro11erisproposed.Thefuzzyc

3、ontro1,P1Dcontro11erandparametersse1f-turningaredescribed.First1y,theprincip1e,historyanddeve1opingtrendoffuzzycontro1arediscussed.Second1y,theconventiona1PIDcontro11erandse1f-turningareintroduced.Fina11y,ase1f-turningPIDcontro11erbasedonfuzzyinferencesisdesignedbycombiningtheadvantagesoffirstonewit

4、hasecondone.Afuzzycontro11erisbui1tbasedontheexpert,sexperiences,thenitischangedintoaninquirytab1e.Theprocessofthefuzzycontro1practica11yinquiresthetab1e.Thefuzzycontro1isgoodattheinexact1ymathematica1mode1suchasnon-1inear,time-variantsystemsandsoon.PIDse1f-turningisthebasestandmost-used.Afterattain

5、ingthePIDse1f-turningtothefuzzycontro11er,itisobviousthatthismethodissimp1eandfeasib1e.Inthispaper,thefuzzycontro1PIDcontro11erisusedtoatwo-orderp1ustimede1aysystem.Simu1ationresu1tsshowthatthea1gorithmhasbetterperformancethantraditiona1methods.KeywordsFuzzycontro1.PIDcontro1,se1f-turning,membership

6、function第一章绪论1112P1D控制算法的基本理论3PID控制器参数整定44第二章模糊控制概述445569910121618192022第三章P1D控制原理极其参数自整定概述232324262932第四章模糊自整定PID控制器设计353536第五章仿真与分析464646小结51第六章结束语52谢辞53参考文献54第一章绪论PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，至今仍有90%控制回路具有P1D结构。由于控制系统的日益复杂化，被控过程的非线形、高阶次、时变性及随机干扰等因数的影响，传统P1D控制器很难满足控制要求。因而，将P1

7、D控制和目前应用日益广泛的模糊控制相结合并组成自整定模糊P1D控制技术，达到模糊控制规则在控制过程中自动调整和完善，从而使控制系统的性能不断完善，以达到预期的效果。这种新型控制器为控制复杂系统开辟了新途径。,首次提出一种完全不同于传统数学与控制理论的模糊集合理论，到1986年世界上第一块基于模糊逻辑的人工智能芯片在著名的贝耳实验室研究成功，其间只经历了短短的20年。为加快模糊控制理论的研究，1972年，以日本东京大学为中心，发起成立了“模糊控制系统研究会”。1974年在加利福尼亚大学的美日研究班上，进行了有关“模糊集合及其应用”的国际学术交流。我国对模糊理论与应用的研究起步较晚，但发展较快，在

8、模糊控制，模糊辨识，模糊聚类分析，模糊信息论等领域取得了不少有实际影响的结果。1981年，我国成立了模糊系统和模糊数学学会，并创办了世界上第二份模糊专业学术杂志模糊数学，1987年,易名为模糊系统与数学。全国至少有40多所高校开设模糊数学课程，以出版的有关模糊系统方面的著作有50多本，正式发表的论文上千篇，引起模糊界的特别重视。尽管模糊理论的提出至今只有30多年，但其发展迅速，模糊控制理论这门新兴的学科具有强劲的生命力和十分令人鼓舞的应用前景。式存储的经验和知识，转化成计算机可以接受的形式，使得计算机可以模拟大脑处理模糊信息，进行分析和判断。，1974年他利用模糊控制语句构成模糊控制器，首次将

9、模糊控制理论应用于蒸汽机及锅炉的控制，取得了优于常规调节器的控制品质；1976年他又将该理论应用于水泥旋转炉的控制上。随后，。近年来我国在工业中应用模糊控制也取得了许人模糊理论建立了大脑和计算机之间的桥梁，达将大脑中的以模糊信息形用单片机研制了工业用模糊控制器，随后其他科技人员又将模糊控制方法成功的应用于玻璃窑路炉，功率因素补偿，化工大滞后过程。模糊控制在欧洲主要用于工业自动化，在美国主要用于军事领域。尽管模糊控制的应用取得了很好的结果，然而一直未取得根本上的突破。直至80年代末，随着计算机技术的飞速发展模糊控制技术才得到广泛应用。模糊控制有很多独特的优点，广阔的发展前景和巨大的潜力，但还存在

10、大量有待解决的问题目前所面临的主要任务是建立一套系统的模糊控制理论；模糊集成控制系统设计方法研究；常规模糊控制系统稳态性能的改善；自学习模糊控制策略和智能化系统及其实现，常规模糊控制系统稳态性能的改善，把已经取得的研究结果应用到工程实际过程中，尽快转化为生产力等。PID控制算法的基本理论PID(andDifferentia1)控制器是一种最常用的简单控制器，事实表明，P1D控制器广泛的适用于工业与民用对象，并以很高的性能价格比在市场中占据重要地位，充分的反映了P1D控制器的良好品质。：%)P1D控制系统原理图P1D控制器是一种线形控制器，它根据给定值rin(t)与实际输出值yout(t)构成控

11、制偏差值:Error(t)=rin(t)-yout(t)PID的控制规律为:U(t)=KPerrort+jerror(t)dt、T0+Tdderror(t)或写成传递函数的形式:式中，kp为比例系数；7/为积分时间常数；%为微分时间常数。PID控制器参数整定最早提出PID工程整定方法是在1942年由Zieg1er和Nicho1s提出的临界比例度法，简称ZN整定公式。后来又提出了响应曲线法，衰减振荡等方法。ZiegIer与Nicho1s(1942)提出了调节P1D控制器的参数的经验公式，这一调节器可根据带有时滞环节的一阶近似模型的阶跃响应或频率响应数据来设定。它便于使用，而且在大多数控制回路中能

12、得到良好的控制品质，所以它仍是常用的方法之一。为了满足在不同偏差E和偏差变化率EC对P1D参数自整定的要求，利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，便构成了参数模糊自整定PID控制器。第二章模糊控制概述由于科学技术的进步和发展，被控过程越来越复杂，以至不可能为其建立数学模型。对于这类不具有任何数学模型的被控对象应用传统的基于精确模型的控制系统理论很难得到令人满意的控制效果，然而，这类被控对象在人的手动操作下却往往能正常运行，并达到一定的预期结果。人的这种手动控制策略是通过操作者的学习，实验以及长期的经验积累而形成的，它可以通过人的自然语言加以叙述，属于一种语言控制，由于自然语言具有模糊性，这

13、种语言控制又称模糊控制。在模糊控制中，模糊控制器的作用主要在于通过电子计算机，根据由精确量转化来的模糊输入信息，按照总结手动控制策略取得的语言控制规则进行模糊推理，给出模糊输出判决，再将其转化为精确量，作为反馈送到被控对象的控制作用。这一过程体现了模糊集合理论，语言变量及模糊推理在不具有数学模型，而控制策略只有以语言形式定性描述的复杂被控过程中的有效应用。早期的经典模糊控制器F1C与常规的控制器如PID调节器相比具有无须建立被控对象的数学模型，对被控对象的时变性和非线形具有一定的适应能力，即鲁棒性较好等特点。但它也有一些需要进一步改进和提高的地方，例如模糊控制器的稳态精度欠佳是经典模糊控制的弱

14、点，我们将用参数自调整等方法加以改善。模糊理论在控领域里的应用开始与1974年。英国科学家Mamdani首次将模糊理论应用于蒸汽机的控制系统中，开辟了模糊控制理论应用的新领域。Mamdani提出模糊控制理论的基本出发点是，将人类积累的对复杂系统的经验和认识提炼出来，采用模糊控制器的形式来控制复杂系统。随着计算机技术的发展，模糊理论在控制领域取得了巨大的成功。模糊控制较常规控制有很多优势：模糊控制的引入扩展了古典逻辑中生硬的分类方法，使控制逻辑更加接近人类思维；由于模糊控制是建立在对过程的语言型经验上因此可以用来解决多数入多输出，非线性时变及滞后等复杂的控制问题。:它的核心是模糊控制器。在模糊控

15、制回路中被控过程的敏感量输出构成模糊控制器的输入，模糊控制器的另一个输入是设定值输入。模糊控制器的输出则是被控系统的调节量输入。模糊控制器由模糊化、模糊推理、去模糊化三部分组成，它们都建立在知识库基础上。在常规控制方法中，人们用传递函数或者数学方程精确的描述控制器的输入输出特性。在模糊控制器中则用语言型模糊控制率来描述模糊控制器的控制特性。例如我们可以温度分为高中低等档次后者偏高，偏低等，这些都是模糊的概念。模糊化：模糊控制器的输入为非模糊量，必须转化为模糊量，才能用于模糊推理。在模糊控制中，输入量的取值为语言值的模糊集如：T冷(co1d),温(warm),热(hot)J隶属函数当输入T=20度时其输入量的模糊化是冷(20)=/(20)=热(2。)=。,0为温度20的语言解释。模糊推理模糊推理由条件聚合，推断和累加三部分组成。模糊推理首先计算控制率中每条规则条件满足的程度，然后依据条件的满足程度推断单一规则的输出的大小。最后将所有规则的输出累加，得到总的模糊输出。常见的模糊控制规则如：Rd)：ifT=NBanddT=NSthenu=PBOrR(2):ifT=ZRanddT=ZRthenu=ZROrR(3):ifT=PManddT=PSthenu=NM对于结论部分的隶