模糊免疫PID控制器

模糊免疫PID控制器（精选11篇）

模糊免疫PID控制器 篇1

1 引言

常规数字PID在数字直流电机调速系统中应用最广,但是PID参数的整定主要采用试凑法,导致控制性能非优化,控制精度难以提高[1,2]。基于神经网络PID控制器利用较强的非线性拟合能力实现PID参数的在线整定和优化[3,4,5],但需要大量训练样本数据,控制算法较复杂,嵌入式系统实现较困难[6,7,8]。模糊PID控制器利用专家的经验建立PID整定模糊查询表,具有不依赖于对象模型、控制结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点,但控制精度受专家经验影响较大,当电机负载运行或电机受到干扰时,电机的响应速度较慢,很容易出现振荡[9,10,11]。

生物免疫系统反馈机制实际上就是一个自适应非线性P控制器,能逼近非线性函数[12,13]。模糊免疫PID控制器把非线性P控制器与模糊PID相结合,克服了模糊PID控制器在强干扰或具有高度非线性和不确定性时调节随动性差的缺点,大大改善了控制器的性能。在基于DSP的直流电机控制试验平台上构建模糊免疫PID控制模块进行样机试验,试验表明系统的控制品质具有良好的动态指标,基本实现无超调输出。

2 模糊免疫PID控制器设计原理

免疫控制器原理实际上就是一个非线性P(比例)控制器,P的控制器输出相当于抗原刺激的T细胞输出TH(k),外来干扰TS(k)相当于细菌,根据免疫系统的免疫原理,免疫系统要产生抗原来吞噬入侵外来干扰源即细菌,因此免疫系统产生的输出为

其中TH(k)=k1ε(k)

式中:ε(k)为第k代抗原数量;k1,k2为比例常数;f(·)为一个非线性函数。

以抗原的数量ε(k)作为非线性P控制器控制误差e(k),免疫系统总刺激S(k)作为控制器输入u(k),则有如下的反馈控制规律:

式中:k1为控制反应速度;η为控制稳定效果,η=k2/k1。

f(u,△u)采用模糊控制器非线性逼近,即每个输入变量模糊化为一个模糊集合,取两种值:分别是“正”(P)和“负”(N);每个输出变量模糊化为一个集合,取3个值,分别是“正”(P),“零”(Z)和“负”(N)。以上隶属函数都定义在整个(+∞,-∞)区间。模糊控制器可采用以下4条逼近非线性函数f(u,△u)规则:

1)If u is P and△u is P then f(u,△u)is N

2)If u is P and△u is N then f(u,△u)is Z

3)If u is N and△u is P then f(u,△u)is Z

4)If u is N and△u is N then f(u,△u)is P

采用查德[14](Zadeh)的模糊逻辑与(AND)操作,并采用常用的求最大隶属度平均法来得到模糊控制器的输出f(u,△u)。

由于非线性P控制器不能消除积分累计误差,因此,需要结合PID控制器组成模糊免疫PID控制器,定义控制误差为

式中:error(k)为第k次采样误差;rin(k)为第k次采样输入;yout(k)为第k次采样输出。采用增量式PID控制器,其3项输入为

PID输出控制算法为

式中:kp,ki,kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。

将PID控制器输出U作为免疫反馈模型中的外界物质即抗原量ε(k),则得到模糊免疫PID控制器,其比例系数为

kp1=k1[1-ηf(u(k),△u(k))]

其控制算法表示为

当k1增大时,响应的速度会加大,系统快速性会变好,η增大时,系统超调量会减小,相对稳定性会变好,合理的整定k1和η能使控制系统具有较短的响应时间和超调量。模糊免疫PID控制框图如图1所示。

模糊免疫PID控制器以反馈信号与给定信号之差e和误差变化率△e作为模糊控制器的输入量,经过模糊推理和决策后更新ki,kp值,即得到PID控制器输出量Uc,Uc和其变化率作为免疫调节器的输入,经过免疫环节调节后产生新的P变化量(△KP),再送给PID控制器更新KP,PID控制器再产生新的Uc,用这种闭环不断优化的Uc去控制直流电机。

3 模糊免疫PID试验系统模型

直流电机传递函数为

式中:Ue为电枢额定电压;Ie为电枢额定电流;R为电枢电阻;J为电机转子转动惯量;ne为额定转速;B为电机和负载的粘性阻尼系数;La为电枢电感,Φ为励磁磁通量;CT为转矩系数;Ce为电机电势系数。

对直流电机传递函数进行Z变换,其差分方程为

其中

式中:T为采样周期。

试验所用稀土调速直流伺服电机,铭牌参数如下:额定功率Pe=0.2 k W,额定电压Ue=48 V,额定电流Ie=5.2 A,额定转速ne=1 500 r/min。转动惯量J=3.527×10-3kg·m2,电枢电感La=2 m H,电机电枢内阻R=1.2Ω,额定转矩1.2 N·m。

试验系统采用双闭环,外环为位置环,内环为电流环,位置环采用模糊免疫PID控制,电流环采用PI控制,位置环和电流双闭环结构框图如图2所示。

模糊免疫PID算法主程序调用模糊免疫PID控制算法子程序运算得出控制量Uc(k),把Uc(k)作为直流电机差分方程式(11)的输入,最后调用稀土直流伺服电机差分方程产生系统输出响应。主程序流程图如图3a所示。模糊免疫PID算法子程序流程图如图3b所示。

4 试验结果

以TI公司的数字信号处理器TMS320LF2407为控制器对稀土直流伺服电机进行试验,试验采用H桥驱动。位置反馈采用码盘,DSP捕获码盘计数脉冲,并计算出位置误差和误差变化率作为控制器输入,在事件单元(EVA)转化为占空比不同的方波来实现对电机的控制。

模糊免疫PID算法优化出位置环PID参数为:kp=368.1,ki=10.4,kd=2 040。电流环优化出PI参数为:kp=3.375,ki=0.607 5。PWM输出频率为2k Hz,电流环采样周期为10μs,位置环采样周期为1 ms。编码器为1 000线。

试验方法为:加速度1 000 rad/s2,加加速度40 000 rad/s3,目标速度1 000 r/min,负载1 N·m。采用S型位置参考曲线控制电机,电机运动轨迹为先正向运行60 rad,等待100 ms后再反向运行60 rad,依次循环。上位机采用Labview编写,通过串口与DSP进行通信,将DSP测试数据传送到Labview界面上连续显示。随机截取Labview控制界面上伺服系统在免疫PID算法和模糊免疫PID算法下的参考位置与实际位置、参考速度与实际速度响应曲线,分别如图4和图5所示。从图4和图5可看出,左边一栏记录数据是实际测试值,右边一栏记录数据是参考设置值,由此可得出系统跟随误差分析结果如表1所示。

由表1可知,在S型位置参考曲线模式下运行,模糊PID控制器位置跟随误差最大约为4.3%。在电机到达最大正负位置或者换向时有很大振荡和噪声。而模糊免疫PID控制器的位置跟随误差大大减小,最大约为0.023%,基本上准确到位,而且定位过程平稳不过冲。因此,模糊免疫PID控制器具有较好的动态跟随性,电机加速或者减速时间短,而且在任意位置运行平稳无噪声,可大大减缓柔性冲击,保持较高的控制精度。

5 结论

模糊免疫PID控制利用免疫反馈机制对PID参数进行在线自适应调整,实现了PID参数的优化。基于DSP的模糊免疫PID控制器样机试验表明:模糊免疫PID控制器既继承了模糊PID控制器适用于数学模型不确定被控对象,实现简单,对过程参数变化不敏感的优点,又克服了模糊PID控制非线性系统随动性差的缺点,较好地实现了对直流伺服电机的速度控制。通过与模糊PID控制器比较试验,发现模糊免疫PID控制器跟随误差明显小于模糊PID控制器,动态过程更加平滑。

模糊免疫PID控制器 篇2

FIMU温度的模糊自适应PID.Smith控制

进行温度控制是提高基于光纤陀螺的惯性测量单元(FIMU)测量精度的重要手段.温控对象具有大惯性和大延迟等特性,难以取得满意的控制效果.在分析了常用温度控制方法的基础上,本文将模糊自适应整定PID控制与Smith预估控制方法相结合,在FIMU中采用模糊自适应整定PID-Smith的温度控制策略.该方法加快了系统的响应速度,很好的解决了控制系统的`滞后问题.对高精度FIMU温度控制系统的仿真研究表明:该方法的控制品质良好,具有较强的鲁棒性,能适应环境参数的变化.本文研究也可用于其它大滞后高精度控制系统设计.

作 者：李晓峰 房建成 张延顺 Li Xiaofeng Fang Jiancheng Zhang Yanshun  作者单位：北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083 刊 名：电子测量与仪器学报  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT 年，卷(期)：2008 22(z2) 分类号：V24 关键词：FIMU   温度控制   Smith预估控制   模糊自适应整定PID控制  

模糊免疫PID控制器 篇3

1、系统简介

在温室大棚中，为了提高温室所培育作物的产量和生产效率，需要辅助以一定的人工热源对温室温度进行有效控制。通常以电加热炉作为管道端头的热源，通过调节电加热炉的加热功率进行温度控制。温室温度控制系统也是个典型的嵌入式应用系统，在目前低端嵌入式系统微处理器的市场中，51单片机占有绝对主流的地位。所以，本系统以STC89C52单片机为核心，通过温度传感器DS18B20实时采集温室温度，然后上传到单片机，与之前通过按键设定好的温度进行运算，单片机输出一个控制信号，再经D/A转换输送给温度控制器件，控制电加热炉的加热功率，从而对温室温度进行调节。

2、系统硬件设计

温室温度控制系统硬件主要包括温度采集模块、温度设定和显示模块、核心控制模块、D/A转换模块和可控硅调功模块，下面主要介绍核心控制模块、温度采集模块、D/A转换模块和可控硅调功模块。

2.1核心控制模块

本文选用STC89C52芯片作为控制器，它是STC公司生产的一种低功耗、高性能CMOS8位微控制器，具有8K在系统可编程Flash存储器。STC89C52使用经典的MCS-51内核，但做了很多的改进使得芯片具有传统51单片机不具备的功能。它的工作电压范围很宽，可在5.5V～3.8V范围内稳定工作，且有各种封装，极大的方便了用户。在单芯片上，拥有灵巧的8位CPU和在系统可编程Flash，使得STC89C52为众多嵌入式控制应用系统提供高灵活、有效的解决方案。

2.2温度采集电路

本文利用数字式温度传感器DS18B20来实现温度的采集。DS18B20是一种改进型的智能温度传感器，其测温范围为-55℃～125℃，精度可达到0.067℃，温室温度变化的动态范围为15℃～35℃，要求静态精度为1℃，完全可以满足系统要求。DS18B20只有3个引脚，连接比较简单，VCC接电源，GND接地，数据线DQ单片机的P1.0引脚，用于数据传输.

2.3可控硅调功电路

温度控制电路采用可控硅调功率方式，硬件电路如图4所示。在本设计中利用TL494双端脉宽调制集成元件实现可控硅触发脉冲的形成及导通比控制，4引脚为控制电压输入端，改变4引脚输入控制电压的大小即可改变输出脉冲的宽度。双向可控硅串在50 Hz 交流电源和加热丝电路中，在给定周期里改变可控硅开关的接通时间改变加热功率，从而实现温度调节。

3、算法仿真及分析

温室温度控制系统是一个非常复杂的系统，其温度受散热装置的散热系数、温室通风率、室外温度以及温室的空气湿度的影响，这些因素相互关联耦合，共同作用温室的温度。

3.1仿真模型

在Matlab 11.0/Simulink环境中，分别建立模糊自整定PID控制系统和常规PID控制系统，根据仿真曲线对二者的性能进行对比和分析，仿真模型如图1所示。根据整定法则得到PID控制器的三个控制参数：。

图1 仿真模型

4、仿真结果及分析

表1 仿真结果对比

通过表1所示的结果对比可以看出，在上述仿真条件下，模糊自整定PID控制器所得到的系统动态响应曲线在峰值时间和超调量上都明显优于常规PID控制器，系统响应更快更稳定。

5、结论

本文基于STC89C52单片机设计了一款温室温度控制系统，硬件结构简单，成本低廉。针对复杂的温室温度控制系统，提出了模糊自整定PID控制算法，并在Matlab11.0/Simulink环境中进行了计算机建模和仿真。仿真结果表明，本文设计的模糊自整定PID控制器能够根据输入量温度误差的变化，实时调整PID控制器的参数 ，并且相较于常规PID控制器系统具有更好的控制性能，满足温室温度控制系统的要求，具有现实可行性。

（作者单位：兰州交通大学机电工程学院）

作者简介

模糊免疫PID控制器 篇4

镁合金是迄今在工程中应用最轻的金属结构材料,在国防、航空航天、高速列车、汽车和电子通信等领域已大量应用,被誉为21世纪最富于开发应用潜力的“绿色工程金属结构材料”。随着各行各业对镁合金薄板需求量的不断增长,对镁合金薄板轧制技术提出了更高要求,提高轧机装备整体操作精度成为必需。

板厚精度作为板带材最主要的质量指标之一,其控制水平在很大程度上决定了板带材的质量。液压自动位置控制(APC)系统是板厚自动控制系统的基础和核心,其作用就是精确地控制压下位移以得到所需的辊缝,是整个厚度控制系统的执行终端。因此,APC系统能否正常稳定地工作,决定着板厚控制系统能否顺利投入[1]。

由于液压APC控制系统具有非线性、参数时变性等特性,常规PID控制手段较难获得满意的控制效果。对此,一些学者也提出了一些改进的控制方法,如模糊自整定方法调整PID控制器参数,采用神经网络方法对系统进行控制等[2,3]。

模糊控制具有可以较好地处理各种不确定性、时变性和非线性系统等优势。但模糊控制对专家经验具有过分依赖性,模糊控制器的控制效果往往取决于设计者的经验程度。人工免疫系统在大量干扰和不确定的环境中具有很强的鲁棒性和自适应性等特点,已发展成为计算智能领域研究的一个重要的分支[4,5]。本文针对镁板轧机液压APC系统,设计一种模糊免疫PID控制器。

2 液压 APC 控制系统模型

构成液压APC系统的主要元件,包括电液伺服阀、液压缸、轧机辊系、位移传感器,其控制原理如图1所示。

2.1 伺服放大器

伺服放大器的频宽比电液伺服阀的频宽高得多,响应速度很快,可不计时间常数,近似为比例放大环节,表示为

式中:I为伺服放大器输出电流,A;Ka为伺服放大器的增益;Ur为给定电压信号,V;Uf为位移传感器输出的位移反馈信号,V。

2.2 电液伺服阀

电液伺服阀的响应特性由系统的频宽来决定。当液压执行机构的固有频率ωh低于50Hz时,伺服阀的动态特性一般可用一阶环节表示:

当液压执行机构的固有频率高于50 Hz时,可用二阶环节表示,即

式中:Gsv为Ksv=1时的伺服阀传递函数;Qv为伺服阀流量,m3/s;Ksv为伺服阀增益系数,m3/(s·A);ωsv为伺服阀的固有频率,rad/s;ξsv为伺服阀的阻尼系数。

2.3 液压缸

利用液压控制阀的流量方程、液压缸流量连续性方程、液压缸和负载的力平衡方程,采用质量、弹簧和阻尼结构的系统,可导出液压缸的传递函数为

式中:ωr为惯性环节的转折频率;ξh为液压阻 尼比;Kce为总流量压力系数,m3/(s·Pa);K为弹性负载的综合刚度,N/m;Ah为液压缸的有效面积,m2;ωh为液压固有频率。

2.4 位移传感器

位移传感器在系统中可视为惯性环节,即

式中:Xp为液压缸输出位移;Kf为位移传感器的位移电压转换系数;Tf为位移传感器的时间常数,s。

考虑到位移传感器的固有频率远高于液压系统的固有频率,可得到位移传感器的简化模型

2.5 液压APC系统

考虑到伺服阀的频率远高于液压系统频率,因此可以把伺服阀当成一个比例环节,即

液压APC的闭环控制系统简化方框图如图2所示。将活塞负载压力设为零,且忽略弹性负载,即K=0,可得液压APC系统的开环传递函数:

将参数数据带入式(7)可得:

3 模糊免疫 PID 控制器设计

考虑到液压APC系统的非线性与时变性,常规控制算法一般难以确保压下位移的精确性。因此,本文采用模糊免疫PID控制算法实现对压下位移的精确控制。模糊免疫PID控制器实际是模糊控制器与免疫PID的结合,而免疫PID是将常规PID控制与生物免疫原理相结合。图3为其结构框图。

3.1 生物免疫机理

免疫是生物体的一种特性的生理反应。生物的免疫系统对于来自外界的有害抗原可产生相应的抗体来抵御,抗体与抗原经过一系列的反应,通过吞噬作用或产生特殊酶的作用来毁坏抗原。生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组成,淋巴细胞又由胸腺产生的T细胞和骨髓产生的B细胞组成,T细胞可分为辅助细胞Th和抑制细胞Ts。当抗原侵入机体并经周围细胞消化后,将信息传递给T细胞,然后刺激B细胞。B细胞产生抗体以消除抗原。当抗原较多时,机体内的细胞Th也较多,而Ts细胞却较少,从而产生较多的B细胞。随着抗原的减少,体内Ts细胞又会增多,从而抑制Th细胞的产生,则B细胞随着减少。经过一段时间间隔后,免疫反馈系统趋于平衡。免疫系统的抑制机理和主反馈机理之间的相互协作是通过免疫反馈机理对抗原的快速反应和稳定免疫系统完成的[6,7,8]。

3.2 免疫PID控制

常规PID控制器的增量输出为

式中:Kp,Ki,Kd分别为比例、积分和微分系数。

免疫系统虽然十分复杂,但是抵御抗原的自适应能力却十分明显。对于非线性的APC系统,采用PID控制时,为了达到好的控制效果,可以采用免疫原理来实现PID参数的调整。免疫PID控制是借鉴生物系统的免疫机理设计出的一种非线性控制器,根据生物的免疫反馈原理,假设第k代抗原数量是ε(k),抗原刺激的Th细胞的输出是Th(k),Ts细胞对B细胞的影响为Ts(k),则B细胞接受的总刺激为

若以液压APC系统的位移偏差e(k)对应免疫系统的ε(k),控制器的输出u(k)对应免疫系统B细胞接受的总刺激S(k),则反馈控制规律可设计如下:

式中:k1为控制响应速度;η为控制稳定效果,η=k2/k1;f(·)为选定的非线性函数,表示抑制细胞的抑制量。

由于常规比例控制器的算法可表示为

式中:Kp为比例增益。

比较式(13)和式(14)可知,基于反馈机理的控制器是一个非线性的比例控制器,其比例增益为

控制器的性能在很大程度上依赖于参数k1,η和非线性函数f(·)的选取。

3.3 模糊免疫PID控制

模糊控制由于具有不依赖于被控对象的精确模型和较强的鲁棒性等优点,可以很好地解决非线性对象控制问题,被广泛地应用于各种控制系统。

本文依据模糊控制逻辑可以逼近任意非线性函数的特点,采用了两个二维模糊控制器来实现对被控对象的控制,一个模糊控制器用来实现免疫反馈规律中的非线性函数f(·),另一个模糊控制器来实现Ki和Kd的自调整。

免疫模糊控制器采用两输入单输出,在图3中,两输入变量为PID控制器的输出u(k)和输出变化量Δu(k),输出变量是f(·),输入变量u(k)与输出变量f(·)被3个模糊集模糊化,分别是“正大”(PN)、“零”(Z)和“负大”(NB);输入变量Δu(k)被2个模糊集模糊化,分别是“正大”(PB)、“负大”(NB)。u(k),Δu(k)和f(·)的隶属函数分别如图4所示。

细胞接受的刺激越大,则抑制能力越小;细胞接受的刺激越小,则抑制能力越大。根据此原则,制定出如表1所示模糊规则。

用于调节PID参数Ki和Kd的模糊控制器采用两输入两输出。以液压APC系统位移误差e(k)及其变化率△e(k)作为两输入,以Ki和Kd作为两个输出,每个量的模糊集被7个模糊集模糊化,定为:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},隶属函数采用三角形,由液压压力调节实际经验以及PID参数整定规则,得到Ki和Kd的模糊控制规则如表2、表3所示。

在以上各控制规则中,均使用Mamdani模糊推理机制,采用Centroid去模糊化方法得到模糊控制器输出。

4 仿真实验研究

根据前面所建立的液压APC系统的数学模型,在Matlab/Simulink仿真环境下,分别对传统PID、模糊自适应PID和模糊免疫自适应PID进行仿真对比研究。

传统PID控制器的参数根据Ziegler-Nichols方法[9,10,11,12]整定得到,分别为:Kp=50,Ki=43 290,Kd=0.014 43。模糊自适应PID控制器与模糊免疫PID控制器的参数采用离线试探的方法确定,分别为:Kp=50,Ki=0,Kd=0.01,η=0.13,k1=5.5。位移信号的阶跃响应曲线如图5所示。

由图5可以看出,传统PID虽然响应时间较快,但是超调量比较大,而且稳定时间较长。模糊自适应PID与模糊免疫PID的响应速度都较好,且没有超调量,但是模糊免疫PID上升时间更短,稳定性更好。

为检验所设计控制方案的跟随性,对给定位移信号在某个时刻发生变化的情况下系统的响应进行了仿真。图6为将液压APC系统的输入给定值由1突然改变为1.15时系统的响应曲线。从图6中可以看出,传统PID与模糊自适应PID虽然都可以使系统响应最终达到新的稳态,但在发生给定变化时都有较大幅度的振荡产生,且需要经过较长时间才趋于稳定。模糊免疫自适应PID能够以更快的速度跟随新的给定值,且不需要经过振荡调整,具有更好的控制效果。

5 结在轧论机液压 APC 系统数学模型基础上,结

模糊免疫PID控制器 篇5

关键词： 半导体制冷器； 模糊PID； 温度控制

中图分类号： TP 273.4文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.02.015

FuzzyPID temperature control system of the

room temperature sample furnace

HE Xi1， HAN Jun1， CHEN Wenjian2

（1.School of Optoelectronic Engineering， Xi′an Technological University， Xi′an 710021， China；

2.Xi′an Institute of Applied Optics， Xi′an 710065， China）

Abstract： According to the test requirements of spectral emissivity of the infrared stealth materials， a room temperature sample furnace system based on thermoelectric cooler is proposed. Characteristics of the furnace system are analyzed and simulation model based on the fuzzy PID algorithm is established. Both the simulation and experiment results show that the temperature control system based on fuzzy PID algorithm demonstrates a good stability and response time. The error between the actual temperature and the setup temperature is ±0.20 ℃ and ±1.00 ℃ under heating or cooling. Problems of the room temperature sample heating furnace such as low antijamming capability or poor stability are therefore solved.

Key words： thermoelectric cooler； fuzzy PID； temperature control

引言 光谱发射率及定向发射率是研究红外隐身材料性能隐身性能的重要指标。红外隐身材料的光谱发射率的测量主要集中在大气窗口8～14 μm内，对应的温度范围约为-30～70 ℃。能量对比法是目前广泛采用的精度较高的光谱发射率测量法，该方法依据发射率的定义在同一温度下用同一探测器分别测量绝对黑体及样品的光谱辐射功率，两者之比就是材料的光谱发射率值[12]。采用能量法进行材料光谱发射率测量时，需要根据不同的温度范围设计不同结构的样品加热炉，再根据不同的样品加热炉的加热体特性设计相应的温度控制方法。样品加热炉的温控控制精度直接影响到最后的测量结果。实验表明，在近室温范围内，当标准黑体炉与样品加热炉的温差为2 ℃时，测量结果的相对误差会增加1%[3]。针对这一问题文中提出了一种基于半导体制冷器的近室温样品加热炉系统，对于这样一个工作在近室温范围内的加热炉系统，系统具有很大的非线性、滞后性以及时变性，采用传统的PID算法很难用理论建立精确的数学模型。本文采用模糊算法与PID算法相结合的算法，该算法既具有模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有PID控制精确度高的特点。1样品加热炉设计近室温样品加热炉要求系统具有高的测量与控制精度和高的稳定性。根据近室温样品加热炉温度测量和控制的技术要求，系统共分为两部分：样品加热炉结构模块、温度控制模块[4]。

1.1结构设计

1.1.1半导体制冷器半导体制冷器是一种热电制冷器（Thermoelectric cooler），它是由半导体按照特殊的结构组成的一种加热制冷装置，能集加热与制冷为一体。基于半导体制冷器的样品加热炉系统无需将加热与制冷分离。半导体制冷技术主要是帕尔帖效应在制冷技术方面的应用，能量在两材料的交界面处以热的形式吸收或放出，这种吸收或放出的热量通常叫做帕尔帖热。从热端到冷端的传导热为：Qc=K（T1-T2）（1）其中：K为半导体制冷器的导热率；T1，T2为半导体制冷器热端和冷端的温度。常规的半导体制冷器两端的温差约为60～70 ℃，特殊情况下可达到150 ℃。针对半导体制冷器的这一特性，文中选用半导体制冷器作为样品加热炉的加热体。半导体制冷器控制面如图1所示。此结构中包含纵横排列的半导体制冷器，每排串联3个半导体制冷器，排与排之间并联成列共3排。采用该结构一方面可以提高半导体制冷器的效率，另一方面可以构成较为均匀的温度场。光学仪器第35卷

第2期何茜，等：近室温样品加热炉温度的模糊PID控制研究

图1半导体制冷器控制面

Fig.1TEC control surface图2样品加热炉结构

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Fig.2Sample furnace structure

1.1.2炉体结构样品加热炉的结构如图2所示，最外层的辐射面是被测样品材料，材料上钻有插孔用于放置Pt100热电阻，材料的表面积为140 mm×140 mm的正方形；其次为半导体制冷器控制面，此结构中包含纵横排列的半导体制冷器；再次为液体回流装置，用于减小半导体制冷器两个面上的温差，且将其基础温度限定在安全温度范围。因为当半导体制冷器在较大温差下工作时，制冷系数迅速下降，制冷工况也会迅速恶化，液体回流装置如图3所示；最后是散热层，散热层的作用是将多余的热量带走，不影响整个系统正常工作。

1.2温度控制系统设计温度测量系统的硬件电路系统由下位机和上位机构成，下位机硬件主要由温度传感器Pt100、功率放大器AD620构成的调理电路、A/D转换器AD574A和半导体制冷器的H桥驱动电路以及单片机组成，上位机为PC机，系统原理图如图4所示。数据采集过程为：在12 V恒流源的激励下，Pt100的阻值随温度的变化转换成电压的变化，调理电路对电压信号进行放大、变换，输出标准信号，经A/D转换送下位机，再通过串行通信上传给PC机进行存储、显示和图形化。对温度的控制不是根据预先设定的温度值，而是根据设定值与采样值的偏差e以及偏差变化率ec，当偏差大于0时加热，偏差小于 0时制冷。图3液体回流装置

1.2.1温度采集模块铂电阻温度计因其测温范围宽、准确度高、性能稳定、组成测控温系统灵活而在温度测量领域得到了广泛的应用，其测量范围为-200～850 ℃。常用的Pt100电阻接法有三线制和两线制，其中三线制接法的优点是将Pt100的两侧相等的的导线长度分别加在两侧的桥臂上，使得导线电阻得以消除，本文采用三线制接法，如图5所示。测温原理：电路采用D1和电位器R5调节产生4.096 V的参考电源；采用R1、R2、R6、Pt100构成测量电桥（其中R1=R2=2 kΩ，R6为100 Ω精密电阻），当Pt100的电阻值和R6的电阻值不相等时，电桥输出一个mV级的压差信号，这个压差信号经过AD620放大后输出期望大小的电压信号，该信号可直接连AD转换芯片。

1.2.2通信模块采用89C52作为温度控制器，温控器通过RS232与PC机通讯，接受PC机发送的温控指令，并将实测的温度数据上传给PC机。温控器的通讯系统包括下位机软件和上位机软件两部分。下位机程序包括主程序、显示子程序、A/D 转换子程序和D/A 转换子程序等，实现了对 A/D、D/A 以及键盘显示的驱动。另外，在A/D采样过程中还加入了显示报警功能，当采样温度值超出设定的温度范围，温控器报警信号灯就会闪烁并停止对 TEC的驱动。上位机软件主要是通过串行口RS232实现对温控仪的控制，对实时输入的温度数据进行控制并显示输出，通信过程如图4所示。

1.2.3制冷器驱动半导体制冷片根据流过半导体的电流方向和大小来决定其工作状态，因此需对半导体制冷器提供一个大小、方向可调节的电流，通过调整电流的大小来调整半导体制冷器制冷制热的强度，通过调整电流的方向实现加热和制冷的转换。文中采用H桥驱动电路，对半导体制冷器进行驱动，如图6所示：Q1和Q4为P沟道型MOS管，Q2和Q3为N沟道型MOS管，VCC为12V。当Q1和Q2导通时，电流经半导体制冷器由左至右流过；当Q3和Q4导通时，电流经半导体制冷器由右至左流过。通过控制Q1和Q4导通时间来控制半导体制冷器的工作时间。

2样品加热炉温控系统仿真及实验

2.1模糊PID控制原理及设计模糊PID是文中的核心部分，温度模糊控制器结构采用二维模糊控制器，即以实际温度对设定温度的误差e及误差的变化率ec作为模糊控制系统的输入模糊变量[5]，语言变量值取{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}7个模糊值；选择输出语言变量为Δkp、Δki、Δkd语言变量值也取{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}7个模糊值，建立Δkp、Δki、Δkd的模糊规则，控制规则如表1、表2及表3所示：

2.3仿真及实验结果分析在恒定室温下（20 ℃）对加热炉系统进行实验验证。在加热情况下，将样品加热炉的预设温度设置为T=50 ℃，制冷情况下，将预设温度设置为T=-10 ℃，当系统稳定后测量不同温度下的系统输出。仿真结果与实验结果如图8、图9所示。

模糊免疫PID控制器 篇6

关键词：复贴机,免疫反馈,模糊免疫PID

1 系统概述

复贴机的张力控制对复合面料的质量具有十分重要的影响, 常规PID控制器不具有在线参数整定功能, 对系统模型的精确性依赖较强, 对于非线性、时变且受随机干扰的复贴机张力控制系统, 一般难以获得较好的控制性能, 即使通过一些假设和简化导出数学模型, 仍有许多参数无法确定, 模糊免疫PID是在PID算法中引入免疫反馈原理, 可以自适应跟踪作用力的变化而改变PID的参数以适应系统的作用, 具有很强的鲁棒性, 使用的模糊控制器是采用一种基于解析表达式的模糊模型, 通过修正因子可以方便的调整控制规则。对被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性, 同时对非线性, 时变, 滞后系统控制性能好的优点。

在本系统中主要研究在复贴机的张力输出由直流电动机拖动卷轴, 张力控制主要包括张力设定、张力检测、张力控制三部分, 恒张力的控制是采用三闭环调节的方法, 外环是采用模糊免疫PID控制, 内环是采用直流双闭环控制, 而直流电机的双闭环调速技术已经相当完善, 速度环和电流环采用PI控制, 已经能达到比较理想的要求。系统控制原理图如图1所示。

直流双闭环系统参数:直流电机pnom=10KW, Unom=220V, Inom=53.5A, nnom=1500r/min, 系统主电路的总电阻R=0.4Ω, 电枢电阻Ra=0.31Ω, 触发整流装置的放大系数Ks=0.00167s电流环滤波时间常数Toi=0.002s, 转速环滤波时间常数Ton=0.01s, 电机的电势系数Ce=0.136V/ (r/min) , Kpi=0.32, Ti=0.0128s, Ki=0.0067V/ (r/min) 。

2 模糊免疫PID的设计

2.1 生物免疫系统的反馈调节原理

生物免疫系统可认为是一种具有很强鲁棒性和自适应性的系统, 没有免疫系统的保护, 生物体不可避免的会受到感染并导致死亡。免疫PID控制器, 就是借鉴生物系统的免疫机理而设计出的一种非线性控制器。免疫是生物体的一种特性生理反应。生物的免疫系统对于外来侵犯的抗原, 可产生相应的抗体来抵御。抗原和抗体结合后, 会产生一系列的反应, 通过吞噬作用或产生特殊酶的作用而毁坏抗原。生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组成, 淋巴细胞又由胸腺产生的T细胞 (分为辅助T细胞TH和抑制T细胞TS) 和骨髓产生的B细胞组成。当抗原侵入机体并经周围细胞消化后, 将信息传递给T细胞, 即传递给TH细胞和TS细胞, 然后刺激B细胞。B细胞产生抗体以消除抗原。当抗原较多时, 机体内的TH细胞也较多, 而TS细胞却较少, 从而会产生较多的B细胞。随着抗原的减少, 体内TS细胞增多, 它抑制了TH细胞的产生, 则B细胞也随着减少。经过一段时间后, 免疫反馈系统便趋于平衡。抑制机理和主反馈机理之间的相互协作, 是通过免疫反馈机理对抗原的快速反应和很快的稳定免疫系统完成的。

基于免疫反馈原理的控制器实际上就是一个非线性P控制器, 其比例系数随控制器的输出的变化而变化, u (k) =kpe (k) 。假设第k代的抗原数量为ε (k) , 由抗原刺激的TH细胞的输出为TH (k) , TS细胞对B细胞的影响为TS (k) , 则B细胞接收的总的刺激为:

若以抗原的数量ε (k) 作为偏差e (k) , B细胞接收的总的刺激S (k) 作为控制输入u (k) , 则△S (k) =△u (k) , 有如下反馈控制规律:

其中K=k1为控制反应速度, 为控制稳定效果, f (•) 是一选定的非线性函数, 表示细胞抑制刺激能力的大小。

2.2 模糊免疫PID的设计

模糊控制器的实质是利用模糊规则去逼近非线性函数f (•) :首先模糊化控制输入u (k) , 控制输入变化△u (k) 和输出变量。按“细胞接受的刺激愈大, 则抑制能力愈小;细胞接受的刺激愈小, 则抑制能力愈大”的原则建立模糊控制规则。采用“CENTROID”解模糊化得到模糊输出f (•) 。

模糊免疫PID中的模糊控制器是基于解析表达式的模糊模型, 不仅可以通过修正因子α灵活的调整模糊控制规则, 而且由于α的值能直接体现对u (k) 和△u (k) 的加权程度, 具有鲜明的物理意义, 这种加权思想也如实的反映了操作者进行手动控制的思维特点, 可以克服单凭经验确定控制规则的缺陷, 还可以避免控制规则中的空现象[3]。

上述控制规则的特点是调整因子α在[α0, αs]之间随着误差绝对值E的大小呈线性变化, 因N为量化等级, 故α有N可能的取值。

在选取修正因子时, 为了使系统达到最优, 采用IATE积分性能指标, IATE积分性能指标能够综合的评价控制系统的动态和静态性能, 如响应快, 调节时间短、超调量小以及稳态误差很小等[4]。即:

式中J (•) 表示误差函数加权之后的积分面积的大小, 括号中的意思是:I表示积分;T表示时间;A表示绝对值;E表示误差。首先在MATLAB中建立系统仿真模型, 如图2所示, 并建立模糊控制程序文件jll.m, 通过以下程序来优化修正因子, 达到最佳值。

把模糊控制输出f (•) 代入公式 (2) 中得到kp1, 进而把kp1代入常规增量PID中可以达到模糊免疫PID的控制输出:

运行MATLAB, 对系统进行仿真, 系统仿真结构图如图2所示。

3 系统仿真及结论

本系统中张力的反馈的为0.1, 在给定阶跃信号后, 输出的张力稳定时在10。在系统中分别比较PID、模糊控制、模糊免疫PID三种控制策略, 仿真结果如图3所示, 从结果可看出这种借鉴生物系统的免疫机理并吸收模糊逻辑和PID控制优点的非线性控制器比模糊控制、PID控制响应速度快, 控制效果好。同时验证了在模糊免疫PID中由解析表达式表征免疫反馈的控制规则的可行性, 设计中解析表达式的调整因子α可根据系统的运行情况自适应的变化调整控制规则, 采用IATE积分性能指标可以更好的确定调整因子的变化范围, 提高了控制系统的控制品质, 增强了系统的鲁棒性。

参考文献

[1]李革, 梅靖, 赵匀, 潘海鹏.复贴机张力的模糊自整定PID控制[J].纺织学报, 2006 (06) .

[2]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真.2版[M].北京:电子工业出版社, 2004.

[3]冯冬青, 张希平, 费敏锐.一种基于MATLAB的模糊控制器综合优化设计方法[J].系统仿真学报, 2004 (04) .

模糊PID控制器的仿真研究 篇7

电炉是热处理生产中应用最广的加热设备, 其控制系统是时变、非线性、大时滞的复杂系统, 数学模型很难精确建立。若采用常规的PID控制器, 则存在系统抗干扰能力差, 控制参数选择困难, 超调量大, 稳定时间较长等问题, 控制系统很难达到理想的控制效果。若选择单独的模糊控制, 虽然可以避免常规PID算法的一些不足, 如不依赖于控制对象精确的数学模型, 动态性能好, 受系统参数变换影响小, 但依旧存在静态误差, 无法克服大纯滞后的影响, 控制效果也不甚理想。本文将结合PID控制与模糊控制的优点, 在具有在线自调整功能模糊PID控制器基础上设计一个炉温控制系统, 有效控制炉温。

1、模糊控制器

模糊控制器是应用模糊数学知识, 模拟人的思维方法, 把人用自然语言描述的控制策略改造成模糊控制规则, 由模糊控制规则构造出模糊关系, 而把模糊关系作为模拟变换器, 把输入、输出的模糊向量按模糊推理方法处理, 进而确定控制量。模糊控制的实质是将基于专家知识的控制策略转换为自动控制的策略, 根据人们的实践经验总结出若干条模糊控制规则, 并以此为依据由计算机实现控制。模糊控制器的设计主要是设定各输入输出变量的模糊子集的隶属函数, 模糊变量的量化论域, 模糊控制规则, 输入输出变量等参数。

在一般的模糊控制系统中, 考虑到模糊控制器实现的简易性和快速性, 通常采用二维模糊控制器结构形式。这类控制器都是以系统误差E和误差变化率EC作为输入语句变量, 基本模糊控制器构成原理图如图1所示。

说明:EK、CEK、UK是量化因子;E、EC、U是误差e、误差变化率ec及控制量u的模糊语言变量;其中E=EK×e, EC=CEK×ec, U=UK×u。

3、模糊PID控制器

3.1 模糊PID控制器原理

考虑到模糊控制具有对被控对象模型参数变化不敏感的优点, 再考虑到PID控制器的参数应该对系统的参数变化具有自适应能力, 采用增量式PID, 并用模糊控制器取代原系统的控制器, 便构成了模糊自PID控制系统, 如图2所示。

该系统在参数Kp、Ki、Kd与偏差和偏差变化之间建立了在线自调整算法, 满足了系统在不同的偏差和偏差变化下对控制参数的不同要求。模糊PID控制器分两步整定PID参数。第一步, 初始PID参数的整定:先测定被控对象参数的粗略值, 应用初值整定规则确定PID的初始值;第二步, PID参数的在线整定:监测控制系的响应过程, 将其模糊化, 综合用户期望、控制目标类型、对象参数等, 运用模糊推理自动进行PID参数的在线整定。

模糊PID控制是在一般PID控制系统的基础上, 加上一个模糊控制规则环节, 利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改的一种自适应控制系统。它以误差e和误差变化ec作为输入, 可以满足不同时刻的e和ec对参数自整定的要求。它将模糊控制和PID控制器两者结合起来, 扬长避短, 既具有模糊控制灵活而适应性强, 调节速度快的优点, 又具有PID控制无静态误差、稳定性好、精度高的特点, 对复杂控制系统和高精度伺服系统具有良好的控制效果。

3.2 史密斯模糊PID控制器的设计

在现代工业过程中, 有不少的过程特性具有较大的纯滞后时间, 其特点是当控制作用产生后, 在纯滞后时间范围内, 被控参数完全没有响应, 被控参数不能及时地反映系统所承受的扰动, 从而产生明显的超调, 使得控制系统的稳定性变差, 调节时间延长从而达不到预期的控制效果。史密斯 (Smith) 预估控制的特点是预先估计过程在基本扰动下的动态特性, 再由预估器进行补偿的过程控制技术。其基本思想是预先估计出过程在基本扰动下的动态特性, 然后由预估器补偿, 力图使被延迟了f的被调量超前反映到调节器, 使得补偿后的等效对象传递函数不再包含纯滞后, 使得调节器提前动作, 从而减少超调量和加速调节过程。

因此针对本文研究的电炉炉温系统, 在模糊PID控制的研究的基础上加一个史密斯 (Smith) 预估控制以解决PID控制难以彻底消除纯滞后时间常数的影响。

在本系统中, PID控制器是根据模糊控制器的输出, 不断的修改Kp, Ki, Kd的值, 因此必须设计一个常规的位置型PID控制器, 给定PID参数初始值, 然后将PID控制器与模糊控制器结合起来, 再考虑到加入史密斯预估器环节, 便构成了史密斯-模糊PID控制器系统如图3所示。

4、控制器的仿真研究

电炉控制系统可以利用一阶惯性环节加纯滞后模型近似。为了更好的研究电炉系统, 本文对纯模糊控制、未加史密斯预估环节的模糊PID控制及史密斯-模糊PID控制等三种控制方法进行了MATLAB环境下的Simulink仿真, 仿真图如下。

从以上的MATLAB仿真结果可得出如表1所示的各性能指标的对照表。

从表中的数据可知, 单纯的模糊控制稳定时间及上升时间长, 系统处理速度慢;未加史密斯预估环节的模糊PID控制虽然上升时间改善很多, 稳定时间也有一定的减少, 但超调量大;而史密斯-模糊PID控制器因其稳定时间较短、上升时间快、无超调、无静差, 对炉温这类工业过程控制中具有非线性、大纯滞后、时变性的对象可以实现有效的控制。

参考文献

[1]诸静.模糊控制原理与应用[M].北京:机械工业出版社, 1995:338-344, 258-261.

[2]李卓.基于模糊推理的自调整PID控制器[J].控制理论与应用, 1997, (2) :238-243

[3]龚晓芳, 张阿卜, 龚荣盛.基于MATLAB的模糊预估控制系统的仿真[J].控制工程, 2003, 10:29-32.

[4]周锐.基于模糊控制的PID参数整定[J].计算机与数字工程, 2006, 34 (8) :166-168.

模糊免疫PID控制器 篇8

1 模糊PID控制器设计

模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec, 进行模糊推理, 查询模糊矩阵, 对PID三参数进行在线修改, 从而使被控对象具有良好的动、静态性能, 控制器结构如图1所示。

此模糊控制器为2输入, 3输出系统, 定义误差e、误差变化ec和Kp, Ki, Kd的模糊子集均为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}, 物理意义为:{负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大}。误差e的基本论域定为[-6, 6]、误差变化ec的基本论域为[-3, 3], 取量化因子Ke=0.5, Kec=1, Kp, Ki, Kd三个参数的比例因子分别为:Kup=1, Kui=0.001, Kud=1, 采用最大隶属度法。

根据模糊控制器在线修正Kp, Ki, Kd, 修正公式为:

其中K*p, K*i, K*d为PID初始参数值, , 为模糊控制器对PID的在线修正值。根据控制规律, 设计出三个参数在线整定的模糊规则。

2 神经元PID控制器设计

单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点, 适合实时控制。为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。

增量式PID控制器算法:

Ki为积分系数, Kp为比例增益, Kd为微分系数, △2为差分的平方, △2=1-2z-1+z-2。控制器结构如图2所示。

图中:rin (k) 为设定值, yout (k) 为输出值, x1, x2, x3是经转换器转换成为神经元的输入量, w1, w2, w3为对应于x1, x2, x3输入的加权系数, 为神经元的比例系数:

则单神经元自适应PID的控制算法为:

权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则, 它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下:

式中:ri (k) 为递进信号, ri (k) 随过程进行逐渐衰减, 权系数wi (k) 正比于递进信号ri (k) ;z (k) 为输出误差信号, c为智能控制比例因子, η为学习速率, η>0。对以上学习算法进行规范化处理如下:

使用Matlab编程语言进行神经元控制程序设计, 对其中比例系数K和学习速率ηI, ηP, ηD分别采用试探方法进行离线调整, 经过综合比较, 最终确定K=0.12和学习速率ηI=0.40, ηP=0.35, ηD。=0.40

3 仿真分析

本文采用一阶大滞后惯性环节作为仿真对象, 将传递函数写为传统形式

使用Matlab语言分别对传统PID控制、模糊PID控制和单神经元PID控制器编程仿真, 并调整被控对象参数, 对比以上方法的控制品质。

3.1选择传递函数为。图3至5为三种控制系统的阶跃响应变化曲线, 可以看出:基本PID控制系统响应存在振荡, 无超调;模糊自适应PID控制响应较慢, 无超调;神经元PID控制无超调, 响应快。

3.2增加系统增益、惯性和延迟时间, 被控对象调整参数为。

仿真结果显示:PID控制系统不稳定, 系统发散;模糊PID控制超调量较大, 神经元PID控制响应时间有所增加, 两种智能控制系统均能够稳定工作, 体现了其在被控对象参数发生变化时的自适应性、自调整特点。

4 结论

根据系统仿真结果显示:模糊PID控制和神经元PID控制方法在被控对象参数发生变化时具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性, 控制系统能够稳定工作。

模糊PID控制系统响应较慢, 这与模糊规则设置、论域划分有关。当调整模糊控制规则后, 系统性能应将有所提高, 但如果规则设定过多, 则模糊推理时间增长, 不适宜复杂系统的实时控制。

神经元PID控制算法简单, 系统阶跃响应曲线在三种PID控制中最好。被控对象参数变化时, 具有良好的鲁棒性, 响应时间较快, 具有较好的工业应用前景。

参考文献

[1]吴晓莉, 林哲辉等.MATLAB辅助模糊系统设计, 西安电子科技大学出版社, 2002年.

[2]Wu Xiaojin.Zhang Zhao Zhu.Genetic algorithm combined with immune mechanism and its application in skill fuzzy control.In:Journal of Systems Engineering and Electronics.2005.16 (3) .600-605.

[3]飞思科技产品开发中心, MATLAB6.5辅助神经网络分析与设计[M], 电子工业出版社, 2004.

[4]章卫国, 杨向忠.模糊控制理论与应用, 西北工业大学出版社, 2001年.

模糊PID控制原理及其仿真 篇9

关键词：模糊控制,控制器,规则

操作人员根据对象的当前状态和以往的控制经验，用手动控制的方法给出适当的控制量，对被控对象进行控制。用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。

1 模糊控制的基本思想

首先根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。

模糊控制的发展经历了基本模糊控制、自组织模糊控制、智能模糊控制三个阶段。基本模糊控制阶段针对特定对象设计，控制效果好。控制过程中规则不变，不具有通用性，设计工作量大。自组织模糊控制阶段某些规则和参数可修改，可对一类对象进行控制。智能模糊控制阶段具有人工智能的特点，能对原始规则进行修正、完善和扩展，通用性强。

2 模糊PID控制器

在本研究设计中确定模糊控制系统结构图如图1所示。

常规PID控制器对于具有强非线性或不确定性的系统, 控制效果并不理想。为了提高控制精度和灵敏度，采用模糊方法根据偏差和偏差的变化率, 对常规PID控制器进行修正，通过模糊推理来调整PID参数, 构成模糊PID控制，增量式PID数学模型为：

烟叶烘烤过程中，温度控制主要体现为恒温控制和均匀升温控制。自适应模糊控制由模糊推理和常规PID控制两部分组成，模糊推理环节实质上是模糊控制器，模糊控制器的输入为偏差e和偏差变化率ec，输出为ΔKp，ΔKi和ΔKd。确定PID的三个参数和偏差e与偏差变化率ec之间的模糊关系也就是PID参数模糊自整定的过程。在运行过程中根据e与ec的变化，依据模糊控制原理对三个参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动态、静态性能。

模糊参数调节器的输入量炕房温度或湿度的偏差e和偏差变化率ec，输出量PID参数的修整量ΔKp，ΔKi和ΔKd的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域和量化因子，将各变量的隶属度函数选择为均匀三角函数, 做出各变量隶属度函数如图2。

根根据据输输入入输输出变量的隶属度函数求得各语言变量的赋值，在根据语言变量的赋值，经模糊推理理理得得得到到到控控控制制制集集集，，，各控制参数的数值是通过对此模糊控制集的解模糊化而得到的。

3 模糊控制规则

PID参数整定必须考虑不同时刻3个参数的作用和相互间的关系, 根据专家经验得出在不同的―e―和―ec―状态时, 三个参数的自整定要求：

(1) 当偏差―e―较大时, 取较大的Kp以提高响应速度, 取较小的Kd以避免由于偏差―e―的瞬间变大可能出现的微分过饱从而使控制作用超出许可范围, 取Ki=0防止系统响应出现较大超调, 产生积分饱和。

(2) 当―e―和―ec―中等大小时，取较小的Kp以使系统响应有较小的超调，Ki取适当的值，Kd对系统影响比较大, 取值要适中以保证系统的响应速度。

(3) 当―e―较小时即接近设定值时, 加大Kp和Ki的取值, 以使系统有较好的稳态性能。为使系统有较好的抗干扰性能, 当―ec―较小时, Kd取较大的值;当―ec―较大时，Kd取较小的值。

(4) 当―ec―较大时，Kp取较小的值, Ki取较大的值。

4 模糊推理与解模糊化

不确定性推理方法之一是模糊逻辑, 本设计的推理方法是采用Mamdani方法即极大极小值法推理。

规则:如果Ai且Bi, 那么，Ci的模糊关系为[μAi∧μBi]∧μCi

否则的意义是“or”, 在推理计算中以并集形式表示。

模糊免疫PID控制器 篇10

关键词：PID控制；调速系统；模糊-PID混合控制；直流电机

中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 03-0000-02

Fuzzy-PID Hybrid Control Technique for DC Motor Speed Control System

Zhang Yufei

(Inner Mongolia Technical College of Mechanics and Electrics,Hohhot 010070,China)

Abstract: In order to improve the system performance of DC motor speed control by fuzzy PID control and MATLAB software tool-aided design of the DC motor speed control system.

Keywords: PID control; Speed control system; Fuzzy-PID hybrid control; DC motor

直流电机调速系统的应用于数控机床；工业生产；纺织、造纸、医疗、通讯等方面的加工生产设备；是工业化快速发展设备更新提速的关键环节之一。模糊PID控制能够随着直流电机的运行变化控制电动机的速度。比较常规的PID控制的参数不随控制对象的变化自行调整这一方面因素，具有更好的控制效果。

一、PID控制

PID的解释是比例-积分-微分，也就是说自动控制技术的三个方面，测量、比较、执行，通过误差纠正的方式调节控制系统使其做出正确的反映。

比例控制（P）：

比例控制是对控制器输入与输出的误差建立比例关系，找到稳态误差。

积分控制（I）：

积分控制是对控制器输入与输出的误差信号积分建立比例关系，并建立积分项，随着时间的增加，积分项越来越大，误差也就越来越大，这样就随着误差的增加进行控制器的调整达到稳态误差。

微分控制（D）：

微分控制是对控制器的输入与输出的误差变化规律建立比例关系，通过微分的控制可以提前预测误差的变化趋势，从而对误差进行预防控制。

通过比例控制、积分控制、微分控制（PID）对系统的调节方面可以起到动态处理的效果。

二、直流电动机的动态数学模型

电动机动态特征框架如图：

直流电动机动态方程式：

u=e+iaRa+La

e=Ce =Kt

Tem=TL+R+J

Tem=CT ia=Ktia

速度函数：

（s）=G1(s)·U(s)+G2(s)·TL(s)

G1(s)=

G2(s)=

La=绕线电感；Ra=绕组电阻；J=转子转动惯量；R =阻力系数；Kt=转矩系数；TL=负载转矩；Tem电磁转矩； e=电气时间常数；e=La/Ra； m=机械时间常数；m=J/R ； em为机电时间常数。

三、模糊PID控制系统

（一）模糊控制系统原理

模糊控制系统原理是针对传统PID调速系统的无法根据控制对象参数的变化而变化的问题而产生的。本文以二维模糊PID控制直流电动机调速系统，电流环采用PI控制，当直流电动机调速系统速度误差较大时，通过二维模糊PID控制器可以得到高稳态的精度，当误差较小时，采用PI控制可以减少结构的复杂程度，同样具有稳定的优点。

二维模糊PID控制框架图

Kp=比例系数；Ki=积分系数；Kd=微分系数；e=误差；△e=误差变化；u=系统控制值（输出量）。

（二）模糊控制设计

模糊PID控制可以提高直流电机调速系统的抗干扰能力，采用二维模糊控制器，对输入的变量（即给定速度值与反馈速度值的误差变化）进行模糊处理得到输出量，再将输出量作为电流环的给定值，进行控制。

模糊控制设计方法：

1.设语言变量与输入、输出变量模糊子集对应为：负大→NB，负中→NM，负小→MS，零→ZO，正小→PS，正中→PM，正大→PB，论域均为：-6至+6。

2.隶属函数选择正态型隶属函数，如图:

3.模糊决策利用Mamdani型推理算法，逆模糊采用中心平均法，模糊控制规则如表：

NBNMNSZOPSPMPB

NBNBNBNBNBNMZOZO

NMNBNBNBNBNMZOZO

NSNMNMNMNSZOPSPS

ZONMNMNSZOPSPMPM

PSNSNSZOPSPMPMPM

PMZOZOPMPBPBPBPB

PBZOZOPMPBPBPBPB

四、仿真结果

直流电机调速系统仿真是通过使用MATLAB软件的控制工具SIMULINK工具箱进行操作的。为转速环设置有限幅度，再为电流环设置有限幅度，这样对积分输出发散有这控制和防止的作用。对模糊-PID控制器封装、再对电流环PID控制器封装、最后为直流电机模型进行封装，它们组织电机调速系统。这三个封装系统分别作为电机调速系统的子系统，其结构如图：

模糊PID控制器封装子系统FUZZY PID controller、电流环PID控制器封装子系统ACR、直流电机的模型封装子系统BLDCM模块

电机参数：

UN=220V；IN=136A； N=1460r/min；Ce=0.132Vr min-1；电枢回路总电阻R=0.5 ；电枢电感L=0.015H；电流反馈系数 =0.05 ；转速反馈系数 =0.007

仿真结果:

5s加负载转速响应

电流曲线

当直流电机设备无工作条件下进行空载运行，在t=5s时加入负载，在t=8s时加入电网扰动，从而得到上图曲线，为仿真曲线。

通过上图分析，当直流电机调速系统加入负载和加入电网扰动后，直流电机调速系统设备可以正常的工作，实现平稳运行，无静差控制。所以模糊-PID混合控制技术在直流电机调速系统中的应用可以得到较好的仿真效果。

五、结束语

通过模糊-PID混合控制技术在直流电机调速系统的应用可以看出，模糊-PID混合控制技术对于直流电机调速的控制可以减小系统的误差，从而提高直流电机的工作性能，对于直流电机系统中的不确定因素，如：电机工作中的自感、阻尼、惯量等的变化，使用模糊控制与PID控制混合在一起进行高精度的控制，达到直流电机调速的准确性。

参考文献：

[1]韩盼盼.模糊自整定PID控制器的研究与设计[J].河北工业大学,2010

[2]戚鹏等.基于模糊PID控制的永磁无刷直流电动机调速系统研究[J].黑龙江科技信息,2008（32）

[3]葛薇等.模糊PID控制及其进展[J].安徽职业技术学院学报,2007（4）

[4]陈德地等.自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用[J].桂林电子科技大学学报,2008（5）

[5]董子文等.模糊PID控制在双闭环直流调速系统中的应用研究[J].电气自动化,2010（32）

模糊免疫PID控制器 篇11

目前一些有代表意义的交流调速方法有恒压频比控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制、自适应控制与智能控制等[1]。这些控制方法各有优点,适用于不同的控制场合,而本文所用的控制方法是直接转矩控制,具有光滑的曲线特性,适用于要求比较高的重载场合。

在直接转矩控制系统中,不需要复杂的坐标变化,通过磁链、转矩滞环比较器输出结果来对逆变器开关进行控制[2]。由于比例积分微分控制(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器结构简单,容易操作,且具有良好的动静态特性,广泛应用于速度调节器中,随着电力电子技术的发展,PID控制器的不足之处也逐渐暴露出来,它需要依据精确的数学模型来对控制对象进行线性控制,所以对控制对象产生了限制。而本文提出的模糊自适应控制器具有模糊控制和PID控制共同的优点,克服系统的非线性、强耦合、多变量等不利因素影响。

1 异步电机直接转矩控制理论

直接转矩控制系统就是根据定子磁链幅值偏差Δψ和电磁转矩偏差ΔTe,通过滞环比较器后根据这2个差值查询逆变器电压矢量开关表得到需要加在异步电动机上的恰当的电压开关矢量,根据当前定子磁链的矢量ψs所在的位置来选取不同的电压矢量,最后通过脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)逆变器来实现对异步电动机的控制。减小定子磁链的偏差和电磁转矩的偏差,实现对电磁转矩与定子磁链的不同时刻的控制[3]。整个控制系统如图1所示,其中ψ*,分别为初始给定的定子磁链值和电磁转矩值,Te为电磁转矩的矢量。

2 直接转矩控制的基本原理

2.1 异步电动机模型

交流异步电机的数学模型相当复杂,它是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,坐标变换的目的就是要简化数学模型。

电动机在理想条件下,经推导可得异步电动机在静止坐标系下的数学模型。对于分析直接转矩控制系统,采用空间矢量的数学分析方法,以定子磁链定向,建立在静止α-β正交定子坐标系上,图2是异步电动机的等效电路。

图2中ω为电角速度(机械角速度与极对数的积);Us为定子电压空间矢量;Is,Ir为定子、转子电流空间矢量;Ψs,Ψr为定子、转子磁链空间矢量;Rs,Ls,为单相定子电阻、电感;Rr,Lr为单相转子电阻、电感;R为折算到定子侧的单相转子电阻。由图2可以得出如下定子电压方程和转子电压方程:

而定子磁链与转子磁链:

式中:Lm为定子和转子之间的互感。

消去电压方程和磁链方程中的Is和Ir,可以得到以定子磁链Ψs和Ψr为变量的状态方程:

其中电机漏感系数,ωr为转子的电角速度。

电机的电磁转矩Te可以表示为定子磁链和转子磁链的形式:

式中:θ为定子磁链与转子磁链之间的夹角,即磁通角。

在实际运行中,保持定子磁链的幅值为额定值,以便充分利用电机,而转子磁链幅值由负载决定。当维持定子磁链和转子磁链的幅值都恒定不变时,只要改变它们两者之间的夹角就可以改变转矩,这实际上就是直接转矩控制之所以简单的根本所在。

2.2 电压空间矢量与磁链的关系

直接转矩控制根据磁链矢量的方案有六边形磁链方案和近似圆形磁链方案。本文对近似圆形磁链进行了研究,所谓的近似圆形磁链就是尽可能产生圆形旋转磁场,其主要由定子电压空间矢量决定,主要和零矢量的介入有关,同时需要保证电机的电磁暂态现象不出现。在直接转矩控制中,所设定的磁链参考值ψsref运行轨迹为圆形G,如图3所示。

从图3可以看出,只有将Ψs的幅值控制在滞环的带宽内,其中滞环宽度为2|ΔΨs|,上限|ψsref|+|Δψs|,下限为|Ψsref|-|ΔΨs|,磁链轨迹可以变为圆形旋转轨迹,故复平面被分成了6个不同的空间,这些区间的范围是以定子电压矢量为中线,各向前后扩展了30°,区间跨度60°,区号为k=Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ。若定子磁链矢量位于第k个区间,那么可以选择Usk,Us(k-1),Us(k+1)使幅值增大,选择Us(k+2),Us(k-2),Us(k+3)使幅值减小。

3 模糊自适应PID速度调节器设计

3.1 模糊自适应PID控制器的结构

模糊自适应PID控制器的结构设计是指将模糊控制与PID控制器相结合,需要对偏差变化率ec和偏差Δec进行模糊推理从而得到PID控制的3个参数KP,KI人和KD的模糊关系,并对其进行优化组合,使其能够时时调整PID参数,使异步电机获得良好的动态和静态特性[4]。模糊自适应PID控制器的结构如图4所示。

模糊控制器的输入为Δec和ec,输出参数为PID控制器的3个参数KP,KI,KD。输入变量Δec和ec的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},并将其量化到区域(-3,3)内。同时,输出变量KP,KI,KD的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别将其量化到(-0.3,0.3)(-0.06,0.06)(0,3)的区域内。通过KP,KI,KD3个参数对控制性能的影响特征的分析,总结出整定的模糊控制规则表,如表1所示。

3.2 模糊推理

模糊推理法其实就是一种语言,即将实际变量转换成语言变量。例如一个从X到Y的模糊关系表示为,那么模糊条件语句:If A and B then C。如果A*是输入,B*是输出,那么公式为:

Mamdani将模糊关系Ra→b的定义为

所以B*的隶属度函数为

3.3 解模糊化

这时候输出的结果为模糊量,不具有控制能力,需要选择出一个最佳的数据来对其进行控制,而这个过程就是解模糊化的过程[6,7,8]。对输出的结果进行加权平均处理可以使模糊的控制结果逐渐清晰。模糊集用uc表示,则:

对式(14)进行离散化,则:

3.4 在线自动校正流程

对模糊PID自适应控制系统误差和变化率进行计算后[9,10],参照每个模糊控制模型的子集隶属度赋值表,根据模糊矩阵表对PID参数进行在线修正,计算公式如下:

式中:为初始给定值;ΔKP,ΔKI,ΔKD,为经过模糊的修正值。

然后将新得到的PID参数输入到控制器里重新装载,来对系统的起动进行快速准确的控制。

4 仿真分析

借助Matlab/Simulink仿真平台搭建仿真系统如图5所示。该模型主要由以下部分构成:异步电动机与其测量模块、晶闸管导通模块、功率因数角检测模块、模糊控制模块。在仿真中所采用的电机参数为:定子电阻R=1.405Ω,转子电阻Rr=1.395Ω,互感Lm=0.172 2 H,定子电感为0.005 839 H,转子电感为0.005 839 H,电机惯量J=0.013 1 kg.m2,电机极对数P=2,额定功率PN=4 kW,额定电压UN=400 V,额定频率50 Hz,额定转速1 420 rpm[6]。

图5中n,n*,nl分别为测量转速、给定转速和转速偏差值。其中测量模块主要测量电机的电流,转矩和转速的波形变化,下面给出PID控制系统仿真与模糊自适应PID控制系统仿真比较,而且还给出了系统突加负载和低速时的仿真结果。

图6至图9为在0.5 s突加负载、0.3 s给定转速的仿真结果图,由图6可以看出转矩的变化可以很好地跟踪给定值,但存在较大的波动。从图7可以看出改进的系统速度跟随效果比一般系统效果更好,调节时间更短,在突加负载情况下,转速变化量较小。从图8可以看出稳定运行过程中电流近似正弦波,谐波分量少,在转速突变和负载突变情况下,定子电流脉动较大,改进的系统比一般系统电流脉动要小。从图9可以看出,电机起动时,转矩脉动较大,改进的系统比一般系统转矩变化量更大,但转矩变化时间更短,电机稳定运行时转矩变为零,波动小。

5 结语

随着电力电子技术的发展,先进的控制方法得以应用。对模糊自适应PID控制算法的分析和仿真。可以弥补传统的直接转矩控制存在的一些问题,可以快速地根据负载突变进行相应的控制,使其可以运用于负载突变的场合,同时还可以用于频繁启动和制动的不同场合,具有较高的实用价值。

参考文献

[1]赵亮.基于模糊自适应PID控制的矿用电机车直接转矩控制系统研究[D].阜新:辽宁工程技术大学硕士学位论文.2009.

[2]胡育文,黄文新.异步电机(电动、发电)直接转矩控制系统[M].北京:机械工业出版社,2012.

[3]韩如成,潘峰.直接转矩控制理论及应用[M].北京:电子工业出版社.2012.

[4]刘金琨.先进PID控制及其Matlab仿真[M].北京:电子工业出版社.2003.

[5]徐蔚鸿.模糊智能系统中模糊推理研究[D].南京:南京理工大学博士学位论文,2004.

[6]徐定成.基于自学习的模糊PID参数自整定技术及其应用研究[D].重庆:重庆大学硕士学位论文,2006.

[7]李彬,薛云灿,王思睿,等.基于自适应模糊PID控制的最大功率点跟踪技术研究[J].陕西电力,2015,43(7):7-10.

[8]高峰.基于二自由度内模控制的PID参数整定方法研究[J].电子设计工程,2015,23(12):7-79.

[9]褚新胜,吴耀,庞科旺.智能PID控制器在仪表中的应用[J].电子设计工程,2014,22(6):27-29.