模糊PID复合控制

模糊PID复合控制（共11篇）

模糊PID复合控制 篇1

0 引言

间歇生产具有小批量、多品种、高附加值、合成步骤复杂、产品更新换代迅速等特点,具有灵活多变的特性,满足小批量、多品种、多规格、快速、高质量生产的需要,可以用同一套多用途、多功能的设备生产多种类型的产品。间歇过程已广泛应用于精细化学品、食品、药品、微电子材料、聚合物、染料和涂料等产品和功能材料的生产。由于间歇过程具有时变、非线性等特性,过程难以建模和模型不准确等特点,国内的大多数间歇生产过程自动化水平普遍较低。为确保生产安全、环保,保证产品质量,提高市场竞争力,节约生产成本,在间歇生产过程中研究和推广应用先进控制策略十分必要和迫切[1,2]。

1 间歇过程的特点

间歇过程是将有限量的物料按规定的加工顺序在一个或多个设备中加工以获得有限量的产品的加工过程。典型间歇过程的工艺流程如图1所示。

间歇过程操作控制的主要特点包括:1)时变性,在间歇生产过程中,进行着化学或物理变化,从初始状态转变为一个完全不同的终止状态。2)非线性,间歇生产过程的非线性来源于多个方面,如反应速率与温度和浓度之间的非线性关系,反应器夹套传热量与流经夹套的加热/冷却介质的流量之间的非线性关系。3)模型的不准确性,建立一个可靠的工业过程模型费时费力,而间歇工艺过程开发的主要目的是要缩短产品上市时间,在一些特种化学品、生物制品和聚合物的间歇生产中,甚至连有影响的反应的数量都不太确定,更不用提及其化学计量学或动力学模型。4)存在约束条件,过程或装置存在的约束条件使得间歇过程的操作更加复杂,过程和操作约束条件决定了间歇工艺过程的操作,由此导致获取的最优或次优操作点常常在约束边界条件上。5)过程干扰,操作错误和设备问题是间歇过程运行中难以排除的主要过程干扰,也有其他的由上游过程特性变化如原料组成变化等导致的不可测干扰。6)过程不可逆,在具有与历史操作相关特性的产品如聚合物或结晶产品的间歇生产过程中,一旦生产出了不合格产品,一般不可能采取补救措施,该批产品往往只能作为废品处理。这与连续过程不同,连续过程在一次操作波动后,则往往能采取适当的控制作用使其回到希望的稳定状态。

上述的间歇过程特性,往往使得间歇过程的最优操作和控制难以实现[3]。而以下的间歇过程的两项特点,则对间歇过程的最优操作和控制有帮助。重复性,由于间歇过程特有的重复运行特性,每次运行的结果都对下一次的优化运行提供了有用的信息,因此而出现了与实际间歇生产相关的批次优化的研究。慢速过程,大多数化学和生物转化过程要么非常快要么相对较慢。对特别快速的转化过程,对过程运行没有有效的优化控制措施。对较慢速的转化过程,过程的主要时间常数相对较大,因此有足够的时间去在线处理过程信息,如进行较复杂的计算,实现间歇过程的优化控制[4,5]。

2 间歇过程的复合模糊PID控制

以一典型的间歇生产过程啤酒发酵为例说明复合模糊PID控制过程。啤酒发酵是一个复杂的生物化学反应过程,发酵温度的控制是保证啤酒质量的主要因素,其典型工艺控制曲线如图2所示,不同品种、不同工艺所要求的温度控制曲线会有所不同。发酵过程是在大型啤酒发酵罐中进行,周期为12 18天的发酵过程中,根据酵母的活力,生长繁殖的速度,对发酵液提出不同的温度要求,难以用严格的数学模型表达式描述。常规PID控制以其简单可靠、容易实现、静态性能好等优点广泛应用于实际工业过程中。但对于具有非线性、时变性、大时滞性、结构参数不确定性的啤酒发酵过程,由于常规PID控制不能在线自动修改控制器参数,难以适应过程状态的变化,因而温度控制过渡时间长,超调量大,难以满足及时、准确地跟踪工艺曲线的要求。近年来提出了诸多智能控制方案,如专家系统、模糊控制、神经网络等[6,7],这些方法在鲁棒性、抗干扰能力方面有很大的优势,而经典的PID控制算法具有结构简单、可靠性高和实用性强等优点。因此将经典的PID控制算法和模糊控制算法相结合,采用复合模糊PID控制算法来解决啤酒生产过程综合自动化控制啤酒发酵温度控制难点问题。

2.1 复合模糊PID控制器设计

控制器结构如图3所示。该控制器能够减少稳态误差,增强抗干扰能力。其原因是:在过渡过程中,因系统的误差和误差变化率较大,选择器切换到模糊控制,以提高系统响应速度,加快响应过程;但模糊控制必然存在稳态误差,为消除稳态误差,在平衡点附近选择器切换为PI控制。

其中,PI控制器设计不再重复,模糊控制器按如下顺序设计。

1)模糊控制器输入输出变量

考虑到模糊控制器的复杂性和控制精度的要求,选用二维模糊控制器[8]。这样既避免了使用一维控制器的动态性能不佳,也避免了采用三维模糊控制器的过于复杂、难以设计和占用计算机时间过长、实时性差等弊端。

模糊控制器中,采用温度误差e和温度误差的变化率ec作为输入变量,控制量输出u为输出变量。模糊控制过程中,同时考虑温度偏差和偏差变化率,不仅能保证系统控制的稳定性,而且还可以减少超调量和振荡现象。

词集、论域、隶属函数确定如下:

把温度误差。的论域量化为14档,即

且温度差的模糊子集选取如下词集

把温度误差变化率e c的论域量化为13档,即

且其模糊子集选取如下词集

把控制量u的论域量化为15档,即

且其模糊子集选取如下词集

另外,列出温度误差e、温度误差变化率ec和控制量输出u的隶属函数赋值表有:温度误差的模糊变量赋值表;温度误差变化率的模糊变量赋值表;控制变量的模糊变量赋值表。

2)模糊控制规则建立

模糊控制器的规则一般基于专家知识或手动操作熟练人员长期积累的经验,是按人的直觉推理的一种语言表示形式。模糊规则通常由一系列关系词连接而成,比如if-then、else、alse、and、or:等。对于啤酒发酵罐温度控制而言,当温度误差e>0时,应该增大调节阀开度,增加冷媒的流量,使发酵罐温度误差降低,反之则减小调节阀开度;当温度误差变化率△e>0时,应增大调节阀开度,温度误差变化率逐渐减小。将e与△e的模糊子集两两组合,可以形成56条模糊规则,如表1所示。

模糊控制规则表中所包含的每一条模糊条件语句都决定一个模糊关系,控制规则的总模糊关系为:

其中:

3)模糊控制响应表获取

计算出模糊关系后,基于推理合成规则,由温度误差e的论域{e}={-6,-5,…,-l,-0,+0,+l,…,+5,+6}和温度误差变化率e c的论域{e c}={-6,-5,…,-l,0,+l,…,+5,+6},根据语音变量温度误差E和变化率EC的模糊赋值表,针对论域{e}、{e c}全部元素的所有组合,求取相应的语言变量控制量输出U的模糊集合,并应用最大隶属度法对此模糊集合进行模糊判决,取得以论域{u}={-7,-6,-5,…,-l,0,+l,…,+5,+6,+7}的元素表示的控制变化值u。在上述离线计算基础上,便可建立查询表。

在每一个控制周期中,将采集到的实测温度误差et和温度误差变化率et-et-1,分别乘以量化因子ke和kec,并进行量化变换后取得所需的e和e c值后,通过查找表中相应行和列,立即可输出所需的控制量变化u,再乘以比例因子ku便是加到被控过程的时间控制量变化值。

2.2 控制系统仿真

根据温度给定曲线,在MATLAB软件的SIMULINK环境下,进行仿真设计和分析。所采用的发酵罐温度复合模糊PID控制策略已经应用于某啤酒厂中的发酵罐温控中,在一个完整发酵周期内的实际控制情况,拥有发酵罐上温、中上温、中温以及下温4条历史曲线和发酵工艺设定曲线,发酵温度能很好的跟踪工艺曲线的设定温度值。可见,采用复合模糊PID控制策略,具有较高的控制精度,其中主温度点(下温)控制偏差在士0.3℃以内。

3 结论

过程控制的任务是在了解、掌握工艺流程和生产过程的静态特性和动态特性的基础上,根据安全性、经济性和稳定性的要求,应用自动控制的理论对控制系统进行分析和综合,最后采用适宜的手段加以实现。

间歇生产设备和间歇生产过程的非稳态属性及其产品品种和工艺条件频繁变化的柔性操作特性,为适应当前生产对控制的要求愈来愈高的趋势,必须充分注意现代控制技术在过程控制中的应用。

对于具有非线性、时变性、大时滞性、结构参数不确定性的啤酒发酵过程,常规PID控制难以满足及时、准确地跟踪工艺曲线的要求。将复合模糊PID控制策略应用于啤酒发酵温度控制,主温度点的控制精度小于士0.3℃,取得了令人满意的效果。

摘要：间歇过程灵活多变,可满足小批量、多品种、快速、高质量生产的需要。但间歇过程具有复杂性和时变性、非线性等特性,过程难以建模和模型不准确,许多过程特性参数难以测量,具有多种操作约束条件,存在较多干扰,过程不可逆转和难以采取补救措施等特点。本文利用智能控制方案在鲁棒性、抗干扰能力方面的优势与经典的PID控制算法具有结构简单、可靠性高和实用性强的优点,将经典的PID控制算法和模糊控制算法相结合,采用复合模糊PID控制算法来解决间歇生产过程的控制难点问题。

关键词：间歇生产,先进控制,模糊控制,复合控制,PID控制

参考文献

[1]宋建成.间歇过程计算机集成控制系统[M].北京:化学工业出版社,1999.

[2]王保国,许锡恩.间歇过程设计与优化[M].北京:中国石化出版社,1998.

[3]孙小方,蔡亦军,潘海天.间歇化学反应器的先进控制技术[J].化工时刊,2002,(11):1-4.

[4]陈治纲,许超,邵惠鹤.间歇过程优化与先进控制综述[J].化工自动化及仪表,2003,30(3):1-6.

[5]温盛军,王东云.间歇过程智能控制的发展与展望[J].中原工学院学报,2005,16(6):29-34.

[6]孙优贤,邵惠鹤.工业过程控制技术一应用篇[M].北京:化学工业出版社,2006.

[7]邹志云.面向21世纪的化工过程控制技术[J].石油化工自动化,1999,(5):2-8.

[8]王树青,金晓明.先进控制技术应用实例[M].北京:化学工业出版社,2005.

模糊PID复合控制 篇2

一种发电机励磁的模糊PID控制器的设计

本文建立了单机无穷大系统的小信号数学模型,将PID和线性多变量控制器的优点结合起来,利用模糊控制器进行协调控制,以增强系统的抗干扰性,增加系统的鲁棒稳定性.仿真结果表明所设计的.控制器具有良好的控制效果.

作 者：包宗贤 作者单位：四川建筑职业技术学院,四川・德阳,618000刊 名：科协论坛(下半月)英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY ASSOCIATION FORUM年，卷(期)：“”(10)分类号：Q153关键词：发电机励磁 模糊控制 线性多变量控制 协调控制

模糊PID复合控制 篇3

摘要：随着先进控制技术的发展，模糊控制理论和模糊控制技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。但经过深入研究，发现常规模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度不高等弊病，因此，可将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性，又具有PID控制精度高的特点。

关键词：PID控制；模糊控制器；模糊—PID控制器

1PID控制器

PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。传统的PID控制器以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。

1.1PID的组成

控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ki和Kd）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。

1.2PID的特点

虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。另外，PID参数Kp，Ki和Kd可以根据过程的动态特性及时整定，如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。

2模糊控制器

模糊控制器是一种专家型控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的精确数学模型，而是只利用专家己有的知识和经验，更重要的是当系统为非线性系统时，模糊控制器还可以产生非线性控制作用。它运用语言知识模型进行控制算法的设计，可用来对不能精确建模或难以建模系统进行控制，使生产过程平稳、高效、安全地运行。

模糊控制器是模糊控制系统的核心部分，也是和其它控制系统区别最大的环节，它由模糊化、知识库、模糊推理、解模糊化四个基本部分组成。

模糊控制器通常由计算机（或单片机）实现，计算机通过传感器经过采样和A/D转换获得被控量的精确值，然后将定量与设定值比较得到偏差信号，一般选偏差信号与偏差变化率作为模糊控制器的输入量，由模糊控制器的输入接口将该精确量转化为相应的模糊量，偏差的模糊量可用相应的模糊语言子集E来表示，偏差变化率的模糊量可用相应的模糊语言子集来表示。根据推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量，将模糊控制量转化为精确量，由模糊控制器的输出接口作去模糊化处理，得到精确的数字控制量后再经过D/A转换变为精确的模拟量送给执行机构，对被控对象进行控制。

3模糊控制和PID控制结合

从模糊控制技术应用于控制领域开始，就有许多模糊和PID相结合的控制器相继出现。模糊控制与经典控制理论有机地结合起来，可构造一类新型的控制系统，即模糊-PID复合控制系统。因此在模糊—PID复合控制系统中模糊控制并不是代替常规PID控制，而是对常规PID控制的拓展。常规PID控制器与模糊控制器的结合有两种结构形式：串联结构和并联结构。

3.1串联结构模糊—PID控制器

当系统的偏差信号大于某一设定值时，在控制过程中，开关接通，模糊控制器发挥控制作用，PID控制器的输入信号，即，对PID控制器产生较强的控制信号，系统的动态响应较快；而当偏差信号小于某一设定值时，模糊控制器通过开关断开，模糊控制器不发挥控制作用，这时，只有偏差信号进入PID控制器，由于此时系统的输出和给定值己经很接近，所以能很快地趋于给定值，消除稳态误差。这种结构的模糊控制器产生阶梯状的非线性控制信号作用于PID控制器，依靠调节PID输入信号的突然变化来提高动态响应速度，往往易造成PID控制作用的误调节。

3.2并联结构模糊—PID控制器

并联结构如图所示。它是将模糊控制器和PID控制器并联起来对系统进行控制，即有模糊和PID两种模态，其中模糊控制器采用常规模糊控制器，输入变量为偏差和偏差变化率，输出为，模糊控制规则采用形式，推理合成采用算法，去模糊化则采用系数加权平均法。这种模糊控制器本质上是PD型控制器，由于缺乏积分环节，系统有稳态误差，为此在偏差大于或等于某一设定值时，控制器切换为模糊控制器；当偏差小于某一设定值时，控制器切换至常规PID控制器，从而使得这种双模控制器具有响应快，稳态精度高的特点，应用性好。

由上述可知，在智能控制系统运行过程中，当进行生产和加工时，由于偏差和它的变化率均较大，因此起主要作用的是模糊控制器；只有当对产品进行精加工时，由于工件的偏差和它的变化率均很小，常规PID控制器起主要作用。模糊—PID控制器在生产和加工阶段保留了模糊控制器的快速性和稳定性的优点，同时在精加工阶段保留了常规PID控制器具有高精度的特性。由此，实现了从一种控制方式到另一种控制方式的平稳过渡，避免了一般控制器按某一设定值进行切换的弱点。又由于模糊—PID控制器算法简单、高效控制效果较好，各种动态性能指标参数能进行自行调整，可使智能控制系统达到更理想的控制效果。

参考文献：

［1］黄友锐，曲立国主编.PID控制器参数整定与实现［M］.北京：科学出版社，2003.

［2］刘曙光，魏俊民，竺志超编著.模糊控制技术［M］.北京：中国纺织出版社，2001：30-60.

［3］汤兵勇，路林吉编著.模糊控制理论与应用技术［M］.北京：清华大学出版社，2002：71-90.

模糊PID复合控制 篇4

我国农业贡献已体现到我国各行各业中,但我国农业的发展方式主要是传统的农业生产方式,通过增加人力、物力等单位投入以获得更大的产出[1]; 而不恰当地使用化肥和农药,出现了土地退化、土壤的生产力下降等现象,也生产出许多在质量上不符合“绿色”标准的农产品。因此,研究如何实现农业现代化,并使其绿色、健康、高效发展显得日益突出[2]。智能控制是有效提高精准农业施肥施药的有效途径,本次研究选用自适应模糊PID与变参数PI算法复合实现对变量施肥的精确控制,从而有助于实现农业生产的可持续发展。

目前,国内外将智能控制应用于精准农业的方法越来越多。于合龙、陈桂芬等采用拉格朗日乘子方法,计算以化肥量和土壤养分含量为输入量、生产量为输出量的BP神经网络的精准施肥模型[3],能有效得到施肥效量,比传统计算更有效。袁媛、李淼等用GP( The Genetic Programming,GP) 构造施肥模型,并通过GA( Genetic Algo - rithm,GA) 优化初始施肥模型参数,通过该模型可以比较好地预测化肥使用量[4]。李勇、赵军等利用精准农业GIS和地统计学建立施肥决策处方图及施肥模型,并在Super Map Object平台上研发施肥决策系统[5],指导用户使用化肥量。这些方法有效地解决了农田需要的化肥量,但根据农田需要的化肥量如何精确、准确地将该化肥量撒播到田间呢? 这是本文要解决的问题。本次研究首先对采用常规PID控制,其次采用自适应模糊PID与PI的复合控制对施肥系统进行设计,然后根据处方图、施肥车的速度和机具宽幅的要求,来精准控制田间颗粒肥施肥量,最后对其进行数学建模,并经过Mat Lab仿真得出精确施肥的结果。

1 设计思想

施肥系统在相应地格上要完成准确施肥和均匀施肥的任务,施肥系统原理图如图1所示。施肥系统具有大滞后、强时变和非线性的特点,既要具有理想的动态品质,又要有准确的稳态精度。传统的控制方法很难解决这样的矛盾,单纯采用一种PI( 比例积分)控制方案或PID( 比例积分微分) 控制难以取得理想的控制效果,而采用PI和自适应模糊PID的复合控制方式不失为一种理想的控制方法[6]。它既具有模糊控制鲁棒性且适应性强的优点,又具有PI控制精度高响应速度快的特点。给定施肥量与实际施肥量之差为误差e,将误差分为3段: 误差很大( 即| e |≥e1,e1为很大的一个误差值) ,误差较大( 即e1≥| e |≥e2,e2为较小的一个误差值) ,误差较小( 即| e |≤e2) 。给定施肥量与实际施肥量为大误差时( 即| e |≥e1) ,选择开关将PI控制器( P主导作用) 与PWM驱动电路接通;此时的PI控制器中P参数权重很大,I参数权重很小,PI控制器类似于Bang - Bang控制,目的是使系统具有最佳的快速性。给定施肥量与实际施肥量为较大误差时( 即e1≥| e |≥e2) ,选择开关将模糊PID控制器与PWM驱动电路接通,此时的系统不但要考虑快速性还要考虑稳定性。模糊PID控制器正好可以满足此时系统的动态特性,模糊PID控制器的PID参数Kp、Ki、Kd由Fuzzy控制通过在线修改,实时动态自整定,使模糊PID控制器参数达到自整定,从而进一步改善控制效果。给定施肥量与实际施肥量为小误差时( 即| e |≤e2) ,选择开关将PI控制器( I主导作用)与PWM驱动电路接通,此时的PI控制器中P参数权重很小,I参数权重很大,这是PI控制器积分器的主导应用,控制器的目的是消除误差、提高系统稳定性。通过这样设计控制器,使施肥系统既具有快速性又具有稳定性。也就是说,施肥系统起始阶段主要考虑快速性,系统中段快速性稳定性同时考虑,系统末段主要考虑稳定性。该控制器有效地解决了快速性与稳定性之间的矛盾[6]。

2 模型的建立

2. 1 电动执行器模型

电动执行器的主要部件是直流伺服电机,当其正常工作时,复论域方程为[7]

其中,U( S) 为复论域电枢电压; R为复论域电枢电阻; I( S) 为复论域电枢电流; E( S) 为复论域反电动势; T( S) 为复论域输出转矩; ω ( S) 为复论域角速度;L为复论域电枢电感; Ke为复论域反电动势系数; KT为复论域力矩系数; Ja为复论域电枢的转动惯量; JL—复论域负载的转动惯量。

根据式( 1) ~ 式( 4) 可得出直流伺服电机的动态结构图,如图2所示。

2. 2 PWM 脉宽调制环节的传递函数

按照PWM变换器的原理,当脉冲频率或占空比变化后,原PWM变换器的频率或占空比延迟1个采样周期PWM才随之改变。因此,PWM变换器可看成1个延时环节,其延时最大不超过1个开关周期[8],故电机驱动模块的传递函数可以表示为

其中,KPWM为PWM变换器的增益; US为电机驱动电路的电源电压; Umax为控制芯片( 如单片机等) 输出控制电压的最大值。

2. 3 模糊 PID 控制器的设计

2. 3. 1 模糊控制器的隶属函数设计

根据实际情况和仿真要求,给定施肥量与实际施肥量之差为误差e及其误差变化率ec的选取范围为e∈[0,0. 9],ec∈[- 4. 67,0]。将e和ec经模糊化后分别得到语言变量E和EC,它们的糊集合均为{ NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} ( NB为负大,NM为负中,NS为负小,ZO为零,PS为正小,PM为正中,PB为正大,下同) ,论域均为{ - 6,- 4,- 2,0,2,4,6} 。两者的隶属函数均选择三角形型隶属函数,如图3所示。

以控制量u作为输出,其中u∈[- 1. 127,0. 853]。输出放言变量U特性与输入语言变量相同,如图3所示。

模糊控制器采用的模糊规则语句形式为“if E isαand EC isβ,then U isγ. ”。其中,α、β、γ均表示各参数对应的模糊集。根据专家的经验和认知处理后,得到49条控制规则[9],如表1所示。

2. 3. 2 模糊 PID 控制器的设计

模糊PID控制器结构图如图4所示。

其中,PID参数设计为: 通过计算给定施肥量与实际施肥量的误差e和误差变化率ec,e和ec通过模糊化、模糊推理及反模糊化得到PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd( ΔKp为比例增益增量; ΔKi为积分系数增量;ΔKd为微分系数增量,下同)[6]; 再与当前PID初值相加,得到下一时刻的PID控制量,Kp= Kp 0+ ΔKP,Ki=Ki 0+ ΔKi,Kd= Kd 0+ ΔKd( 其中Kp 0、Ki 0、Kd 0为PID初值,Kp、Ki、Kd为PID下一时刻的值) ,实现PID参数Kp、Ki和Kd的在线自整定。利用模糊求出PID参数的增量ΔKP、ΔKi、ΔKd,本控制器在专家长期实践积累的经验知识的基础上建立合适的模糊规则表[10,11,12]。△Kp、△Ki、△Kd这3个参数的模糊控制规则表如表2~ 表4所示。

e 为当前系统误差; ec 为当前系统误差的变化率,下同。

PID控制器实时根据模糊控制器的输出及PID初值自适应得出输出的控制量,可控制可控硅PWM模块; 由可控硅PWM输出占空比来控制电机的转速,通过电机从而精确控制施肥系统的实际施肥量。

3 变量施肥系统仿真

根据电机模型、PWM模型、模糊控制器、PI控制器和选择开关在Simulink环境下建立施肥系统仿真模型,如图5所示。其中,PID控制器初值的参数为: Kp 0= 1 . 931、Ki 0= 0 . 064、Kd 0= 4 . 508 ; 电机参数为KT= 0. 042、R = 0. 002 09、L = 3. 78、Ja+ JL= 0. 000 198、Ke= 0. 00 525; PWM的参数为KPWM= 4. 8、TPWM= 0.017。仿真结果如图6所示。

从仿真曲线可以看出: 自适应模糊PID与PI复合控制的动态、静态性能较好,即超调量较小,稳态误差趋近于0,最大超调量不超过2. 21% ,响应时间为0. 23s。PID控制的稳态误差为±0. 16% ,最大超调量约为32. 4% ,响应时间为0. 94s。变量施肥系统的自适应模糊PID与PI复合控制的性能优于PID控制。

4 结论

根据变量施肥系统的特点,设计了PWM驱动的控制系统,建立了变量施肥系统中驱动模块、电机模块的传递函数模型; 为变量施肥系统设计了自适应模糊PID与PI的复合控制器,在Simulink系统中对变量施肥系统进行了自适应模糊PID与PI的复合控制系统组建,并仿真调试。

模糊PID复合控制 篇5

摘 要：对发动机瞬态工况空燃比进行控制时，由于单缸汽油机本身固有的非线性和时滞环节，传统PID控制很难取得满意的效果，本文构造了一种带动态补偿的模糊PID控制器.首先搭建了单缸机仿真模型，并将模糊PID控制算法应用于空燃比控制中，以适应系统的非线性；然后针对单缸机系统中固有的时滞环节提出一种动态时滞补偿器，以降低时滞环节对系统的影响；再将该时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中，应用于单缸机瞬态工况下的空燃比控制.仿真结果表明，改进的模糊PID控制器不仅能补偿系统中时滞环节带来的非最小相位影响，而且能很好地适应发动机系统的非线性特征，从而使控制系统的稳定性、准确性、快速性均得到了很大的改善.

关键词：空燃比控制；时滞补偿器；非最小相位特性；模糊控制

中图分类号：TK464 文献标识码：A

节能减排是目前的世界性难题，大量研究表明，对于汽油发动机，当空燃比处于理论空燃比（λ=14.7）附近时，三效催化剂的转化效率达到最高，排放性最好，且此时发动机具有较好的燃油经济性＼[1-5＼].为了使空燃比保持在理论空燃比附近波动，汽车发动机均已采用电喷系统进行空燃比闭环控制，而摩托车用单缸汽油机目前仍多采用化油器式发动机，相比于电喷发动机，其燃油经济性和排放性均较差.然而随着摩托车保有量的增加，其对环境和能源造成的压力越来越大，对摩托车发动机采用电喷系统，从而实现空燃比闭环控制也显得越来越重要.空燃比闭环控制系统设计的主要难点＼[6＼]在于：1）发动机系统是一种复杂的非线性系统，而经典PID控制为比例、积分、微分三个环节的线性组合，使得使用经典PID控制时，很难对复杂的非线性系统取得良好的控制效果；2）发动机燃烧过程中存在废气传输和氧传感器反应等延时，这相当于在空燃比闭环控制系统中引入一个时滞环节，使系统表现出非最小相位特性，降低系统的相角裕度，使系统趋向于不稳定的状态.

针对系统中的非线性与时滞问题，国内外已经有很多学者进行过相关方面的研究.文献[7， 8]采用了基于模型的设计方法，该方法的控制效果严重依赖于发动机模型精度，适应性较差.文献[9-12]针对系统的时变时滞环节，提出了一种动态滤波补偿器，但其仍使用传统PID进行控制，不能很好地适应发动机系统的非线性.本文以某款125cc化油器式单缸发动机为研究对象，建立平均值模型，对发动机瞬态工况下的空燃比控制策略进行研究.针对传统PID控制方法不能很好适应发动机系统时滞环节和非线性等缺点，提出一种带动态时滞补偿器的模糊PID控制策略，使控制器不仅能够对系统的时滞进行补偿，而且能够很好地适应发动机的非线性特性.

1 发动机模型的建立

为了便于仿真和控制器设计，需要对发动机建立仿真模型.目前应用最广泛的两类发动机模型为计算流体力学模型和平均值模型.计算流体力学模型能详尽地描述发动机流体力学特性，模型精度较高，但是建模过程很复杂，且计算量很大，很难满足控制系统的实时性的要求.而发动机平均值模型忽略了不同曲轴转角所对应的发动机状态，对发动机的单个工作循环进行研究，它对发动机的稳态和瞬态工况均能很好地描述，且模型精度能够满足控制要求.由于平均值模型具有表达形式简单，计算量小，实时性好的优点，被广泛应用于实时性要求较高的控制系统开发中.

本文以某款125cc单缸机为研究对象，依据试验数据建立了发动机仿真模型如图1所示，包括充气效率模型、燃油喷射模型、动力输出模型等，并根据单缸发动机的特点对进气波动、油膜蒸发等进行了改进.该模型与实验数据进行了对比，验证了其可靠性，可以用于下一步控制及仿真.

1 发动机模型的建立

为了便于仿真和控制器设计，需要对发动机建立仿真模型.目前应用最广泛的两类发动机模型为计算流体力学模型和平均值模型.计算流体力学模型能详尽地描述发动机流体力学特性，模型精度较高，但是建模过程很复杂，且计算量很大，很难满足控制系统的实时性的要求.而发动机平均值模型忽略了不同曲轴转角所对应的发动机状态，对发动机的单个工作循环进行研究，它对发动机的稳态和瞬态工况均能很好地描述，且模型精度能够满足控制要求.由于平均值模型具有表达形式简单，计算量小，实时性好的优点，被广泛应用于实时性要求较高的控制系统开发中.

本文以某款125cc单缸机为研究对象，依据试验数据建立了发动机仿真模型如图1所示，包括充气效率模型、燃油喷射模型、动力输出模型等，并根据单缸发动机的特点对进气波动、油膜蒸发等进行了改进.该模型与实验数据进行了对比，验证了其可靠性，可以用于下一步控制及仿真.

2 发动机空燃比模糊PID控制

发动机系统是一个非线性系统，且运行过程中模型参数表现出不确定性，对于单缸机而言，其循环波动比多缸机更大，这就对控制系统提出了更高的要求.在这里，本文采用模糊PID控制，其控制框图如图2所示.控制系统通过开环和闭环相结合的控制方法共同调节喷油量，从而达到调节空燃比的目的.其中，开环控制通过发动机进气压力和转速计算出基本喷油量，提高系统响应速度；闭环控制通过空燃比误差对喷油量进行反馈调节，提高空燃比调节的精度.实现空燃比闭环控制的关键是针对发动机非线性和时滞的特征设计出合理有效的闭环控制器，快速、准确地调节喷油量，从而达到精确控制空燃比的目的.

模糊控制器设计的主要任务是确定输入、输出隶属度函数和模糊控制规则表，即确定PID控制器的3个参数kp，ki，kd与系统偏差e（t）及偏差变化率（t）之间的模糊关系，在运行过程中不断检测（t）与e（t），利用模糊推理对PID控制器的3个参数进行在线智能整定，以满足系统运行过程中模型参数变化及不确定性对控制器参数变化的要求.本文经过大量实验，最后确定Δkp的模糊控制规则如表1所示，采用类似的方法，可确定Δki，Δkd的模糊控制规则表.

3 带时滞补偿的模糊PID控制

3.1 时滞模型分析

发动机燃烧过程中存在废气传输和氧传感器反应等延时，这相当于在空燃比闭环控制系统中引入一个时滞环节.由控制理论可知，当在闭环系统中引入了时滞环节，会减小开环系统的相角裕度，使系统表现出非最小相位特性，降低系统的稳定裕度，给控制系统的稳定性设计带来麻烦；另外，时滞环节还会减小闭环系统的带宽，而系统带宽越大系统反应越快，所以时滞环节会导致系统调节时间延长＼[6＼].总之，时滞环节的引入会给系统稳定性和快速性均带来不利影响.

发动机运行过程中对空燃比精确控制影响较大的时滞环节主要包括[9]：发动机循环延时τc，废气传输延时τg.对于四冲程发动机，发动机循环延时表示混合气在缸内滞留的时间，大小为τc=120/N，其中N为发动机转速.废气传输延时是指废气从排气门传输到氧传感器的时间，用τg表示，该值一般通过试验的方法获取，这里取经验值0.1 s.另外，氧传感器的响应时间一般被简化为具有固定时间常数的一阶线性系统，其传递函数可表示为：

Gs=1τss+1. （1）

其中，τs表示传感器的时间常数.

考虑氧传感器动态效应和时滞效应的AFR控制系统可以表示为下式：

τs（t）+y（t）=u（t-τ）. （2）

其中，y（t）表示实际的缸内空燃比，u（t） 表示传感器测得的空燃比.τ表示由发动机循环延时τc和废气传输延时τg组成的总的时间延时.

将式（2）写成传递函数的形式为：

Gs=11+τsse-τs. （3）

根据帕德近似，纯时间延时可以近似为下式：

e-τs∑ji=0-1i2j-i！j-i！i！τsi∑ji=02j-i！j-i！i！τsi. （4）

为了计算方便，这里使用一阶帕德近似.因此，时滞环节的传递函数可以近似表达为下式：

e-τs1-τ2s1+τ2s. （5）

结合式（3）和式（5）可得发动机系统中总的时滞环节传递函数模型：

Gs1-τ2s1+τ2s1+τss. （6）

3.2 时滞补偿器的建立

为了减小时滞环节对系统的影响，本文引入一个动态补偿器对时滞环节进行补偿，然后将该补偿器耦合于模糊PID控制系统中，构造一个新型的模糊PID控制器.

对时滞环节的补偿一直是控制理论研究的重要内容.Smith[8]于1957年提出经典的Smith预估控制方法，通过反馈的方式对时滞环节进行补偿，使被延迟了的被控量超前反映到控制器中，可以在理论上完全消除时滞对系统的影响.但在实际应用中，当控制对象模型与实际对象有偏差时，Smith预估器的效果会严重恶化，甚至会导致发散，特别是针对发动机这种具有非线性且模型不确定性的控制对象，Smith预估补偿器效果更差.对发动机系统中的时滞环节的补偿，已经有很多学者提出了比较可靠的时滞补偿器[8，10].针对如式（5）所示的时滞环节，文献＼[10＼]提到了如式（7）所示的动态滤波补偿器，并证明了该补偿器的可靠性与有效性.

（dndtn+cndn-1dtn-1+∑n-1j=0aj-n11ρcjdn-1dtn-1）e_（t）=-a12（ρ）∑n-1i=0∑ij=0aj-i-111ρcjdidtie（t）. （7）

其中，e（t），（t）分别为空燃比的实际误差和基于动态补偿时的滤波器误差，ρ=τ-1，a11（ρ）=2ρ，a12ρ=-τs，cj为延时环节的特征值.这里针对单缸机系统的特点将上述补偿器参数进行重新调试，由式（4）可得时滞环节特征值有两个，分别为：c0=-τ2，c1=-τs.将其代入式（7）计算可得如下时滞补偿器：

·t-τ2+2τst=-2ττsτ2+τ2st-τsτ2et. （8）

这里，τ和τs取文献[10-11]中的经验值，分别为：τ=0.5 s，τs=0.4 s.

3.3 带动态补偿器的模糊PID控制器

将上述时滞补偿器耦合于模糊PID控制器中，建立如图3所示的带动态补偿器的模糊PID控制器模型.

图3 带时滞补偿器的模糊PID控制系统框图

Fig.3 Control diagram fuzzyPID with

dynamic compensator

模糊PID控制器的模糊控制规则和主要参数仍然通过多次仿真试验来确定，以控制系统动态响应和超调量同时达到最佳为目标.经仿真试验，将经过改进的模糊PID控制的输入输出论域分别选取为：e（t）和（t）的基本论域为-5～5，-3～3；Δkp，Δki，Δkd 的论域分别取为-10～10，-0.5～0.5，-5～5，每个输入输出变量的隶属度函数取Gauss函数.其中kd对应的模型控制曲面如图4所示.图中E为误差，EC为误差变化率.kp和ki可根据类似的方法获取.

图4 模糊控制器的输入输出

Fig.4 Input and output of fuzzy controller

4 仿真结果与分析

为了验证改进模糊PID控制器的优越性，在发动机运行过程中突然改变节气门开度，对比使用不同控制策略时空燃比的动态响应特性曲线.算例1将节气门开度由40%减小到20%，如图5所示.仿真得到如图6所示过量空气系数变化曲线，使用PID和模糊PID控制器时，实际空燃比分别在节气门突变后2.9 s和2.3 s恢复到期望值.而采用时滞补偿模糊PID控制器时，实际空燃比在节气门开度突变后1.1 s即恢复到期望值.而且，采用时滞补偿模糊PID控制器后，过量空气系数最小值由0.908变为0.935，减小了空燃比的波动范围.

t/s

图5 模糊PID控制方法下的

节气门开度突然减小时的控制

Fig.5 Throttle control under the fuzzy PID method

when its opening suddenly reduced

t/s

图6 不同控制方法下的过量空气系数

Fig.6 Excess air coefficient under

different control methods

为了进一步验证控制系统在不同工况下的适应性，算例2考察了节气门开度增加的情况，如图7所示在运行第4 s突然增大节气门开度，并在0.5 s内从20%开度增加到40%.

t/s

图7 模糊PID控制方法下的

节气门开度突然增大时的控制

Fig.7 Throttle control under the fuzzy PID method

when its opening suddenly increased

图8表示了分别使用时滞补偿模糊PID控制和传统模糊PID控制器时的控制效果.当使用模糊PID控制器时，过量空气系数最大值为1.18，且需要在节气门变化后2.5 s左右才能恢复到初始值，而在使用改进后的模糊PID控制器时，过量空气系数最大值为1.1，且空燃比经过1.5 s即能恢复到初始值.

t/s

图8 无干扰情况下的仿真结果

Fig.8 The simulation results without the inteference

为了验证控制系统的抗干扰性能，在基本喷油量基础上叠加一个随机扰动量，得到空燃比变化曲线如图9所示.在随机喷油干扰下，使用改进后的模糊PID控制器时空燃比波动幅值更小，由此证明新的控制器具有更好的抗干扰能力.

t/s

图9 随机喷油干扰下的仿真结果

Fig.9 The simulation results with random inteference

5 结 论

本文将时滞环节的动态时滞补偿器耦合于传统的模糊PID控制器中，提出一种新的控制器，将改进后的模糊PID控制策略应用于某款125cc单缸发动机的瞬态工况空燃比控制中.当节气门开度突然减小时，实际空燃比1.1 s后即恢复到期望值.而且，采用时滞补偿模糊PID控制器后，过量空气系数最小值由0.908变为0.935.当节气门开度突然增大时，系统调整时间从2.5 s缩短到1.5 s，且超调量由0.18减小到0.1.仿真结果证明，该时滞动态补偿器能够很好地耦合于模糊PID控制器中，经过改进的模糊PID控制器不仅能很好地适应发动机模型的非线性特征，而且能够补偿系统的非最小相位特性，从而提高系统的稳定裕度，增大系统带宽.另外，当引入一个随机的喷油干扰量时，使用新的控制器能够有效减小空燃比波动幅值，可见本文提出的时滞补偿模糊PID控制策略也具有很好的抗干扰能力.

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模糊PID复合控制 篇6

大型焦化厂一般建有数座焦炉,基于环保目的,焦炉系统在加煤时给碳化室用氨水。而现在大多数焦化厂的焦炉系统不论是否在加煤,高压氨水泵始终保持高速运转,这样不仅加大了能耗,而且加速了设备的损耗,带来了阀门易损坏、水泵磨损、盘根泄漏、管路泄漏、氨水损耗等问题,使设备维护周期短、维护费用增高[1]。由于实际生产过程中一些不确定因素的出现,妨碍了需要待求解问题详尽描述的传统方法的应用。针对上述情况,本文将模糊推理系统和传统PID算法融合起来,提出了一种高压氨水模糊/PID复合控制算法,自动判断何时加煤作业开始,何时加煤作业结束,并实现了加煤时控制高压氨水泵高速运转,不加煤时控制高压氨水泵低速运转,降低了系统能耗,大大提高了高压氨水系统的维护周期,节省了大量的运行费用。

2 高压氨水系统控制工艺简介

大型焦化厂一般有数座焦炉,本文以两座焦炉为例(如图1所示)。每座焦炉分别有四十多个碳化室和四十多个加热室,两座焦炉共有九十多个碳化室,并共用一套高压氨水系统。加煤作业时,首先将加煤车开到需加煤的碳化室,三个加煤嘴对准该碳化室顶部的三个加煤孔。然后打开该碳化室桥管上的高压氨水阀Vi,再打开加煤嘴挡板,开始加煤,加煤结束后,盖上加煤孔的盖子,关闭该高压氨水阀,这个加煤过程大约3 min。加煤时加高压氨水的目的是实现无烟加煤,高速喷出的氨水造成碳化室内部微负压,保证了加煤时不会有大量黑烟排向大气,减少了环境污染[2]。

通常每个碳化室的结焦时间为二十多个小时,这样大约每20 min出一次炉,即大约每20 min加一次高压氨水,每次加高压氨水大约3 min(即加煤时间)。高压氨水泵每天24 h不停地高速运转,高压氨水系统管道内始终保持较高压力。而每20 min才用3 min的高压氨水,高压氨水系统85%的时间是在做无用功,并加速了设备的损耗。因此提出一个合理的高压氨水控制算法以降低系统能耗具有重要意义[3]。但是焦炉高压氨水系统在现实生产过程中受许多不确定因素影响,如高压阀门打开的个数(操作人员可能在某个碳化室加煤结束后忘关阀门,在另一个碳化室加煤时再打开一个阀门)、阀门的泄漏(高压氨水阀经常出现如关不紧、泄漏等问题)、管道的泄漏、电网电压的波动等,它是一个非线性、时变的复杂控制对象[4],单一的传统控制算法无法解决高压氨水控制问题。

3 焦炉高压氨水模糊/PID复合控制算法

通过与焦炉工程技术人员商讨及现场调研发现,在没有干扰的情况下,高压氨水阀门的开和关及开启的个数在电机高速和低速运转状态下,对高压氨水压力及其变化量和电机电流的作用有明显规律。因此采用电机电流I、高压氨水压力P两个参数作为判断加煤的依据,提出了串级控制方案(如图2所示),控制器采集电机电流I、高压氨水压力P及其变化量ΔP这三个参数的数据,向变频器输出一个信号,控制高压氨水泵的转速。实现加煤时高压氨水泵高速运转RH;不加煤时控制高压氨水泵在低速转动RL,使其处于备用状态,提高高压氨水系统的维护周期,节省运行费用。

控制器由一个模糊推理系统、修正机制和PID控制器组成(如图3所示),结点O的结点函数是执行模糊“或”的T协范式算子[5]。控制器工作机制如下:①当高压氨水泵持续高速运转超过5 min时,修正机制强制使高压氨水泵转速减小;②当高压氨水压力与期望压力值误差较大时,模糊推理系统工作;③当高压氨水压力与期望压力值误差较小时,PID控制器工作。

4 模糊推理系统

模糊推理系统结构如图4所示,有三个输入(P、ΔI和ΔP),对每个输入指定三个隶属函数[6]。

输入模糊化:每个输入有三个模糊集合,每个模糊集合的隶属度函数如下:

OAk=sig(P,ai,ci) (k=1,2;i=1,2) (1)

OA3=bell(P,a3,b1,c3) (2)

OBk=sig(ΔI,ai,ci) (k=1,2;i=4,5) (3)

OB3=bell(ΔI,a6,b2,c6) (4)

OCk=sig(ΔP,ai,ci) (k=1,2;i=7,8) (5)

OC3=bell(ΔP,a9,b3,c9) (6)

式中:$sig(x‚a‚c)=\frac{1}{1+\exp [-a(x-c)]}{}^{[7]}$;$bell(x‚a‚b‚c)=\frac{1}{1+|\frac{x-c}{a}|{}^{2b}}$。

模糊规则运算:规则运算模块接收输入模糊集合的隶属度,输出归一化值d,运算规则为mamdani规则[8]。

输出反归一化:当d>θ时,y=RH;

当d<-θ时,y=RL (0<θ<1)。

通过对高压氨水压力系统工艺的分析,总结出10条规则构成知识库(如表1)。

注:GR——高压;SM——低压;NG——减小;PS——增大;keep——保持不变;RL——低速运转;RH——高速运转。

5 模糊/PID复合控制算法仿真研究

为验证高压氨水模糊/PID复合控制算法的可行性和有效性,对该算法进行仿真。同时为验证该控制系统的抗干扰性能,在高压氨水泵转速R、电机电流I、高压氨水压力P三个输入上加上了噪声干扰。d为模糊推理系统归一化输出。

仿真结果表明,在氨水压力为低压,且压力向下跳变,电机电流向上跳变时,说明氨水阀门打开,氨水泵应高速运转,模糊推理系统归一化输出为1(如图5所示)。在氨水压力为高压,且压力向上跳变,电机电流向下跳变,说明氨水阀门关闭,氨水泵应低速运转,模糊推理系统归一化输出为1(如图6所示)。在氨水压力为高压,且压力向下跳变,电机电流向下跳变,模糊推理系统归一化输出为0(如图7所示),氨水泵转速不变。同时在输入加载噪声干扰的情况下,该系统工作良好,说明其具有较强的抗干扰能力。通过仿真证明了采用模糊推理系统识别焦炉加煤与否是可行和有效的。

6 结 论

针对焦炉氨水系统工作环境复杂、不确定因素较多及其非线性、时变性,提出了基于mamdani规则的模糊/PID复合控制算法。模糊推理系统的引入能成功地识别焦炉加煤动作,PID调节算法使氨水压力稳定在期望值上,实现了焦炉氨水系统自动调节氨水压力,在加煤时氨水泵高速运转,保持较高氨水压力;加煤结束,氨水泵低速运转,保持较低氨水压力。在系统出现较大变化(如更换泄漏阀门,更换新泵及泵进出口阀开度变化)时,仍可正常运行。仿真研究表明焦炉氨水模糊/PID复合控制算法是可行和有效的,能大大提高设备维护周期,降低设备故障率。

参考文献

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模糊PID复合控制 篇7

我国城市车速90 %以上均低于40 km/h,而怠速排放和油耗直接影响着低于40 km/h运行的所有工况[1]。对于怠速而言,转速越高则燃油消耗量越大,通常情况下怠速应尽可能地低以降低油耗。但是,在发动机低速运行时,CO和HC等排放物将明显增加,考虑对排放环保的严格要求,则怠速不能过低。在怠速使用条件下,冷却水温的变化、电器负荷、空调开启、自动变速器、动力转向伺服机构的接入均会引起怠速变化,使发动机运转不稳定甚至出现熄火现象。

为了在怠速工况下使发动机在低排放下以最低的稳定转速(目标怠速)运行,提高发动机的排放性能和燃油经济性,本文将模糊控制与传统PID控制相结合,设计了一种新型的复合模糊-PID发动机怠速控制系统,从而提高了发动机怠速工况的稳定性。

1 汽油机怠速控制算法的研究

从控制理论上而言,由于怠速工况具有明显的非线性、时变性和不确定性的特点,因此较难建立起精确的数学模型。对于传统的PID控制,人们往往根据经验进行在线调节。如果在PID控制的基础上加上前馈自适应控制,根据工作环境和工作状况的变化,对PID 控制的各个控制参数进行调整,就可以改善怠速控制效果。该方法在理论上是可行的,但是需要通过大量试验后得到精确的数学模型。

参数自适应模糊-PID控制算法采用模糊推理的方法实现PID参数的在线自调整,不仅保持了PID控制原理简单、使用方便、控制精度高等特点,而且具有模糊控制算法灵活且适应性强等优点。由于模糊控制要计算模糊规则,存在着响应速度慢、动作欠细腻和稳态精度差的特征,所以本文采用了复合模糊-PID控制系统。汽油机怠速复合模糊-PID控制系统结构框图如图1所示。其中,大虚线框图为复合模糊-PID控制系统,包括经典PID控制模块、参数自适应模糊-PID控制模块(小虚线框图),以及智能开关模块。

2 复合模糊-PID控制器的设计

2.1 传统PID模块的设计

传统PID控制方法具有原理简单、使用方便、稳定性好等特点。具体的控制算法为:

u=kpe+ki∫edt+kdde/dt (1)

式中,u为节气门开度;e为转速误差;kp、ki、kd分别为比例、积分、微分系数,由具体发动机的工况来决定,一般情况下均采用经验值。

2.2 参数自适应模糊-PID的设计

2.2.1 自适应PID模块设计

参数自适应模糊-PID控制系统的结构原理如图1所示(小虚线框图)。根据系统响应情况,以怠速转速偏差E和偏差变化率EC作为输入,利用模糊控制规则进行模糊推理和模糊决策,在线对PID参数进行修改。自适应PID模块在Simulink中的结构如图2所示。

运行中模糊模块不断检测偏差E和偏差变化率EC,根据模糊控制原理对PID参数进行在线修改。具体计算公式为:

kp=kp0+Δkpg1 (2)

ki=ki0+Δkig2 (3)

kd=kd0+Δkdg3 (4)

式中,kp0、ki0、kd0分别为不同状态下使用常规PID参数整定法得到的初值;Δkp、Δki、Δkd为模糊控制器的3个输出,可根据被控对象的状态自动调整kp、ki、kd的值;g1、g2、g3为Δkp、Δki、Δkd输出的比例因子,从而实现PID控制参数的自适应调整。

2.2.2 语言变量及隶属度函数的确定

采用两输入三输出的形式,转速偏差E和转速偏差的变化率EC作为模糊输入量;对应的模糊输出量比例、积分、微分作用对应的变化量Δkp、Δki、Δkd作为输出语言变量。将输入变量和输出变量的模糊语言集全部定义为:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。其中,PB代表正大;PM代表正中;PS代表正小;ZO代表零;NS代表负小;NM代表负中;NB代表负大。输入变量、输出变量的模糊子集论域为:{-6,-4,-2,0,2,4,6}。

隶属度函数中间采用分辨率极强的三角型函数,边缘采用高斯型函数,如图3和图4所示。

2.2.3 模糊控制规则表的建立

PID参数的调整必须考虑3个参数的作用以及相互关系。一般情况下,在不同的偏差E和偏差变化率EC下,被控过程对kp、ki、kd的要求可以总结为如下规律[2]:

(1) 当E与EC同号时,被控量是朝偏离既定值方向变化,kp值取大值;在E比较大时,EC与E异号时,kp值取小值,以加快控制的动态过程。

(2) EC的大小表明E变化的速率,EC越大,kp取值越小,ki取值越大,反之亦然。同时,要结合E值的大小来考虑。

(3) 微分作用可改善系统的动态特性,阻止E的变化,有助于减小超调量,消除振荡,缩短调节时间,允许加大kd,以减小系统稳态误差,提高控制精度,达到满意的控制效果。所以,在E比较大时,kd取零,实际为PI控制;在E比较小时,kd取正值,实行PID控制。

相应的模糊规则表见表1。

2.2.4 模糊推理和去模糊化

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的满足程度,然后依据条件的满足程度推断单一规则输出的大小,最后将所有规则的输出累加,得到总的模糊输出。本文选用了Mamdani型推理方法[3],是目前最常用且比较简便的一种推理方法。模糊推理完成后,采用重心法求取精确控制值。

输出的精确控制值u可以表示为:

undefined

式中,μi为第i个模糊输出量的隶属度;yi为第i个模糊输出量的单点位置;k为模糊输出个数。

2.3 智能开关设计

当怠速系统转速偏差较大时,采用模糊-PID控制在线调整时间较长,稳态精度降低。因此,在系统运行启动时刻以及在运行中,当|E|≥∂*r时,智能开关接通传统PID模块,以减少运算时间,提高精度;当|E|≤∂*r时,智能开关接通参数自适应模糊-PID控制,以提高系统的鲁棒性。其中,r为智能开关系统设定值;∂(0<∂<1)的选取应保证模糊自适应PID具有较广泛的控制空间。在试验验证中,控制系统以亿恒C164CI单片机作为控制器,智能开关采用触发中断编程控制方法。由于C164CI的晶振频率达到25 MHz,并且中断响应时间为240～400 ns,因此开关智能切换时对发动机性能的影响基本可以忽略[4]。

3 仿真与试验验证

根据复合模糊-PID控制方法,本文利用Matlab/Simulink仿真平台,建立了汽油机怠速复合模糊-PID控制框图,如图5所示。仿真过程中,目标怠速设置为900 r/min,转速偏差E的变化范围为r/min,则模糊量化因子k1为6/120;转速偏差的变化率EC的变化范围取为r/min;同理k2为6/24[5]。PID控制模块比例、积分、微分系数分别为经验值0.6、0.5、0.15。自适应PID模块的kp0、ki0 、kd0初值分别设为0.2、0.2、0.01。其中,比例因子g1、g2、g3分别为0.2/6、0.2/6、0.01/6[6]。智能开关模块∂、r的参数在线寻优得出为0.2、50。发动机样机模块是汽油机在怠速工况下的传递函数[7]。

图6为系统在无干扰输入时的系统响应。由图6可见:复合模糊-PID与传统PID控制系统在5 s时同时达到目标怠速值,响应快;而模糊-PID控制系统的响应速度慢,在12 s左右才达到目标值。

为了观察系统的抗干扰能力,在运行20 s时,加入1个设置为50 r/min的干扰信号,使转速突然升高,观察控制器的响应能力,仿真结果如图7所示。由图7可见:传统PID控制系统的响应在加入干扰信号时,有明显的超调现象;而模糊-PID和复合模糊-PID的响应曲线,有微小的抖动,无明显突变,系统转速仍稳定在目标值,系统有很强的鲁棒性。

发动机怠速复合模糊-PID控制器调试完成后,将其用在发动机台架试验上。试验测取了发动机怠速稳定性曲线,并与传统PID和模糊-PID控制系统的怠速曲线进行了对比,结果如图8和图9所示。3个控制系统下的怠速试验结果表明:水温为45 ℃时,正常怠速工况下,复合模糊-PID怠速与目标转速(900 r/min)的最大偏差为±6 r/min,且无超调现象;而传统PID与模糊-PID转速最大偏差分别达到±22 r/min和±12 r/min。在怠速稳定20 s后开启空调,由于空调负载影响转速波动加大,传统PID和模糊-PID怠速与目标怠速(980 r/min)最大偏差分别达到±32 r/min和±21 r/min,采用复合模糊-PID控制后,转速偏差仍控制在±15 r/min以内,无超调量,且复合模糊-PID与传统PID在3 s内达到目标怠速值,响应速度快;而模糊-PID在10 s左右才达到目标怠速值。

4 结论

(1) 所设计的发动机怠速工况复合模糊-PID控制器结合了PID控制器和模糊控制器的优点,使得控制系统既有PID控制系统响应快、精度高,又有模糊控制系统抗干扰能力强的特点,具有鲁棒性。

(2) 发动机怠速工况复合模糊-PID控制系统无论在正常怠速或加载空调负载时,其瞬态最大波动幅值均低于±15 r/min,有效降低了发动机怠速的波动,提高了发动机怠速的稳定性。

参考文献

[1]何崇恒.怠速排放量控制及怠速调整对行驶工况排放量影响的研究[J].内燃机学报,1993,14(11):313-319.He C H.Idle speed emission control and effect of idle speed ad-justment on the travel condition emissions[J].Transactions ofCSICE,1993,14(11):313-319.

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

[3]张国良,邓方林.模糊控制及其MATLAB应用[M].西安:西安交通大学出版社,2002.

[4]陆延丰,王海林,张春.亿恒C164CI 16位单片机[M].北京:清华大学出版社,2002.

[5]张翠平,杨庆佛,韩以仑,等.汽油机怠速稳定性的模糊控制仿真研究[J].内燃机工程,2003,24(4):38-41.Zhang C P,Yang Q F,Han Y L,et al.A simulation of fuzzycontrol Idling speed stability controlling for gasoline engines[J].Chinese Internal Combustion Engine Engineering,2003,24(4):38-41.

[6]包生重.四缸汽油发动机电控系统设计及其仿真系统研究[D].长沙:中南大学,2007.

模糊PID控制的设计 篇8

(1) PID的理论可行性。常规的PID控制系统原理框图如图1所示。

由图1 可推出PID控制器中的r (t) , c (t) 和e (t) 三个量之间的关系式

e (t) 分别通过比例环节、积分环节和微分环节作用后, 再将三者进行线性组合, 就可构成控制量u (t) , 从而对被控制对象进行控制, 其连续形式为:

其中KP为比例系数、TI为积分时间常数、TD为微分时间常数。

通常情况下, 一个完整的PID控制器是由比例环节、积分环节和微分环节三个环节构成。比例调节实时地对系统中的实际值与给定值之间的偏差e (t) 作出反应, 可有针对性减小偏差;积分调节主要用于消除静态误差;微分调节用于反应系统偏差的瞬时变化趋势, 可以有效改善系统的动态性能。

2 模糊PID控制

(1) 模糊控制的基本原理。模糊控制是一种基于模糊逻辑的算法, 其原理是, 在控制过程中, 对被控对象的状态进行模糊化, 变为用人类语言描述的模糊量, 之后根据实际控制经验制定的语言控制规则, 再通过模糊推理, 得到输出控制量的模糊值, 最后在解模糊化模块中将控制量的模糊值转换为执行器能够执行的精确控制量, 在控制中发挥作用。

模糊控制器由模糊化模块、知识库、模糊推理模块、解模糊化模块4 个部分组成。

(2) 模糊自整定PID控制。模糊控制具有2 个极明显的优点:首先模糊控制可以依靠人们在生产实践中的控制经验, 这种情况下完成控制任务就不用去建立被控对象的精确模型;其次, 模糊控制的稳定性强, 响应速度快、超调量小, 适用于控制具有滞后性的系统。其缺点也是显而易见的, 总结模糊控制规则比较困难, 一旦规则建立不能在线更改, 另外由于模糊控制器没有积分环节, 因此稳态精度不高。

因此, 采用模糊控制和传统的PID控制相结合, 运用模糊自整定PID参数的方法进行优势互补, 从而快速、精确地完成控制任务。模糊控制器根据输入量e和ec进行模糊推理, 输出精确的PID控制参数KP、KI和KD, 再由PID控制器对温室温度进行控制。

3 模糊PID控制在温控中的效果

试验中分别采取常规PID控制和模糊自整定PID控制两种方法, 并分别记录下了最终的控制效果。统计温度计显示的数据, 每30 秒记录一次, 并根据这一数据绘制出了控制效果图。

图2 的 (a) 和 (b) 分别是设定温度为30℃时的常规PID和模糊自整定PID控制的温控效果图, 通过分析发现, 模糊自整定PID控制可以有效改善了常规PID控制的超调过大的问题, 最终趋于稳定的时间也有所缩短, 并且最终结果满足误差在 ±2℃范围以内的要求。

图3 的 (a) 和 (b) 分别是设定温度为80℃时的PID和模糊自整定PID控制的温控效果图。通过比较图 (a) 和 (b) 可以看出, 后者比常规PID控制的曲线显得圆滑, 不那么突兀, 超调量比PID控制要小, 动态特性也相对较好。同时由于绝缘油与室温的温差较大, 散热效果较好, 降温所需时间明显减少。

4 结论

通过仿真分析, 利用模糊自整定的PID控制进行温度控制与常规的PID控制相比, 具有更好的鲁棒性和可靠性。它可以有效地实现在农业生产、生物发酵过程中对温度的精准控制, 具有非常重要作用。

参考文献

[1]李科.温控系统的智能PID控制算法研究[D].武汉:华中科技大学, 2006.

[2]文科星.智能PID算法的研究及其在温度控制中的应用[D].上海:东华大学, 2009.

[3]孟祥泉.PID参数自整定方法研究与控制器研制[D].大连:大连理工大学, 2010.

[4]毛义敏, 罗海福, 张晶.一种PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真[J].自动化与仪表, 2001 (03) :37-39.

[5]刘镇, 姜学智.PID控制器参数整定方法综述[J].电力系统自动化, 1997, 21 (08) :79-83.

模糊PID复合控制 篇9

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复合控制 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：

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[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）

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[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）

房间温度模糊PID控制研究 篇11

空调房间温度控制是一大滞后、慢时变、非线性的复杂系统,常规的PID控制器难以收到良好的控制效果。而模糊控制不依赖于控制对象精确的数学模型,动态性能好、受系统参数变化影响小,但稳态精度不高。为了解决上述这些问题,本文采用模糊、PID相结合的方法,构成模糊PID复合控制,既具有模糊控制灵活、适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点。

2 控制系统模型建立

控制对象的模型由两部分构成:空调机和房间环境。如图1所示。

控制器给定温度值Tr与实测温度值Ty的差值e=Tr-Ty,送控制器计算控制量,控制器输出u送空调以改变房间温度。

控制器采用模糊和PID控制并联型的控制器,其结构如图2所示。

控制策略选择的基本原则是:以误差的大小作为选择的条件。在大误差范围,采用模糊控制,以提高动态响应速度,增强自适应能力;在小误差范围内,采用P I D控制,以消除静态误差,提高控制精度。同时,为了防止控制策略的切换过于频繁,在误差的切换点,系统规定控制策略不作切换,维持上一次的动作。

3 模糊控制器设计

3.1 确定模糊控制器的结构

通过对被控对象的分析,采用目前最为常用的“双入单出”的单变量二维模糊控制器,输入为温度偏差e及偏差的变化率ec,输出为频率控制信号u。如图3所示。

E、E C、U分别为偏差e、偏差变化率ec和输出控制量u经模糊化的语言变量。对误差变量E,误差变化量EC和控制量U的模糊集及其论域定义如下:

E、EC和U的模糊集均为:{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},分别为{“负大”,“负中”,“负小”,“零”,“正小”,“正中”,“正大”};E、EC和U的论域均为:{-3,-2,-1,0,1,2,3}。

3.2 确定模糊变量的隶属度函数

根据房间温度控制的特点,经反复实验确定:三个变量的N M、N S、Z E、PS、PM的隶属函数都选择三角形隶属函数,而NB和PB选择降半梯形和升半梯形隶属函数。

3.3 建立模糊控制规则

模糊控制器控制规则设计原则是:误差较大时,控制量变化应尽力使误差迅速减小;误差较小时,以系统的稳定性为主要出发点,防止系统产生不必要的超调,甚至振荡。据此,依靠实际运行经验进行分析、归纳,可确定变频空调的模糊控制规则如表l所示。

3.4 模糊推理及解模糊

模糊决策采用Mamdani的(min-max)决策法,解模糊采用重心法(centroid)。

4 仿真研究

为了说明模糊控制、PID控制、模糊PID复合控制各自控制效果,分别对三种控制方式进行了仿真试验。

1)设置房间温度R(t)=25℃、干扰信号的幅值为0、限幅器参数值为3℃,延迟20s,仿真时间5000s时的仿真波形如图4所示。

由图4可见,利用文中所提出的温度控制算法,系统的输出在经过短时振荡后稳定在25℃,达到了温度调节的目标。模糊控制下降速度比PID控制快,动态性能优于PID控制,但仍有小辐振荡,稳态误差较大;由于控制系统具有较大的时间延迟,传统PID控制波动较大,响应速度缓慢而且超调量较大,易导致系统的不稳定;模糊和PID结合控制系统的超调小,调节速度快,稳态误差小,控制效果优于PID和模糊控制。

2)将延迟时间改为30s,PID和模糊PID控制效果比较见图5所示。

由图5可以看出,当系统的延迟时间改变时,PID控制具有较大的超调,过渡时间过长。延迟时间进一步增大,系统将变得不稳定,甚至出现发散振荡。PID控制对系统模型具有较强的依赖性,而模糊PID组成的复合控制受参数变化的影响很小,不依赖于系统的数学模型,超调小,系统很快稳定在设定值附近。

5 结束语

由上面仿真结果可知,传统的模糊或PID控制很难得到较好的控制效果。而将两者合理结合,既具有传统PID控制精度高的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,并可以迅速消除系统误差,保证了系统具有良好的动、静态特性,能达到较理想的控制效果。

摘要：房间温度控制是一复杂的控制过程,传统的模糊或PID控制很难得到较好的控制效果。本文采用模糊PID控制,设计出空调房间温度控制器。利用MATLAB建立了空调房间温度控制仿真模型。仿真结果表明,模糊PID相结合可使控制效果大大提高。

关键词：模糊控制,模糊PID控制,房间温度

参考文献

[1]易继锴,侯嫒彬.智能控制技术[M].北京:北京工业出版社.l999

[2]诸静.模糊控制原理与应用[M].北京:机械工业出版社.1999