模糊PID控制
模糊PID控制器在伺服系统中的应用
造车网https://www.docsj.com/doc/503220634.html,/ 2008年09月09日
0 引言
传统PID（比例、积分和微分）控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。本文介绍了基于车载伺服系统的模糊PID控制，它不需要被控对象的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。
1 传统PID与模糊PID的比较
1.1 PID控制
PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。PID 控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID控制器的参数整定是一件非常令人头痛的事。合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。为此，引入了一套模糊PID控制算法。
1.2 模糊PID控制
所谓模糊PID控制器,即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化,以达到较为理想的控制效果。模糊PID 控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。计算机根据所设定的输入和反馈信号，计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec，并根据模糊规则进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊，输出PID控制器的比例、积分、微分系数。
2 车载天线伺服系统
2.1 车载天线伺服系统的组成
车载天线系统由两部分组成：户外设备和户内设备。户外设备主要是天线伺服跟踪系统（包括平台、平台伺服跟踪系统、惯性传感器、GPS、卫星天线等）;户内设备主要是控制器（包括各传感器接口、数据采集、控制器、卫星接收机等）和主控计算机，两者之间采用电缆连接，具有稳定跟踪和接收卫星信号的两大功能。
本系统采用德州仪器推出的TMS320LF2407A，与传统的单片机相比有巨大的优势。只需外加较少的硬件即可实现电机控制系统。本系统采用增量式光电码盘反馈转子的速度和磁极位置及初始位置。车载天线伺服系统模糊PID控制框图如图1所示。
图1 车载天线伺服系统模糊PID控制框图
2.2 车载天线伺服系统数学模型的确定
若电机的负载为常数且只输出电机转动的角速度，则得到直流伺服电机的传递函数如式（1）。
其中，ωa是转子旋转的角速度，K V和K t是由永磁体的磁通密度、转子绕组的数目以及铁芯的物理性质决定的速度常数和力矩常数， J是转子和电机负载的转动惯量。B是整个机械旋转系统的阻尼常数。由电机特性与系统特性，得到电机各参数R a; L a;K V;K t;J; 的值：把这些参数值代入式（1），得到电机的传递函数如式（2）所示：
转台下部直流伺服电机驱动子系统结构框图如图2所示，其中1/10为蜗轮蜗杆的减速比。
图2 直流伺服电机转动系统结构框图
3 模糊PID控制器的设计
PID参数的模糊自整定是找出PID三个参数Kp、Ki、Kd与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断的监测e和ec，根据模糊控制原理对三个参数进行在线的整定。
PID参数的设定是靠经验及工艺的熟悉,参考测量值与设定值曲线,从而调整Kp、Ki和Kd的大小。模糊控制规则是用于修正PID参数的，模糊控制规则根据过程的阶跃响应情况来考虑求取。规则如下所示：
（1）预选择一个足够短的采样周期让系统工作;
（2）仅加入比例控制环节,直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡,记下这时的比例放大系数和临界振荡周期﹔
（3）根据下面的具体规则修改PID控制器参数，直至满意为止。
根据上面所述的模糊控制规则，采用如下的PID参数的调节规则，如表1、表2、表3所示。
表1 Kp规则调节表
表2 KI规则调节表
表3 Kd规则调节表
PID三个参数的模糊规则库建立好以后，就可以根据模糊控制理论进行参数
的自调整。将系统误差e和误差变化率ec变化范围定义为模糊上的论域：
e,ec=｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝
在模糊控制规律中，e和ec的语言变量值取“负大”（NB），“负中”（NM），“负小”（NS），“零”（ZO），“正小”（PS），“正中”（PM），“正大”（PB）共7个值。它们的隶属度函数都是三角形，并且，每个值所取的范围宽度相等。
4 仿真结果
为了验证PID模糊控制器的控制效果，用Matlab/Simulink软件进行仿真，根据系统的数学模型，仿真框图如图3所示。
图3 车载天线伺服系统仿真框图
运行仿真程序，得到如图5所示的仿真结果。从图中可以知道，在阶跃响应下，与传统PID仿真图4相比，该系统的上升时间和调节时间大大缩小，超调量明显减小，大大提高了系统的动态性能。
图4传统PID动态响应曲线
图5模糊PID动态响应曲线
5 结束语
本论文将模糊控制与SIMULINK相结合，对车载伺服系统设计了一个比较合理的模糊PID控制器并且进行MATLAB仿真。由于车载天线处于一个实时变化的环境，导致系统参数可能会根据环境变化。传统的固定控制参数的控制策略没有办法满足这样的需求，而模糊自适应控制却恰好弥补这一缺陷。同时模糊自适应控制还很好地解决了伺服系统本身自带的由于惯量引起的误差。软硬件结合真正满足了系统的快，准，稳。为军事上各种雷达天线的设计提供了参考。
PID与模糊PID控制的概述
PID与模糊PID控制的概述 【摘要】本文介绍了PID控制器、模糊整定PID控制原理及其在MATLAB中的具体实现法，并进行了MATLAB仿真，直观地对比出专家PID和模糊PID控制器的动态性能以及之间的关系。 【关键字】专家PID控制模糊PID控制matlab仿真 一、概述 它用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）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。 首先，PID应用范围广。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。 其次，PID参数较易整定，即整定PID控制器，参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。 现在，自动整定或自身整定的PID控制器已是商业单回路控制器和分散控制系统的一个标准。 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解决： 如果自整定要以模型为基础，为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的。闭环工作时，要求在过程中插入一个测试信号。这个方法会引起扰动，所以基于模型的PID参数自整定在工业应用不是太好。 如果自整定是基于控制律的，经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来，因此受到干扰的影响控制器会产生超调，产生一个不必要的自适应转换。另外，由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法，参数整定可靠与否存在很多问题。 因此，许多自身整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而不是连续的自身整定模式。自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算PID参数。 二、专家整定PID控制系统的实现原理 专家控制的实质是基于受控对象和控制规律的各种知识，并以智能的方式利用这些知识来设计控制器。利用专家经验来设计PID参数便构成专家PID控制。 典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如下图所示。对于典型二阶系统阶跃响应过程作如下分析。
(完整版)模糊PID控制的C程序
//e:[-3,3] ec:[-3,3] kp:[-0.3,0.3] #include
基于simulink的模糊PID控制例子
1模糊PID 用命令Fuzzy打开模糊控制工具箱。Anfisedit打开自适应神经模糊控制器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。Surfview(newfis)可以打开表面视图窗口 8.1 模糊PID 串联型 新建一个simulink模型同时拖入一个fuzzy logic controller 模块，双击输入已经保存的fis模糊控制器的名字。由于这个控制模块只有一个输入端口，需要用到mux模块。模糊结合PID,当输出误差较大时，用模糊校正，当较小时，用PID 校正。 8.2 模糊自适应PID （1）PID 参数模糊自整定的原则 PID 调节器的控制规律为: u( k) = Kp e( k) + Ki Σe( i) + Kd ec( k) 其中: Kp 为比例系数; Ki 为积分系数; Kd为微分系数; e( k) 、ec( k) 分别为偏差和偏差变化率.模糊自整定PID 参数的目的是使参数Kp 、Ki 、Kd随着e 和ec 的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系. 根据实际经验,参数Kp 、Ki 、Kd在不同的e 和ec 下的自调整要满足如下调整原则: (1) 当e 较大时,为加快系统的响应速度,防止因开始时e 的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp 和较小的Kd ,同时由于积分作用太强会使系统超调加大,因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值; (2) 当e 中等大小时,为减小系统的超调量, 保证一定的响应速度, Kp 应适当减小;同时Kd 和Ki的取值大小要适中; (3) 当e 较小时,为了减小稳态误差, Kp 与Ki 应取得大些,为了避免输出响应在设定值附近振荡,同时考虑系统的抗干扰性能,Kd 值的选择根据|ec|值较大时，Kd 取较小值，通常Kd 为中等大小。 同时按照需要,将输入语言变量E 和EC 分为7 个模糊子集,分别用语言值正大( PB) 、正中( PM) 、正小( PS) 、零(Z) 、负小(NS) 、负中(NM) 、负大(NB) 来表示,它们的隶属函数为高斯型(gaussmf) ,输出语言变量Kp′、Ki′、Kd′用语言值小正大( PB) 、正中( PM) 、正小( PS) 、零(Z) 、负小(NS) 、负中(NM) 、负大(NB) 来表示隶属函数为三角型(t rimf) , 方法二：
直流伺服电机的模糊pid控制
基于模糊PID控制的直流电动机伺服 系统 课程：智能控制理论及其应用 姓名： 学号： 导师： 目录 第一章模糊PID控制简介....................................................................... 错误!未定义书签。 1.1传统PID ........................................................................................... 错误!未定义书签。 1.2模糊PID ........................................................................................... 错误!未定义书签。第二章直流伺服电机简介 ...................................................................... 错误!未定义书签。 2.1电动机调速控制原理 ...................................................................... 错误!未定义书签。 2.2三环控制原理 .................................................................................. 错误!未定义书签。 2.3电动机模型的建立 .......................................................................... 错误!未定义书签。第三章模糊控制器设计 .......................................................................... 错误!未定义书签。 3.1模糊算法.......................................................................................... 错误!未定义书签。 3.2输入/输出隶属度函数的设计......................................................... 错误!未定义书签。 3.3模糊规则选取 .................................................................................. 错误!未定义书签。第四章simulink仿真................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1simulink中模糊PID控制图 ............................................................. 错误!未定义书签。 4.2模糊PID与传统PID仿真比较 ....................................................... 错误!未定义书签。第五章结论分析 ...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1结论分析.......................................................................................... 错误!未定义书签。 5.2 仿真过程中遇到的问题 ................................................................. 错误!未定义书签。
模糊PID控制
模糊PID控制综述 摘要：PID控制以其原理简单，使用方便，适应性强，制时精度低、抗干扰能力差等缺点，提出了一种参数自适应模糊PID控制方法。本文通过介绍模糊PID 控制在几种不同系统应用的实例，以体现模糊PID控制有较强的鲁棒性、具有更好的动、静态性能和抗干扰能力。 关键词：PID、模糊控制、仿真 1． PID控制： 所谓 PID 控制，就是集成了比例、积分和微分的控制。比例控制器是自动控制原理中最典型的，用途也比较广泛，可以看作是个成比例的放大器。比例控制器最主要的优点是其简单性，但是它的缺点是存在有稳态误差。 消除稳态误差的方法可以用一个积分控制器，积分控制式： 其中，表示积分增益。 积分控制器的优点在于输出比例于积累的误差，缺点是会使系统的稳定性见效，原因是积分控制是在原点处增加了一个极点，而在前行通路增加极点则会使得原根轨迹向右半平面弯曲。 消除稳态误差还可以用微分控制器，微分控制式： 其中，表示微分增益。 微分控制器的优点是在误差变大之前就提供一个较大的校正，而缺点则是在误差不变化时，不产生输出控制，并且对噪声敏感，会放大高频噪声。 PID 控制器，顾名思义，就是综合了比例控制，积分控制和微分控制三者的特点，将这三种控制器联合起来使用所得到的控制器。PID 控制器可以消除单一控制器带来的缺点，可以表示为如下式： 式中，kp与表示比例增益，ki表示积分增益，kd表示微分增益。PID 控制器的设计过程中，其重点就是要选取合适的参数，以使得控制系统能够达到预期的控制目标。 2．模糊PID控制 PID 控制要求对控制器的参数进行严格的整定，使得当参数变化时，PID控制器参数不能随着被控对象的变化而作相应的调整，进行自我优化，导致系统超调量较大。 由于比例、积分和微分系数的数值固定，在变负载、慢时变参数的情况下，需要人工干预去重新整定控制器的参数，这既降低了工作效率，又增加了成本，且效果不佳。
经典PID与模糊PID控制教学提纲
) 4)(3)(1(2)(+++= s s s s s G 经典PID 与模糊PID 控制 一、PID 控制规律 控制输出由三部分组成： 比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量,以此产生控制作用,减少偏差。比例系数的作用是加快系统的响应速度,比例系数越大,系统响应速度越快,系统的调节精度越高,但容易产生超调,甚至会导致系统的不稳定;比例系数过小,会降低系统调节精度,系统响应速度变慢,调节时间变长,系统动态、静态特性变坏。比例控制是最简单的控制结构，然而，它也能使系统满足某一方面的特性要求，如GM 、PM 、稳态误差等。 积分环节——用于消除静差,提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。需要注意的是积分作用过强,可能引起系统的不稳定。 微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量,在偏差信号发生较大的变化以前,提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强,可能引起系统的振荡。 已知被控对象的数学模型： 二、经典PID 设计 由于在设计PID 控制器中要调整3个参数，根轨迹与波特图设计方法通常不被直接采用。Ziegler 与Nichols 发展了PID 调节器设计方法。该方法基于简单的稳定性分析方法。首先，置0==I D K K ，然后增加比例系数直至系统开始振荡（即闭环系统极点在jw 轴上）。再将该比例系数乘0.6，其他参数按下式计算： m P K K 6.0= m P D w Pi K K 4= Pi w K K m P I = 式中，m K 为系统开始振荡时的K 值；m w 为振荡频率。然而，该设计方法在设计过程中没有考虑任何特性要求。但是Ziegler 与Nichols 发现这种设计方法给予过程控制器提供了好的工作性能。工程师们的多年实践经验证明，这种设计方法的确是一种好的方法。
PID控制与模糊控制比较
PID控制与模糊控制的比较 专业：控制理论与控制工程 班级：级班 姓名：X X X 学号： xxxxxxxxxxxxxx
摘要：介绍了PID控制系统和模糊控制系统的工作原理。PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已经得到了广泛的应用。而模糊控制器相对复杂，但在许多的智能化家用电器中也得到了大量应用。但对于一个简单的系统来讲，哪一种控制方法更好，是不是越智能的控制就能得到越好的效果。 关键词：PID控制，模糊控制，比较
Abstract: Introduced the working principle of PID control system and fuzzy control system. PID controller structure is simple, implementation is simple, the control effect is good, has been widely used. And fuzzy controller is relatively complicated, but in a lot of intelligent household appliances also received a large number of applications. But for a simple system, which kind of control method is better, is weather the intelligent control can obtain the good effect. Key words: PID control, fuzzy control, compare
模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤
模糊PID控制器的设计与仿真 设计模糊PID控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中，这个过程就是精确量模糊化的过程。模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值，最终形成一个模糊集合。 本次设计系统的精确量包括以下变量：变化量e，变化量的变化速率ec还有参数整定过程中的输出量△ K P，△ K D，△ K,在设计模糊PID的过程中，需要将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值。本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=[-6,-4,-2,0,2,4,6];Ec=[-6,-4,-2,0,2,4,6] 。 模糊PID控制器的设计选用二维模糊控制器。以给定值的偏差e和偏差 变化ec为输入；△ K P，△ K D，△ K为输出的自适应模糊PID控制器，见图1。 图1模糊PID控制器 (1) 模糊变量选取 输入变量E和EC的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区 间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围。就本系统而言，设置语言变量取 七个，分别为NB, NM NS ZQ PS, PM PB (2) 语言变量及隶属函数 根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定： e，ec 论域：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6} △心，△ K D，△ K 论域：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6} 应用模糊合成推理PID参数的整定算法。第k个采样时间的整定为 K p(k)二K p。：K p(k) , Kdk)二K I。水心),K°(k)二K D。 *D(k). 式中K P0,K|0,K D0为经典PID控制器的初始参数
模糊PID控制
模糊PＩD控制
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模糊PID控制器在伺服系统中的应用 造车网２00８年09月09日 0 引言 传统PIＤ(比例、积分和微分)控制原理简单,使用方便，适应性强,可以广泛应用于各种工业过程控制领域。但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点,对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求,严重的影响了控制效果。本文介绍了基于车载伺服系统的模糊ＰID控制,它不需要被控对象的数学模型,能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。并对其进行仿真验证,结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。 １传统PID与模糊ＰＩD的比较 １.1 PＩＤ控制 PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时,采用PID控制技术最为方便。ＰIＤ控制器的参数整定是控制系统设计的核心。它是根据被控过程的特性来确定PＩＤ控制器的参数大小。PＩD控制原理简单、易于实现、适用面广,但ＰIＤ控制器的参数整定是一件非常令人头痛的事。合理的PIＤ参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PIＤ参数远远不能满足系统的要求。为此,引入了一套模糊PID控制算法。
１.2 模糊PID控制 所谓模糊ＰＩD控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PIＤ控制的比例、积分、微分系数进行实时优化,以达到较为理想的控制效果。模糊P ＩD控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、ＰIＤ控制器等几个重要组成部分。计算机根据所设定的输入和反馈信号,计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec,并根据模糊规则进行模糊推理,最后对模糊参数进行解模糊,输出PID控制器的比例、积分、微分系数。 2 车载天线伺服系统 2．1 车载天线伺服系统的组成 车载天线系统由两部分组成：户外设备和户内设备。户外设备主要是天线伺服跟踪系统(包括平台、平台伺服跟踪系统、惯性传感器、GPＳ、卫星天线等);户内设备主要是控制器(包括各传感器接口、数据采集、控制器、卫星接收机等)和主控计算机,两者之间采用电缆连接，具有稳定跟踪和接收卫星信号的两大功能。 本系统采用德州仪器推出的TＭS320LF2407A,与传统的单片机相比有巨大的优势。只需外加较少的硬件即可实现电机控制系统。本系统采用增量式光电码盘反馈转子的速度和磁极位置及初始位置。车载天线伺服系统模糊PID控制框图如图1所示。 图1 车载天线伺服系统模糊PIＤ控制框图
经典PID与模糊PID控制
经典 PID 与模糊 PID 控制 一、 PID 控制规律 控制输出由三部分组成： 比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量 ,以此产生控制作用 , 减 少偏差。比例系数的作用是加快系统的响应速度 ,比例系数越大 ,系统响应速度越 快,系统的调节精度越高 , 但容易产生超调 , 甚至会导致系统的不稳定 ; 比例系数 过小,会降低系统调节精度 ,系统响应速度变慢 ,调节时间变长 ,系统动态、静态特 性变坏。比例控制是最简单的控制结构， 然而，它也能使系统满足某一方面的特 性要求，如 GM 、 PM 、稳态误差等。 积分环节——用于消除静差 , 提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积 分时间 常数 TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。需要注意的是积分作用过强 , 可能引起系统的不稳定。 微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量 , 在偏差信号发生较大 的变化 以前 , 提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强 , 可能引起系统的 振荡。 已知被控对象的数学模型： 二、经典 PID 设计 由于在设计 PID 控制器中要调整 3 个参数，根轨迹与波特图设计方法通常不 被直 接采用。 Ziegler 与 Nichols 发展了 PID 调节器设计方法。该方法基于简单 的稳定性分析方法。首先，置 K D K I 0，然后增加比例系数直至系统开始振 荡（即闭环系统极点在 jw 轴上）。再将该比例系数乘 0.6 ，其他参数按下式计算： K P 0.6K m K D K P Pi 4w m K I K P w m Pi 式中， K m 为系统开始振荡时的 K 值； w m 为振荡频率。然而，该设计方法在设计 过程中没有考虑任何特性要求。 但是 Ziegler 与 Nichols 发现这种设计方法给予 过程控制器提供了好的工作性能。 工程师们的多年实践经验证明， 这种设计方法 的确是一种好的方法。 G(s) 2s (s 1)(s 3)(s 4)
模糊PID控制
模糊P I D控制器在伺服系统中的应用 造车网2008年09月09日 0 引言 传统PID（比例、积分和微分）控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。本文介绍了基于车载伺服系统的模糊PID控制，它不需要被控对象的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。 1 传统PID与模糊PID的比较 PID控制 PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID控制器的参数整定是一件非常令人头痛的事。合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。为此，引入了一套模糊PID控制算法。
模糊PID控制 所谓模糊PID控制器,即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化,以达到较为理想的控制效果。模糊PID控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。计算机根据所设定的输入和反馈信号，计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec，并根据模糊规则进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊，输出PID控制器的比例、积分、微分系数。 2 车载天线伺服系统 车载天线伺服系统的组成 车载天线系统由两部分组成：户外设备和户内设备。户外设备主要是天线伺服跟踪系统（包括平台、平台伺服跟踪系统、惯性传感器、GPS、卫星天线等）;户内设备主要是控制器（包括各传感器接口、数据采集、控制器、卫星接收机等）和主控计算机，两者之间采用电缆连接，具有稳定跟踪和接收卫星信号的两大功能。 本系统采用德州仪器推出的TMS320LF2407A，与传统的单片机相比有巨大的优势。只需外加较少的硬件即可实现电机控制系统。本系统采用增量式光电码盘反馈转子的速度和磁极位置及初始位置。车载天线伺服系统模糊PID控制框图如图1所示。 图1 车载天线伺服系统模糊PID控制框图 车载天线伺服系统数学模型的确定 若电机的负载为常数且只输出电机转动的角速度，则得到直流伺服电机的传递函数如式（1）。
模糊PID控制
模糊PID控制器在伺服系统中的应用 造车网2008年09月09日 0 引言 传统PID（比例、积分和微分）控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。本文介绍了基于车载伺服系统的模糊PID控制，它不需要被控对象的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。 1 传统PID与模糊PID的比较 1.1 PID控制 PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。PID 控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID控制器的参数整定是一件非常令人头痛的事。合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。为此，引入了一套模糊PID控制算法。 1.2 模糊PID控制
所谓模糊PID控制器,即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化,以达到较为理想的控制效果。模糊PID 控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。计算机根据所设定的输入和反馈信号，计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec，并根据模糊规则进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊，输出PID控制器的比例、积分、微分系数。 2 车载天线伺服系统 2.1 车载天线伺服系统的组成 车载天线系统由两部分组成：户外设备和户内设备。户外设备主要是天线伺服跟踪系统（包括平台、平台伺服跟踪系统、惯性传感器、GPS、卫星天线等）;户内设备主要是控制器（包括各传感器接口、数据采集、控制器、卫星接收机等）和主控计算机，两者之间采用电缆连接，具有稳定跟踪和接收卫星信号的两大功能。 本系统采用德州仪器推出的TMS320LF2407A，与传统的单片机相比有巨大的优势。只需外加较少的硬件即可实现电机控制系统。本系统采用增量式光电码盘反馈转子的速度和磁极位置及初始位置。车载天线伺服系统模糊PID控制框图如图1所示。 图1 车载天线伺服系统模糊PID控制框图 2.2 车载天线伺服系统数学模型的确定 若电机的负载为常数且只输出电机转动的角速度，则得到直流伺服电机的传
模糊PID控制算法
模糊PDI控制算法 学院： 班级： 学号： 姓名： 完成日期：
一、模糊PID 控制算法综述 模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。 二、模糊PID 控制的原理 CPU 根据系统偏差（偏差＝给定－反馈），和偏差变化率（偏差变化率＝当前周期偏差－上周期偏差）查询相应的模糊控制表，得到Kp ，Ki ，Kd 三个参数的整定值，然后进行PID 运算，真正的运用到实际中也就是一张模糊控制查询表，然后就是查表了，也很简单，关键是表的建立还有专家经验的问题等。 三、模糊控制规则 模糊控制规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定成若干控制决策表，这些规则可以用自然语言来表达，但一般要进行形式化处理。例如： ①“If A ｎ Then B ｎ”； ②“If A ｎ Then B ｎ Else C ｎ”； ③“If A ｎ And B ｎ Then C ｎ”； 其中A ｎ是论域U 上的一个模糊子集，B ｎ是论域V 上的一个模糊子集。根据人工 试验，可离线组织其控制决策表R ，R 是笛卡尔乘积U×V 上的一个模糊子集。则某一时刻，以上控制规则的控制量分别为： ①B ｎ＝A ｎ．R ②B ｎ＝A ｎ．R C ｎ＝A ｎ．R ③C ｎ＝（A ｎ×B ｎ）．R 式中 ×——模糊直积运算 ．——模糊合成运算 控制规则③是实际模糊控制器最常用的规则形式。在这类规则中，A 一般用来表示被控制量的测量值与期望值的偏差E ＝x －x ０的隶属函数。B 一般表示 偏差变化率C ＝d E ／dt 的隶属函数。目前设计的模糊控制器基本上都是采用这种方式。即在模糊控制过程中，同时要把系统与设定值的偏差和偏差的变化率作为模糊输入量。这种方法不仅能保证系统的稳定性，而且还可减少超调量和振荡现象。 四、模糊PID 控制算法
模糊自适应PID控制器
模糊自适应PID控制器 的设计
模糊自适应PID 控制器的设计 一、 模糊自适应原理 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法，作为智能控制的一个重要分支，在控制领域获得了广泛应用，模糊控制与传统控制方式相比具有以下突出优点: ·不需要精确的被控对象的数学模型； ·使用自然语言方法，控制方法易于掌握； ·鲁棒性好，能够较大范围的适应参数变化； ·与常规PID 控制相比，动态响应品质优良。 常规模糊控制器的原理如图1所示: 图1 模糊控制系统框图 PID 控制规律: 1 01()[()()()] p D I d u t k e t e t dt T e t T dt =++? 式中：p k ---比例系数； I T ---积分时间常数； D T ---微分时间常数。 在工业生产中过程中，许多被控对象随着负荷变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构发生改变。自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参 数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内，但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。因此，在工业生产中过程中，大量采用的仍然是PID 算法，PID 参数的整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。 随着计算机技术的以展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID 参数，这样就出现了智能PID.这种控制器把古典的PID 控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。这种控制必须精确地确定模型，首先将操作人员长期实践积累
模糊PID控制问题
Fuzzy - simulink有关模糊PID问题概述 最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。 一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？ 不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种： 1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。 2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。 3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。 一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。 二、自适应模糊PID的概念 根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。 三、模糊PID控制规则是怎么定的？ 这个控制规则当然很重要，一般经验： (1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp 与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。 (2)当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。 (3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。 另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。 四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？ 有个一般的公式：Ke=n/e(max),Kec=m/ec(max),Ku=u(max)/l。n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。e(max),ec(max),u(max)分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。所以我一般都采用凑试法，根
模糊PID控制器
摘要： 本论文揭示了关于最简单模糊PID控制器的数学模型，最简单模糊PID控制器是采用两个分别拥有三个输入变量的模糊集和四个拥有输出变量的模糊集。数学模型是通过包括每个输入变量的左、右梯形隶属函数，输出变量单一或三角隶属函数，代数产品三角模，三方共同规范和推理方法的不同组合以及COS（center of sums）去模糊方法得到的。对于这些结构性能的研究是为了审查其是否适合控制应用程序，由于这些结构是适合于控制的，所以有界输入输出（BIBO）的稳定性得到了证实。最后本文给出了模糊PID控制器的设计途径，一切数值例子包括其模拟技术成果用以证明最简单模糊PID控制器的效力。 关键词 模糊PID控制器数学模型代数产品三角模BIBO稳定性 1简介 常规（线性）PID控制器由于其操作简单，成本低，对线性系统的有效性而被广泛用于工业。到目前为止关于PID控制的四种不同配置筹措已揭示，如图1所示.。由于其线性结构，常规PID控制器通常无效如果程序需要较高秩序和时滞系统，非线性系统，缺少精确数学模型的复杂模糊系统以及不确定系统。据观察，模糊PI和模糊PD控制器可以处理上述系统且优于它们的常规对应。模糊PD控制器无法消除稳态误差，模糊PI控制器在瞬态阶段高阶进程中表现不佳，要获得全面的性能提升，模糊PID控制器当为首选。 常规PID控制器参数的调整运用被认为是经典的调节技术。这些控制器运用模糊矩阵等到了进一步的调整以便能在闭环系统中获得更好的瞬态和稳态行为性能。一个首先采用Ziegler-Nichols-like 转变方程参数，继而运用联机模糊推理机制的自整PID控制方案已经提出，为了规范工业生产。使用联机模式识别方法和模糊推理，一个调整级联PID控制器的专家级监管控制系统已实现。为了提高从PID控制器获得的闭环性能，模糊监督PID控制器引入了[ 6 ] 。监督技术主要包括在每年年底瞬态响应的基础上调整PID参数，以及上升时间，超调与稳定因素组成的价值。基于模糊逻辑对调整PID控制器不同方法的比较已经提出。遵循从Zeigler-Nichols参数中取得性能提升的模糊机制已将不同控制结构纳入考虑。通过不同基于逻辑方法带有典型模糊类PID协商控制器模糊集，以
模糊PID控制方法研究
模糊PID控制方法研究Fuzzy PID Controller
2 模糊控制器的设计 2.1 模糊控制器的基本原理 2.1.1 模糊控制器的原理 模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。模糊控制是先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号通过模糊规则模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，进行解模糊化，最后将解模糊后得到的输出量加到执行器上。图2-1是模糊控制原理框图。 图2-1 模糊控制原理框图 2.1.2 模糊控制器的组成 在整个控制器中，模糊控制器是整个控制系统的核心，所采用的模糊规则、合成推理算法和模糊决策的方法等都是决定整个控制器优劣的因素。其组成如图2-2： 图2-2 模糊控制器的组成框图
模糊化接口是模糊控制器的输入借口，主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。 数据库和规则库共同组成了控制器的知识库，数据库中存放的是所有输入、输出变的的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级离散化以后对应值的集合）。在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。规则库是对人类长期经验的总结，将其转化成模糊控制算法，为推理机提供控制规则。 推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，模仿人类判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。 解模糊借口是将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。2.2 模糊控制器的设计步骤 通过对模糊控制器原理的研究，得出设计模糊控制器主要包括以下几项内容： （1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量（即控制量）。输入变量为误差e以及误差变化ec，输出变量为控制量u。e，ec，u的模糊集均为：｛NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB｝。e，ec的论域均为：｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝。u的论域为：｛-4.5，-3，-1.5，0，1，3，4.5｝。 （2）定义输入、输出隶属函数。 （3）建立模糊控制规则。 （4）建立模糊控制表。 （5）模糊推理。 （6）反模糊化。 2.3 模糊控制器的程序仿真 2.3.1 输入量和输出量的程序及仿真 设定e的范围、隶属度函数的程序： a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]); a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]); a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]); a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]); a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]); a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]); a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]); 仿真的图形：
模糊PID控制器设计
第3章模糊PID智能控制算法设计 PID控制是工业过程中应用最广泛的、常规控制中最基本的控制方法，具有结构简单、易于实现、不依赖于系统精确的模型的优点。但是当其用到复杂控制系统时，难以取得理想的控制效果，甚至会导致系统不稳定。智能控制具有学习能力、对变化环境的适应能力以及自组织协调能力，能够应用到复杂系统的控制中。因此，将智能控制方法和常规PID控制方法结合起来，可以充分发挥两种方法的优点，提高控制系统的整体性能。 常规PID控制的参数是固定的，在广义被控对象发生变化时，其自身参数不能根据变化做出相应的调整。针对这一问题，已有研究者提出能自校正的PID 控制方法。但是在系统非线性的情况下，实现自校正相当困难。因而需要设计一种PID参数自适应的控制方法，在对象发生变化时，其参数能进行动态调整。采用智能控制方法对自适应PID的参数进行优化，将优化的参数送到控制器，将可以很好的弥补传统PID的缺陷，达到良好的控制效果，智能自适应PID控制应运而生[1]。 PID控制系统的参数分为比例、积分、微分系数和PID控制器的参考值两个方面，因此改变PID参数也有改变比例、积分、微分系数和改变PID回路的参考值两种方法。通常的自适应PID控制是采用前一种方法，对于被控对象的模型的改变，通过调整比例、积分、微分系数来调整三种作用的强弱，从而来适应变化。这类控制方法中最具代表性的是模糊自适应PID控制方法。 模糊自适应PID控制是用模糊控制来适时调整PID参数的方法，其主要思想是结和工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则，通过推理得到比例、积分、微分三个整定参数。由于一维模糊控制精度不够，而三维模糊控制计算过于麻烦，通常情况下采用二维模糊控制方法实现参数整定。具体的方法是通过计算当前系统误差及误差变化率得到模糊控制的输入，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊规则表进行参数调整。参数的调整包括极性和大小两个方面。同时，系统要求辨识机构能够提供足够的系统信息，且保证模糊自整定PID有较为广泛的控制空间。模糊规则的设计要保证系统满足快速响应、无静差的要求
模糊-PID控制
第五章 交流伺服系统控制方式 5.1 PID 控制简介 PID 控制器具有通用性强与鲁棒性好的特点，所以在己有的各种控制手段中，它仍然占有重要地位。常规 PID 控制器系统原理框图如图5－2 所示，系统主要由 PID 控制器和被控对象组成。 PID 控制器原理框图 PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值和实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。其控制规律为： ?++=t D I p dt t de T dt t e T t e K t u 0])()(1 )([)( 式中：e(t)=r(t)-c(t) ,p K 为比例系数，I T 为积分时间常数，D T 为微分时间常数。 由于计算机的发展，实际应用中大多数采用数字 PID 控制器，数字 PID 控制算法又分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法。在这两种算法中，增量式 PID 有较大的优点： (1) 由于计算机输出增量，所以误动作时影响小。 (2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能仍然保持原值。 (3) 算式中不需要累加。控制增量的确定仅与最近K 次的采样值有关。 所谓增量式PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量)(t u ?。当执行机构需要的是控制量的增量时，可由式导出提供增量的PID 控制算式。根据递推原理可得式 ∑=--++=k j D j p k e k e K j e K k e K k u 0)]1()([)()()( ∑-=---++-=-1 0)]2()1([)()1()1(k j D F p k e k e K j e K k e K k u 用6.8减6.9，可得 )] 1()([)()()] 2()1(2)([)()]1()([)(-?-?++?=-+--++--=?k e k e K k e K k e K k e k e k e K k e K k e k e K k u D I P D F p 式中：)1()()(--=?k e k e k e