毕业设计论文_基于matlab的模糊pid控制器的设计及其实现

毕业设计论文_基于matlab的模糊pid控制器的设计及其实现内容摘要：

够自动识别洗衣物人重量、质地、污脏性质和程度，采用模糊控制技术来选择合适的水位、洗涤时间、水流程序等，其性能已经达到国外同类产品的水平。 ⑸ 模糊电动剃刀 日本三洋、松下公司推出了模糊控制电动剃刀，通过利用传感器分析胡须的 生长情况和面部轮廓，自动调整刀片，并选择最佳的剃削速度。 在 工业炉方面 、 石化方面 、 煤矿行业 、 食品加工行业 领域，模糊控制应用也很广泛。 本文的研究目的和内容 论文将以学习 PID 控制理论、 模糊控制理论、 模糊 PID 控制器开发 、 MATLAB下的仿真建模 为研究 方向 ， 具体内容安排 如下： 第二章 ： 研究经典 PID 控制器的工作原理，控制算法及其相应的特点。 寻求 PID 各个控制参数对系统输出的作用规律以及参数整定方法。 第三章 ： 着重 掌握 模糊控制理论，掌握模糊原理、模糊推理过程和模糊控制器的结构和工作方式。 第四章 ： 利用模 糊控制器和传统的 PID 控制器结合来形成模糊自适应的 PID控制器，通过模糊系统、模糊决策系统和精确化环节来在线确定 PID 控制器的比例、积分、微分系数，再利用 MATLAB 仿真程序，通过 SIMULINK 模块搭建系统，实现控制系统的仿真。 分析仿真结果， 计算 所建立模糊系统的各 项 指标 以验证其 实用性和可行性。 沈阳化工大学学士学位论文 第二章 PID 控制 6 第二章 PID 控制 PID 的 算法和参数 位移式 PID 算法 算法在连续控制系统中，常常采用如 图 21 所 示的 PID 控制。 图 21 PID 控制流程 其控制 原则 如公式 21 所示。 ])()(1)([)(0 t DIp dttdeTdtteTteKtu （ 21） 其中， KP—— 比例系数； TI—— 积分时间常数； TD—— 微分时间常数； e（ t） —— 偏差； u（ t） —— 控制量 ； 经过离散化，获得位置 PID 的离散算法 ，如公式 22 所示。  ki DIp kekeKieKkeKku 0 )]1()([)()()( （ 22） 调节器输出 u(k)与 跟过去所有偏差信号有关，计算机需要对 e（ i）进行累加，运算工作量很大 ， 而且计算机故障可能使 u(k)做大幅 振 荡 ，这种情况往往使控制很不方便， 在 有些场合可能会造成严重的事故。 另外 ，控制器的输出 u(k)对应的是执行机构的实际位置 ； 如果计算机出现故障， u(k)的大幅度变化会引起执行机构位置的大幅度变化。 因此，在实际的控制系统中不太常用这种方法。 沈阳化工大学学士学位论文 第二章 PID 控制 7 增量式 PID 算法 依据位移式 PID 算法，推理得公式 23。 )]2()1(2)([)()]1()([)1()()(   kekekeKkeKkekeK kukukuDIp (23) 式中， e(k)—— 第 k 次采样时的偏差值； e(k1)—— 第（ k1）次采样时的偏差值； u(k)—— 第 k 次采样时调节器的输出 ； KP—— 比例系数； IPI TTKK  ， TTKK DPD 。 依据算法形式，显然可以看出增量式 PID 算法和位置式算法相比具有以下几个优点： 首先，增量式算法只与 e（ k）、 e（ k1） 、 e（ k2）有关，不需要进行累加，不易引起积分饱和，因此能获得较好的控制效果。 其次，在位置式控制算法中，由手动到自动切换时，必须首先使计算机的输出值等于阀门的原始开度，才能保证手动到自动的无扰动切换，这将给程序设计带来困难。 而增量式设计 只与本次的偏差值有关，与阀门原来的位置无关，因而易于实现手动自动的无扰动切换。 再次，增量式算法中，计算 机只输出增量，误动作 影响小。 必要时可加逻辑保护，限制或禁止故障时的输出。 为适应更多的应用领域， PID 控制器也有了多种算法。 积分分离 PID 算法 积分分离 PID 算法基本思想是：设置一个积分分离阈值β，当 |e(k)|≤ |β |时，采用 PID 控制，以便于消除静差，提高控制精度；当 |e(k)|＞ |β |时，采用PD 控制。 其对应的算法如公式 24 所示。 )]2()1(2)([)()]1()([)(  kekekeKkeKkekeKku DIP  （ 24） 其中， α为逻辑变量，其取值原则为 ： 沈阳化工大学学士学位论文 第二章 PID 控制 8   |||)(|0 |||)(|1  ke ke 对同一控制对象，分别采用普通 PID 控制和积分分离 PID 控制，见图 22。 图 22 PID 控制和积分分离 PID 控制比较 其中 1普通 PID 控制效果 2积分分离 PID 控制效果 显然，积分分离的 PID 比普通的 PID 的控制效果好。 不完全微分 PID 算法 在 PID 控制器的输出端再串联一阶惯性环节（比如低通滤波器）来抑制高频干扰，平滑控制器的输出，这样就组成了不完全微分 PID 控制，见图 23。 图 23 不完全微分 PID 控制器 其 控制算法 ，如公式 25 所示。 )(39。 )1()1()( kukuku   （ 25） 其中 ， )]2()1(2)([)()]1()([)(39。  kekekeKkeKkekeKku DIP TT Tf  通过这样的算法，可以延长微分作用的时间，见图 24。 PID 调节器 )(Dsf )(sE )(39。 sU )(sU沈阳化工大学学士学位论文 第二章 PID 控制 9 图 24 不完全微分 PID 和完全微分 PID 控制特性比较 不完全微分 PID 控制中的微分作用能缓慢地维持 多个采样周期，使一般的工业执行机构能较好地跟踪微分作用的输出。 因此，抗干扰能力较强，在一些扰动频繁的场合应用十分普遍。 PID 参数对系统控制性能的影响 比例系数 KP 对系统性能的影响 比例系数加大，使系统的动作灵敏，速度加快，稳态误差减小。 KP 偏大，振荡次数加多，调节时间加长。 KP 太大时，系统会趋于不稳定。 KP 太小，又会使系统的动作缓慢。 KP 可以选负数，这主要是由执行机构、传感器以控制对象的特性决定的。 如果 KD 的符号选择不当 ， 对象状态就会 距离 目标状态越来越远，如果出现这样的情况 KP 的符号就 一定要取反。 积分 时间常数 Ti 对系统性能的影响 积分作用使系统的稳定性下降， Ti 小（积 分作用强）会使系统不稳定，但能消除稳态误差，提高系统的控制精度。 微分 时间常数 Td 对系统性能的影响 微分作用可以改善动态特性。 Td 偏大时，超调量较大，调节时间较短 ； Td偏小时，超调量也较大，调节时间也较长。 只有 Td 合适，才能使超调量较小，减短调节时间。 沈阳化工大学学士学位论文 第二章 PID 控制 10 PID 控制器的选择 与 PID 参数 整定 PID 控制器的 选择 在引入 PID 之前要确定用哪种类型， 即选定 PID 控制器的基本类型。 通常依据 表 21 原则确定。 表 21 PID 控制类型选定原则 被控参数 控制器 备注 温度 /成分 流量 /压力 液位 /料位 PID PI P *K *K：当工业对象具有较大的滞后时，可引入微分作用；但如果测量噪声较大，则应先对测量信号进行一阶或平均滤波。 PID 控制器的参数整定 PID 控制器的参数整定是 控制系统设计 的核心内容。 它是根据被控过程的特性确定 PID 控制器的比例系数、积分时间和微分时间 的大小。 PID 控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类： 一是理论计算整定法。 它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。 这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。 二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。 PID 控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应 曲线 法和衰减法。 三种方法各有其 特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程 经验公式 对控制器参数进行整定。 但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数 都需要在实际运行中进行最后调整与完善。 现在一般采用的是临界比例法。 沈阳化工大学学士学位论文 第三章 模糊 控制器及其设计 11 第三章 模糊控制器 及其设计 模糊控制器的基本结构与工作原理 模糊控制器有如下结构，图 31 呈现了 其 基本控制流程。 图 31 模糊控制器 控制流程 为了了解 模糊控制器的工作原理 [5]，图 32 列出其结构框图。 图 32 模糊控制器 结构 显然，模糊控 制器主要由模糊化接口、知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成， 通过单位负反馈来引入误差，并以此为输入量进行控制动作。 模糊控制器 各部分 组成 模糊化接口 模糊化接口接受的输入只有误差信号 e（ t） ，由 e（ t） 再生成误差变化率或模糊化 模糊推理 知识库 解模糊 被控对象 FC模糊化 模糊推理 知识库 解模糊 被控对象 FC沈阳化工大学学士学位论文 第三章 模糊 控制器及其设计 12 误差的差分Δ e（ t） ，模糊化接口主要完成以下两项功能： ⑴ 论域变换 ⑵ 模糊化 知识库 知识库中存 储 着有关模糊控制器的一切知识，它们决定着模糊控制器的性能，是模糊控制器的核心 [6]。 ⑴ 数据库（ Data Base） 数据库中 存储 着有关模糊化、模糊推理、解模糊的一切知识，包括模糊化中的论域变换方法、输入变量各模糊集合的隶属度函数定义等，以及模糊推理算法、解模糊算法、输出变量各模糊集合的隶属度函数定义等。 ⑵ 规则库（ Rule Base） 模糊控制规则集，即以“ if„ then„”形式表示的模糊条件语句，如 R1： If e* is A1, then u* is C1, R2： If e* is A2, then u* is C2, „ 其中， e*就是前面所说的模糊语言变量， A1， A2，„， An 是 et*的模糊子集， C1， C2，„， Cn 是 u*的模糊子集。 规则库中的 n 条规则是并列的，它们之间是“或”的逻辑关系，整个规则集合 的总模糊关系为： ni iRR 1。 模糊推理机 模糊控制应用的是广义前向推理。 即通过模糊规则对控制决策进行推断，以确定模糊输出子集。 解模糊接口 沈阳化工大学学士学位论文 第三章 模糊 控制器及其设计 13 ⑴ 解模糊 ⑵ 论域反变换 模糊推理方式 Mamdani 模糊模型（迈达尼型） Mamdani 型的模糊推理方法最先将模糊集合的理论用于控制系统 [7]。 它是在 1975 年为了控制蒸汽发动机提出来的。 其 采用极小运算规则定义表达的模糊关系。 如 R： If x is A then y is B。 式中： x 为输入语言变量 ； A 为推理前件的模糊集合 ； y 为输出语言变量 ； B 模糊规则的后件。 用 RC 表示模糊关系，如公式31。   ).,()()(, yxfyxBAR BAYXC  （ 31） 当 x 为 39。 A ，且模糊关系的合成运算 采用“极大 — 极小” 运算时，模糊推理的结论计算如公式 32 所示。 ./)))()(()(。