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PID控制與模糊控制分析綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u3577PID控制與模糊控制分析綜述 146841.1PID控制 292071.1.1模擬PID控制 2254331.1.2數字PID控制 230451.1.3PID控制器的參數整定方法 3137851.1.4大純滯后過程的控制 515711.2模糊控制 6163941.2.1模糊控制基本思想 6229221.2.2模糊控制器的基本結構 6197811.2.3模糊控制器的設計 7269081.2.4溫度模糊控制器的設計 752221.3模糊PID控制 8302071.1.1模糊PID控制器結構 8140381.1.2模糊控制器的設計 9246101.1.3模糊推理及模糊決策 91.1PID控制PID控制器在工業控制過程中應用廣泛。但是,由于工業控制過程中比較復雜、時變性和時滯性,很難得到精確的數學模型。通常用一階慣性環節或二階慣性環節加純滯后來使高階對象降階。根據它的算法比較簡單,魯棒性能好,比較可靠,應用性廣,使用方便。所以我們通常選用該算法建立控制系統的模型。但是,現實中很難建立精確的數學模型,建立的數學模型也無法達到其應有的效果。1.1.1模擬PID控制模擬控制系統的原理框圖如圖3-1所示,室內溫度控制系統由模擬控制器和被控對象組成。圖3-1模擬控制系統原理圖控制器的偏差e(t):e(t)=r(t)-c(t)當我們對被控對象進行控制時,得出公式如下:u傳遞函數為:G其中Kp比例系數,Ti1.1.2數字PID控制當計算機執行控制算法時,我們選用的輸入和輸出信號都是離散信號。首先,將PID控制被控對象的連續形式應改為離散形式,我們得到其相應的離散形式如下:u或者:u根據Z變換性質:ZZ上式變換為:U于是,從上式可以可得到數字PID控制器的Z傳遞函數為:G數字PID控制器的控制框圖為圖3-2:圖3-2數字PID控制器控制框圖1.1.3PID控制器的參數整定方法在使用PID控制器對被控對象進行控制時,我們需要對系統的一些參數進行整定,一般進行整定的方法有試湊法和擴充臨街比例度法,這兩種方法都是非常重要且實用的方法。(1)湊試法這種方法也叫經驗法,它是按照從小到大的順序對參數進行整定。(2)擴充臨界比例度法這種方法首先將調節器在純比例的控制下,然后由小到大調節比例值。兩個相鄰峰之間的時間間隔稱為臨界振蕩周期Tu。如圖3-3所示,Ku,圖3-3臨界振蕩響應表3-1擴充臨界比例度法參數整定公式KpTiTd比例0.5Ku比例積分0.45Ku0.85Tu比例積分微分0.6Ku0.5Tu0.125Tu(3)過渡過程響應法Cohen和coon提出的C-C方法,這種算法把被控對象看做成一階純滯后慣性環節。G根據開環的研究,可以通過測量系統的單位響應曲線來確定延時時間τ和時間常數T,所以PID參數通過如下公式來整定:對于比例控制:K對于比例積分控制:KTi=(對于比例積分微分控制:KTi=(T1.1.4大純滯后過程的控制純滯后環節對控制系統的影響不依賴于τ的絕對值與案例領域中的常數(τ/T)之比,通常當τ/T>0.5時,可以看作成一個大的純滯后過程。Smith預測補償控制的思想是引入適當的反饋補償環節,可以讓閉環傳遞函數的墳墓不含純滯后環節。圖3-4引入補償環節的框圖由圖3-4可以看出加入一個補償環節得到的傳遞函數為:G令閉環特征方程為:1+G由上兩式得:1+G圖3-5Smith預估補償控制由圖3-5可知,原來值與設定值R(s)進行相應對比得出測量值是控制作用u利用G0se?τs后的輸出,相當與有e?τs的純滯后。通過對Gk(s)反饋補償后,Gk(s)1.2模糊控制1.2.1模糊控制基本思想模糊控制是將模塊化數學為基礎,將精確量擴散到“自然語言”的擴散量中,再由美國的混淆推理規則根據人類的思維方式來計算這些混淆量。我們人腦經過思維推理把混亂的事物轉化成精確量,進行全過程的人工控制。1.2.2模糊控制器的基本結構基本的模糊控制器結構如圖3-6所示。圖3-6模糊控制器基本結構由圖可以得知,模糊控制器主要由模糊化、知識庫、模糊推理、清晰化四部分組成。1.2.3模糊控制器的設計模糊控制器控制系統中至關重要的部分,模糊控制器的好壞可以直接影響到系統的性能。所以,設計一種高效的模糊控制器具有十分重要的意義。以下為設計控制器的具體步驟步驟:1.選擇合適的控制器結構模糊控制器的結構是非常重要的,它的輸入輸出直接影響整個控制系統的性能。控制器的輸入變量為誤差或誤差變化率,輸出變量為被控對象的一些變化的變量,輸入變量越多,控制器的控制效果越好。選取模糊控制規則選定描述控制器輸入和輸出變量的語義詞匯選用的輸入輸出變量越多,控制效果越好,通常情況下,我們會把選擇7到9個模糊狀態。規定模糊集對應系統誤差可分為下列7個模糊狀態:PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。對應于系統的誤差變化率EC的語言變量,可分為7個模糊狀態:PL,PM,PS,ZE,NS,NM,NL。(3)確定模糊化的解模糊策略在我們進行模糊化操作時,需要得到一個明確的量,一般我們會采用最大隸屬度法、中位數法和重心法。1.2.4溫度模糊控制器的設計如圖3-7所示,輸入量為誤差E和誤差變化率EC。圖3-7溫度模糊控制器結構原理圖模糊子集如下:E={NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL};EC={NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL};U={NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL};選取各輸入量與輸出量的論域為:輸入變量的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+l,+2,+3,+4,+5,+6};輸入變量的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-l,0,+l,+2,+3,+4,+5,+6};輸出變量的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}。我們現在使用的模糊規則是人們經過長期的經驗積累起來的。它是研究被控對象的重要工具,如果我們選用數字模型時,根據上文設定的模糊規則表如表3-2所示。表3-2模糊規則UENLNMNSZEPSPMPLECNLNLNLNLNLNMNSZENMNLNLNLNMNSZEPSNSNLNLNMNSZEPSPMZENLNMNSZEPSPMPLPSNMNSZEPSPMPLPLPMNSZEPSPMPLPLPLPLZEPSPMPLPLPLPL1.3模糊PID控制模糊PID控制是模糊控制和PID控制相結合的一種控制方法,我們通常采用這種方法設計模糊控制和PID控制中的一些不足之處,取二者之長,補二者之短。模糊PID控制的優點是不需要控制被控對象的數學模型,只需要人們通過控制規則設計控制決策表,然后用模糊PID指令對被控對象進行控制,并采用模糊推理方法在線調整PID參數,不僅方便簡單而且控制精度高,具有很強的適應性。1.1.1模糊PID控制器結構模糊PID控制器原理框圖如圖3-8所示。圖3-8模糊PID控制器原理框圖1.1.2模糊控制器的設計對PID參數進行模糊整定,其關鍵在于比例系數、積分系數和微分系數與偏差和偏差變化率之間的關系,以偏差和偏差變化率作為輸入變量,那三個系數作為被控的輸出變量,通過得到的諸多組偏差和偏差變化率來對輸出變量,即比例系數、積分系數和微分系數進行一次次的修改整定,這樣可以讓系統有更好的動態特性和靜態性能。模糊子集取:{NL,NM,NS,ZE,PS,PM,PL},論域均為:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6},對于各模糊子集我們采用三角形隸
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