1、文章编号：10019944(2008)01002604模糊自适应控制器的设计及其仿真乔志杰王维庆(新疆大学电气工程学院，乌鲁木齐830008)摘要：提出了一种参数自适应模糊PID控制器，将模糊控制器和PID控制器结合在一起利用模糊逻辑控制并把MATLAB中的Fuzzy ToolbOX和SIMULINK有机结合起来，实现了PID控制器参数在线自调整。进一步完善了PID控制器的性能提高了系统的控制精度。仿真结果表明：该控制器明显改善了控制系统的动态性能参数自适应模糊PID控制器能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有很好的参考价值。关键词：MATLAB；模糊PI D控制；SIHU LI N
2、K；自适应；仿真中图分类号：TP273 文献标志码：ADesign of Self-adaptive Fuzzy PID Control System and its Computer SimulationQIAO Zhi-jie，WANG Weiqing(School of Electric Engineering，Xinjiang University，Urumqi 830008，China)Abstract：In this paper，a kind of parameter serf-adaptive fuzzy PID control system is discussed，it us
3、es Fuzzy logiccontroller which is combined with PID controller and the organic combination of Fuzzy Toolbox and SIMULINK thatmakes the parameterS selfadaption of PID controller possibleIt perfects the properties of PID controller and im-proves the precision of control systemThe result of simulation
4、indicated that the controller improved the dynamicproperty，the self-adaptive fuzzy PID control system gives a good control performance and has a high reference valuefor further applicationsKey words：MATLAB；fuzzy PID；SIMULINK；self-adaptive；simulation现代工业生产过程往往都是时变、非线性、大时滞的复杂系统，系统的精确数学模型往往难以获得，经典的PID控
5、制方法遇到了难以克服的困难，而且在实际生产现场中。由于常规PID参数整定方法繁杂。其参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性差。针对上述问题长期以来，人们一直在寻求PID控制器参数的自适应技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。随着控制理论的发展，出现了各种分支，如专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法、灰色理论等，这些算法和经典的PID控制相结合，产生了各种新型的智能控制器，使PID控制器的控制效果大大改善。模糊PID控制器是近年来迅速发展的一种新型控制器它不依赖于系统精确的数学收稿日期：2007一叭一31：修订日期：20070813基金项目：教育部博士点专项基金资助项目(20060
6、755001)；自治区高校创新群体资助项目(XJEDU2005G01)；自治区高校重点资助项目(XJEDU2004104)。作者简介：乔志杰(1983一)，男，硕士研究生，研究方向为检测技术及自动化装置；王维庆(1959一)，男，教授，博士生导师，研究方向为洁净能源与智能控制。图 AutomationInstrumentation 2008(1)万方数据模型，具有很强的适应性。本文将模糊控制和PID控制结合起来，构建自适应模糊PID控制器，实现PID参数的最佳调整，以进一步增强系统对不确定因素的适应性，并应用MATLAB进行了仿真。理论分析与仿真结果表明。自适应模糊PID控制具有良好的控制性能
7、，并取得满意的控制效果。1 自适应模糊PID控制器的设计11 自适应模糊PID控制器结构设计以常规PID控制为基础，采用模糊推理思想，将被控量的偏差e及偏差变化率ec作为二维模糊控制器的输入变量，通过模糊控制器的输出变量，利用模糊控制规律在线整定PID各参数，便构成了自适应模糊PID系统。自适应模糊PID控制器结构【，】框图如图1所示。在本系统中，模糊控制器的设计将是设计的核心，因为它的好坏将直接影响到、K和局的选取，从而影响到系统的控制精度。图1 自适应模糊P|D控制器结构Fig1 Structure of self-adaptive fuzzy control system1-2输入输出变
8、量的确立基于对系统的上述分析，将偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入，PID控制器的3个参数K。、Ki和作为输出。设定输入变量e和ec语言值的模糊子集为负大，负中，负小，零，正小，正中，正大)，并简记为NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB】，同样，设定输出量K。、Ki和殷的模糊子集也为NB，NM，NS，Z，PS，PM，PBl。输入输出变量的隶属函数【2】曲线如图2所示。论域均定为_3，3】。隶属函数NB，PB选为高斯函数，其余均选为灵敏度高且在论域范围内均匀分布、等距离的三角形函数。图2 e和ec以及K。、Ki和KO的隶属函数曲线Fig2 Membership function cur
9、ve of e，ec，Kp，Ki and Kd自动化与仪表2008(1)13模糊控制器的规则设计通常，PID控制器的控制算式为：r tu(t)=Kpe(f)+Ki e(t)dt+Kode(t)dt (1)J 0针对不同的e和ec，被控过程对参数K。、Ki和的自整定要求应满足以下规律【3】：(1)当川较大时，应取较大的K。和较小的懿，以使系统响应加快：(2)当leI中等时，应取较小的E及适当的K和鼠，以使系统具有较小的超调：(3)当leI较小时，应取较大的K。和Ki以及适当的凰，以避免在平衡点附近出现振荡，使系统具有较好的稳态性能。模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验建立
10、合适的模糊规则表根据上述思想，得到针对K。、Ki和配3个参数分别整定的模糊控制表41，如表1表3所示。表1 K。的模糊控制规则表Tab1 Fuzzy control rule of Kp团万方数据在FIS5】窗口双击模糊控制规则图标。或选中iview下拉菜单Edit rules选项，打开规则编辑窗口，据模糊推理合成规则(取与(and)的方法为min，或(or)的方法为max，推理(implication)方法为min，合成(aggregation)方法为max，非模糊化(defuzzification)方法为重心平均(centroid)，只要在if、and(or)、then选择框中选中各自的语
11、言变量，然后单击该窗口下面的Add rules，该条规则就被写入规则框中。将表13所示的模糊规则表依次写入规则框以后，关闭该窗口。至此，模糊控制器编辑完成，这样就建立了一个FIS系统文件，保存文件。取名为fuzzypidfis。49条模糊规则形式如下：(1)If(e is NB)and(ec is NB)then(K。is PB)(Ki is NB)(鼠is PS)(2)If(e is NB)and(ec is NM)then(K。is PB)(Ki is NB)(Kd is NS)(49)If(e is PB)and(ee is PB)then(Kp is NB)(Ki is PB)(Kd
12、is PB)2 SlMULINK仿真返回到MATLAB的命令窗口，输入SIMULINK，进入SIMULINK6】环境下再到SIMULINK的FuzzyLogic Toolbox模块库中将Fuzzy Logic Controller功能模块拖到Model中去双击Fuzzy Logic Controller模块并在Parameters中输入上面所建立的文件fuzzypidfis的文件名，最后返回到MATLAB的命令窗口，使用readfis命令就能看到所设计的模糊控制器的模型。加上量化因子Ke、Kec、Up、Ui和跏。将模糊控制器和PID控制器连在一起便构成了期望的复合控制器，这样，符合要求的自适应
13、模糊PID控制器便建立起来了，如图3所示。图3 自适应模糊控制器的系统设计框图Fig3 Design of self-adaptive fuzzy PID control systemS block diagram在SIMULINK环境中利用鼠标将相应的模块拖到窗口中，连接后便得到整个控制系统的模型，可以根据输出结果来判断本控制器的性能。系统运行后，可以利用示波器观察输出的情况，也可以将数据存储到MATLAB的工作空间中，再利用绘图命令plott_7】将输出曲线在单独窗口画出来。设被控对象传函为G(5)=两万丽5 1奸05而00丽丽 (2)对于三阶对象，普通PID控制很难获得好的控制、效果，同
14、时3个参数也不易确定，用自适应模糊控制整定，采用自适应调整PID参数，取得了良好的控制图效果。从系统的性能指标可看出系统具有良好的快速性和稳态精度，且抗干扰能力强，是一种较好的控制方案。PID参数的初值分别为K印40；Ki=00；KFI0，采用模糊自适应PID控制的阶跃响应如图4所示。1412108h 0604020 厂O 01 02 03 04 05 06 O7 O8 09 lt，s图4系统响应曲线Fig4 System response curve万方数据如果在第O6s时间加10(100)的干扰，相应响应曲线如图5所示。从系统的性能指标可看出系统具有良好的快速性和稳态精度，且抗干扰能力强，
15、是一种较好的控制方案。1412108060402 _则等，突破了传统方法需要编制大量程序的做法；当使用SIMULINK模块无法仿真复杂控制系统时，可利用MATLAB丰富的命令函数。通过标准M文件形式编制S函数【81式来构造所需功能模块。3结语采用模糊自适应控制的算法，系统的响应速度加快、调节精度提高、稳态性能变好，而且没有超调和振荡，具有较强的鲁棒性。这是单纯的PID控制难以实现的，它的一个显著特点就是在同样精度要求下，系统的过渡时间变短这在实际过程控制中将有重大的意义。参考文献：1陶永华新型PID控制及其应用【M北京：机械工业出版社，20022】冯冬青，谢宋和模糊智能控制M】北京：化学工业出
16、版社，19983杨智，朱海锋，黄以华PID控制器设计与参数整定方法综述叨化工自动化及仪表，2005，32(5)：1-7【4李士勇智能控制理论与应用M哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社1990【5】黄成静，王琳，马平，等基于模糊逻辑工具箱的控制系统计算机仿真J】计算机仿真，2003，20(2)：7578f6】闻新，周露，李东江，等MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用【M】北京：科学出社，20017】刘金馄先进PID控制及其MATLAB仿真M北京：电子工业出版社20038】王光磊基于模糊逻辑的PID控制器的设计叨安徽工程科技学院学报，2005，20(3)：5051 一雹雷邑G也G电G电雷邑雷昌分8雷8
17、8G雹雷邑岔8雷8G雹G电雷8雷电雷8雷8雷电雷8雷8雷8S邑雷8雷8雷8雷8雷县雷弓分8雷8曾雹雷雹雷8雷8S电G邑雷宅雷邑雷8分8分8雷8G(上接第4页)使得竞争型网络机器人的研究对象更加明确研究目标更加精准。这样不仅突出竞争型网络机器人系统的特点，进而推动该领域的研究，而且能够丰富网络机器人的研究内容，以期逐步形成一套针对整个网络机器人系统的比较完整的理论体系。并解决诸如竞争型网络机器人的评测体系，有一定通用性的面向竞争型网络机器人的实验平台建设等关键问题。不断引入网络机器人领域的新技术提升系统的作业能力。以适应不同竞争型作业的要求并为我国远程服务机器人的应用和军事机器人的发展提供一些借
18、鉴。自动化与仪表2008(1)参考文献：1】网络机器人命名及定义hap：IfacultycstaInuedudzsongtcindexhtml【2】2 EURON Second Call for Proposals，Proposal for a ResearchAtelier，Network Robot SystemsR2005【3 George Bekey etcWTEC Panel Report on International As-sessment of Research and Development in RoboticsR2006【4】Liu J，Sun L，Tao C，Huan
19、g H，Zhao CCompetitive multirobotteleoperation【C，Proceedings of the 2005 IEEE InternationalConference on Robotics and Automation，20055Sun LeiResearch on the Robot Teleoperation TechnologiesDPhD Dissertation，Nankai University China，2005【6Sun L，“u J，Lu G，Wu S，Huang XInternet-based telegameCProceedings
20、of the 5th World Congress on Intelligent Controland Automation200449334936 田万方数据模糊自适应控制器的设计及其仿真作者： 乔志杰， 王维庆， QIAO Zhi-jie， WANG Wei-qing作者单位： 新疆大学,电气工程学院,乌鲁木齐,830008刊名： 自动化与仪表英文刊名： AUTOMATION 再由室外冷凝器将乙二醇液体的热量散发出去,达到降温的目的,保证机房在恒温、恒湿和洁净的条件下节约能源.由于系统存在很大程度的非线性、大滞后和不确定性,设计中结合模糊控制和PID算法的优点,采用模糊自适应PID控制技术
21、,既保证了温度调节的快速性,又满足了系统的稳定性,并且系统稳态误差很小.MATLAB仿真结果表明,模糊PID控制算法能适应通信机房温度控制的要求,在响应速度、稳态精度及抗干扰能力等方面均优于传统PID控制,具有较好的鲁棒性.6.学位论文 程柏林 基于模糊PID控制的智能小车控制器的研制 2007目前工业现场中大多数恶劣环境和危险环境中仍采用的人工的操作方式，由于其危险性高，安全性差等因素导致对智能自动引导车的研究和开发。目前自动导引车是自动化物流输送系统和柔性制造系统的关键设备，其应用越来越广泛。本文是基于FREESCAL甩的MC9S12DG128芯片开发的智能小车系统，具有自动识别路径和完成
22、功能，具有简单实用、能适应对硬件要求相对较低的特点，是一项具有现实应用的可行性和广阔的应用前景的导引技术。视觉导引技术是提高路径识别和路径跟踪的准确性、可靠性和实时性的核心，本文以FREESCALE的MC9S12DG128芯片开发的智能小车系统为平台，开展了旨在提高小车路径识别和路径跟踪的准确性、稳定性和实时性的研究。本文的主要研究内容包括以下内容： (1)构建了智能小车视觉导引系统、小车控制器等各个模块的硬件设计： (2)本文以智能小车的车体纵轴线相对于路径中线的方向偏差和侧向位置偏差为输入，为转向轮的转角输出设计了一个模糊控制器进行路径跟踪，有效地克服了智能小车路径跟踪系统的非线性和不确定
23、性的不良的影响，提高了系统的鲁棒性。 (3)研究了小车在实际运动中的环境未知的情况下，对驱动电机的小车行进中速度采用了模糊PID控制策略，通过软件Matlab仿真，有效地提高了小车在实际行进中的速度连贯性，小车的比赛时间明显缩短。 本文所研制的智能控制小车在总体方案和设计思想上有新意，仿真结果表明该方案是能够满足使小车的稳定性、快速性、实时性的设计要求。7.会议论文 魏宏信.张金中.郑华 基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统研究 2005以某二阶惯性带有滞后环节模型为研究对象,提出了一种自适应模糊PID控制器,并用MATLAB进行了仿真.理论分析与仿真结果表明,该自适应PID控制较常规P
24、ID控制具有良好的控制性能.8.期刊论文 乔志杰.程翠翠.QIAO Zhi-Jie.CHENG Cui-Cui 基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真 -皖西学院学报2009,25(5)提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制嚣的性能,提高了系统的控制精度.并对优化后的模糊控制器进行了MatIab仿真研究.结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值.9.期刊论文 李庆.刘慧英 双闭环直流调速系统的自适应模糊PID控制 -机电一体
25、化2009,15(6)介绍了双闭环直流调速系统的工作原理,设计了基于自适应模糊PID控制的双闭环直流调速系统,并在MATLAB/Simulink中分别对自适应模糊PID控制的调速系统和常规PID控制的调速系统做了仿真分析.仿真结果表明自适应模糊PID控制的控制效果要明显优于常规PID控制.10.学位论文 李建军 基于Matlab/Simulink的雷达伺服系统动态性能仿真 2008雷达用于获取速度、距离和角度等测量信息。雷达伺服系统是雷达实施实时捕获、跟踪目标的一个重要分系统,系统要求精度高、调速性能好、带负载能力强、响应速度快、稳定性和可靠性高。随着电力电子技术、计算机控制技术的发展,使得雷
26、达伺服控制系统朝着数字化方向发展。基于这种背景以及本人工作单位(某导弹部队)的实际需要,故选择研究雷达伺服系统的仿真与控制。 本文首先对雷达伺服系统的发展概况及文献进行简述,介绍了伺服系统的组成和工作原理。然后对雷达伺服系统的电流回路、速度回路和位置回路三大回路的系统结构进行分析,建立系统的数学模型,完成了动态性能分析和系统仿真。再以仿真为基础,利用仿真软件Matlab的NCD优化工具,对系统参数进行优化,以改善控制效果。最后研究了模糊PID控制技术在雷达伺服系统中的应用。 在出现诸多新型控制规律的今天,PID控制仍是应用最广泛的一种控制方法。本文所仿真的雷达伺服系统包括两种控制方式,一种是传
27、统PID控制,一种是参数自整定的模糊PID控制。在分析了PID控制的原理、PID参数对系统性能的影响,以及PID校正控制存在不足的基础上,为了解决雷达伺服系统在控制对象的参数发生变化时系统性能会下降的问题,将参数自整定模糊PID控制技术应用到雷达伺服系统的控制中。仿真结果表明,改进后的控制方法达到了较满意的控制效果,能够使系统很快达到稳态。 本文将参数自整定模糊控制器应用到雷达伺服系统的控制中,这对于提高雷达系统的跟踪速度和跟踪精度,实现对不同运动速度目标的测量,具有一定的现实意义。引证文献(2条)1.杨赛.任金霞 改进型模糊控制器在工业过程中的应用期刊论文-江西理工大学学报 2009(4)2.李延峰.杨冠鲁.吕念芝.李亚东.黄传明 逆变电源模糊比例积分微分控制器期刊论文-探测与控制学报 2009(3)本文链接：http:/
