基于模糊控制理论的PID控制器设计
作者:苏兴华
来源:《中国管理信息化》2019年第03期
[摘; ; 要] 常规PID控制在稳定环境下已经可以满足系统的控制要求,但是在负载较重、干扰因素复杂、极限速度的条件下,系统会表现出不稳定的现象,需对PID的各个参数进行不断的实时调整。经过多次实验数据分析,这些参数的变化不能建立有效的数学模型,因此需要选用智能控制器来调节,而模糊控制符合工具实验系统的整体要求,可以使整个系统达到最佳的控制效果。
[关键词] PID参数;模糊控制;规则;仿真
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 03. 055
[中图分类号] TP273+.4; ; [文献标识码]; A; ; ; [文章编号]; 1673 - 0194(2019)03- 0136- 04 0; ; ; 前; ; 言
在实际工程闭环控制中,应用最为广泛的调节器控制规律为PID控制。虽然常规的PID控制在稳定环境下已经可以满足系统的控制要求,但是在负载工作的条件下,由于干扰因素复杂,负荷可能产生变化,而且在极限速度下,系统会表现出不稳定的现象,这就需要对PID的各个参数进行不断的在线调整。但经过多次实验数据的分析,这些参数的变化没有确定不变的数学模型和规律可以遵循,因此,需要选用智能控制器来调节,而模糊控制器有着鲁棒性好、适应性强的优点,非常便于计算机软件实现,符合钻井工具实验系统的整体要求,以充分发挥PID控制器的优良控制作用,力求使整个系统达到最佳的控制效果。 1; ; ; 结构及工作原理
模糊控制是一种基于规则的控制,它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对那些数学模型难以获取,动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。基于模型的控制算法及系统设计方法,由于出发点和性能指标的不同,容易导致较大差异;但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性,利用这些控制规律间的模糊连接,容易找到折中的选择,使控制效果优于常规控制器。模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的,这有利于模拟人工控制的过程和方法,增强控制系统的适应能力,使之具有一定的智能水平。模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
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基于模糊自适应 PID 控制器的结构如图1所示,其中二维模糊控制器采用了双输入三输出的模式,它以偏差e,ec为模糊控制器的输入,以 PID 控制器的三个参数比例系数 Kp,微分系数 Kd,积分系数 Ki为输出,以满足系统对PID 参数整定的要求。从而使被控对象有更优良的动态响应和静态响应。 3; ; ; 模糊控制表的制定
模糊控制规则是模糊控制器的核心,它相当于传统控制系统中的校正装置或补偿器(如 PID 控制器),是设计控制系统的主要内容。模糊控制规则的生成方法大体上有两种:一种是根据操作人员或专家对系统进行控制的实际经验和知识,归纳总结得出的;另一种是对系统进行测试试验,从分析系统的输入输出数据中,归纳总结出来的。
模糊规则是由一系列的模糊条件语句组成的,即由许多模糊蕴含关系构成。这些条件语句是大量实验观测和操作经验的归纳总结,在近似推理中认为它们是可靠的依据,是推理的出发点和得到的正确结论的根据和基础。每条模糊条件语句都给出模糊蕴含关系,即一条控制规则。若有 n 条规则,就把它们表达的 n个模糊蕴含关系(i=1,2,…,n)做并运算,构成系统总的模糊蕴含关系 R:
利用MATLAB的SIMULINK 仿真工具,对三阶对象进行了仿真,如图4、图5所示,表明普通PID 难以做到很好的控制效果,同时三个参数也不易确定,但是采用模糊理论基础的PID 控制就能达到很好的控制效果。从系统的仿真性能来看,这种控制器有着良好的快速性与稳定性,动态性能好,鲁棒性强,是一种较为理想的控制方案。 主要参考文献
[1]黄友锐,曲立国.PID控制器参数整定与实现[M].北京:科学出版社,2010. [2]施仁,刘文江,郑辑光.自动化仪表与过程控制[M].北京:电子工业出版社,2003. [3]王建校,杨建国,宁改娣,等.51系列单片机及C51程序设计[M].北京:科学出版社,2002.
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