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1、基于Matlab的模糊自适应PID控 制器仿真研究 在工业控制中，PID控制是工业控制中最常 用的方法。但是，它具有一定的局限性:当 控制对象不同时，控制器的参数难以自动调 整以适应外界环境的变化。为了使控制器具 有较好的自适应性，实现控制器参数的自动 调整，可以采用模糊控制理论的方法 将模糊控制与PID控制结合，利用模糊推理 方法实现对PID参数的在线自整定，使控制 器具有较好的自适应性。 通过MATLAB对系统进行仿真，对比传统PID 控制和模糊PID控制的仿真结果。 如图1，在经典PID控制中，给定值与测量值 进行比较，得出偏差e(t)，并依据偏差情况， 给出控制作用u(t)，然后作用于
2、被控对象。 输出c(t)同时反馈，形成闭环系统。 积分积分 微分 比例 r(t) 微分 比例 r(t) e(t)e(t) 被控对象被控对象 + - + + + u(t) c(t) + - + + + u(t) c(t) 图图1 PID控制器系统原理框图控制器系统原理框图 0 ( )(1) ( ) ( )( ) k pD j I Te ke k u kKe ke jT TT 模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法，让计算 机把人的经验形式化、模型化，根据所取得的语 言控制规则进行模糊推理，给出模糊输出判决， 并将其转化为精确量，作为馈送到被控对象(或过 程)的控制作用。 模糊控制表是模糊控制算法在计
3、算机中的表达方 式，它是根据输入输出的个数、隶属函数及控制 规则等决定的。目的是把人工操作控制过程表达 成计算机能够接受，并便于计算的形式。 模糊控制规则一般具有如下形式: If e = Ai and ec = Bithen u= Ci ,i=1,2, 其中e,ec和u分别为误差变化和控制量的语言变 量，而Ai、Bi、Ci为其相应论域上的语言值。 如图2所示，自适应模糊PID控制器是在PID算法的基础上， 以误差e和误差变ec作为输入，利用模糊规则进行模糊推 理，查询模糊矩阵表进行参数调整，来满足不同时刻的e 和ec对PID参数自整定的要求。利用模糊规则在线对PID参 数进行修改，便构成了自适
4、应模糊PID控制器。 模糊推理模糊推理 r(t)r(t) e(t)e(t) 对象对象 + - u(t) c(t) + - u(t) c(t) 图2图2 自适应模糊自适应模糊PID控制器系统原理框图控制器系统原理框图 / ut dd PID 调节器 PID 调节器 P K D K I K ( )ec t 图3 PID控制系统仿真模型 图3为采用传统PID控制的建模。运行可知仿真结 果，如图4所示。其参数是利用稳定边界法、按以 下步骤进行参数整定: (1)将积分、微分系数TI=inf ,TD=0，KP置较小的值， 使系统投入稳定运行，若系统无法稳定运行，则选 择其他的校正方式。 模糊自适应PID控
5、制系统仿真 （1）首先利用F IS模糊编辑器创建一个两输入（e、 ec）和三输出（KP、KI、KD）的Mamdani推理的模 糊控制器。如图5，设输入（e、ec）的论域值均为 （-6,6），输出（KP、KI、KD）的模糊论域为（- 3,3）。 （2）取相应论域上的语言值为负大(NB)、负中(NM)、 负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中（PM）和正大 （PB），而令所有输入、输出变量的隶属度函数， 如图6和图7所示，分别为输入及输出的模糊论域和 隶属函数。图8为P ID控制的3个参数(KP、Ti、TD)的 模糊控制规则。 图5 模糊控制器窗口 图6 E、EC的模糊论域和隶属函数 图7
6、KP、KI、KD的模糊论域和隶属函数 图8 部分模糊控制规则 （3） 然后构建模糊自适应PID控制系统的仿真模型，如图9所示 ，并且给出了其相应部分的子系统的框图如图10。最后的仿真 结果如图11所示。 图9 模糊自适应PID系统结构图 图10 子系统结构图 图11 模糊PID控制仿真结果 小结： 比较图4的PID控制系统的仿真结果和图11模糊PID 控制系统的仿真结果，可以看出来在对三阶线性系统 的控制中，利用稳定边界法进行参数整定的经典PID控 制的超调量比模糊自适应PID控制的超调量要大。 模糊控制用模糊集合和模糊概念描述过程系统的动 态特性，根据模糊集和模糊逻辑来做出控制决策，它 在解决复杂控制问题方面有很大的潜力，可以动态地 适应外界环境的变化。 当然这里也反映了一些问题，模糊PID控制存在一 定的稳态误差。因此，如何选择变量的合适的隶属度 函数、论域和语言值、模糊规则表及控制器的结构， 来实现对系统在超调量、上升时间、过渡时间及稳定 性等方面的最优控制，是要今后做的工作。
