模糊控制论文

模糊PID在温度控制中的应用

12电气2 张敬明 128320242

模糊控制的应用

摘要：

目前大部分温度系统控制方法都需要建立比较精确的数学模型，但温度控制系统内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响；而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型, 解决多变量非线性系统具有明显的优点。为此，针对温度系统的多变量、非线性和难建模等特性，将模糊控制与PID 控制的优势相结合, 实现了对温度控制系统参数的有效控制。该系统的各项性能指标良好，遇到干扰可以进行自我调整，具有一定的自适应性。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。 关键词：模糊控制 PID 温度控制 1、引言

常规PID 控制[1-2]由于具有原理结构简单、鲁棒性好，可靠性高，容易实现的特点，成为迄今为止应用最广泛的控制算法，并且取得了良好的效果。然而在温度控制系统中，由于被控对象具有非线性、时变、大滞后等特点，且受环境温度等外界诸多因素影响较大，导致难以建立精确的数学模型，难以确定最佳的控制器参数。此时，传统的PID 控制对进一步提高控制对象的质量和精度遇到了极大的困难，难

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以获得良好的效果。为了克服常规PID 调节器的不足，提高其性能，人们进行了进一步的研究。

模糊控制[3-5]是智能控制理论的一个分支，近十年来正以它全新的控制方式在控制界受到了极大的重视并得到了迅速发展。与传统的PID 控制方式相比，它具有特别适合于那些难以建立精确数学模型、非线性和大滞后的过程等特点。但是经过深入研究，也会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度不高等弊病。

因此，本文提出一种将模糊控制和PID 控制相结合起来，通过模糊控制实现PID 参数自适应的方法来控制系统温度。这种Fuzzy- PID 策略，模糊控制的采用不是代替PID 控制，而是对传统控制方式的改进和扩展，它既保持了常规PID 控制系统结构简单、使用方便、鲁棒性强、控制精度高的优点，又采用模糊推理的方法实现了PID 参数KP、

KI、KD的在线自整定，兼具了模糊控制灵活性、适应性强的特点，相

比单纯的任一种控制效果都要好[6-10]。 2、模糊控制基本理论

模糊控制是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的

控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但

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却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。 一般的模糊控制系统包含以下五个主要部分： (1) 定义变量

也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ec，而控制变量则为下一个状态之输入u。其中e、ec、u统称为模糊变量。 (2) 模糊化（Fuzzify）

将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（Linguistic value）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzy subsets）。 (3) 知识库

包括数据库（data base）与规则库（rule base）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。 (4) 逻辑判断

模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。

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(5) 解模糊化（defuzzify）

将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，作为系统的输入值。

3、PID控制系统描述

PID控制器是将偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。PID控制器是一种线性控制器，它的传递函数为［11］：

G(S)?U(S)E(S)?KP(1?1?TDs) (1) TIs式中：KP为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 PID控制器各控制环节的作用：

（1）比例环节能加快系统的响应速度，提高系统的调节精度，控制系统一旦产生偏差信号，控制器就发出控制指令，调节系统，最大限度地减小偏差；

（2）积分环节的作用是消除系统的稳态误差，提高系统的无差度； （3）微分环节的作用是改善系统的动态特性，在偏差信号值变到太大之前，控制器就产生一个早期修正信号指令，从而加快系统的调节速度，减少调节时间。

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4、模糊PID策略的研究

众所周知，温度变化过程的机理是很复杂的，且温度控制系统由于存在着大惯性、非线性等特性，如果采用普通的控制算法，例如PID等，试图建立精确的数学模型是极其困难的，很难保证最后的控制效果；如果采用自适应等控制算法，就要花费大量的精力去分析系统的模型，并且由于温度控制系统的模型复杂，建立模型也比较难于正确地描述系统的真实行为，所以采用该控制方法也不是非常合适的。温度控制系统本身就是时变的、非线性的、有滞后的复杂系统，因此无论使用经典的PID控制还是现代控制理论的各种算法都很难达到满意的控制效果。但是，对于这些难以利用传统方法实现自动控制的生产过程，有经验的操作人员使用手动控制却能够取得令人满意的控制结果。

分析一下操作人员的手动控制就不难发现，其实人的控制行为正是遵循反馈控制的思想，并且运用了模糊的方法。模糊控制正是运用或是模仿了人的智能行为，如果温度控制系统采用模糊控制的方法，也许就能够非常容易解决上述的问题，从而实现温度控制系统的智能控制。因此确定采用模糊控制算法进行系统控制。

模糊控制属于计算机控制的一种形式，模糊控制系统的组成类似于一般的数字控制系统，模糊控制系统方框图如图1所示[12]。

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If e isAi and ec isBi then ΔKj is Ci

其中Ai、Bi、Ci分别为e、ec和ΔKj（j=p，i，d）模糊子集。 通过经验可以总结出模糊控制器的初步控制规则，其中参数ΔKP控制规则见表3。

表3 ΔKP模糊控制规则表

eC PB PM PS 0 NB NM NS e PB PB PMB PM PMS PS PS 0 PM PMB PM PMS PS PS 0 NS PS PM PMS PS PS 0 NS NS 0 PMS PS PS 0 NS NS NMS NB PS PS 0 NS NS NMS NM NM 0 0 NS NS NMS NM NMB NS 0 0 NS NMS NM NMB NB 同理，利用上述方法可分别确定出Ki和Kd的模糊控制规则表。模糊输出采用最大隶属度算法计算出最终的3个PID作用系数确定值。PID控制部分根据实时调节的作用系数，输出确定值信号给变频器控制电机组。根据实际的温度控制结果，再反复修正ΔKP、ΔKi和ΔKd的模糊控制规则表，直到最终达到最佳的温度控制效果。表4为ΔKP的最优模糊控制规则表。

表4 ΔKP最优模糊控制规则表

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eC PB PM PS 0 NB NM NS e PB 1.0 0.9 0.6 0.4 0.2 0.1 0 PM 0.9 0.7 0.4 0.3 0.1 0 -0.1 PS 0.8 0.6 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 0 0.6 0.4 0.1 0 -0.1 -0.2 -0.4 NB 0.2 0.2 0 -0.1 -0.2 -0.4 -0.6 NM 0 0 -0.1 -0.2 -0.4 -0.6 -0.9 NS 0 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.9 -1.0 6.4 模糊PID软件设计流程简述（模糊PID算法的程序流程图见图3

模糊PID子程序初始化模糊整定ΔKP、ΔKi、ΔKd提取温度信号计算KP、Ki、Kd计算出 e，ecPID 输出计算出 e(k)，ec(k)模糊化PID 子程序返回所示）

图3 模糊PID 算法的程序流程图

7、 试验仿真结果

根据大量的理论依据和实践，得出实际系统的近似数学模型，通过在PC机上编程分别得出常规PID和模糊PID系统曲线图，如图4（a）

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和（b）所示。

（a）常规PID系统 （b）模糊PID系统

图4 温度曲线图

从图中看出模糊 PID 温度调节系统对于温室温度的变化调节更加平稳，显示了很好的控制效果。具体表现为变频器的频率上升和下降更为平稳，基本没有出现过采用传统PID 时频率的跳跃式上升和下降情况。

从性能比较结果表5 中可以清楚的看到模糊PID 的优势。

表5 控制性能比较

算 法 参 数 传统 PID 调节时间/s 超调量/％ 50 18.2 模糊 PID 24 4.1 - 13 -

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静态误差/℃ 4.9

0.8 8、结语

模糊PID 控制器综合了模糊控制与PID 控制的优点，很好地解决了温度控制系统的迟滞、非线性等难题。系统可以在线自整定PID 参数，控制超调量小，鲁棒性强。

系统所采用的自适应模糊 PID 控制器与传统的PID 控温技术相比，使系统的运行费用大大降低，并可节省大量的人力资源，有效地避免了人工操作的主观性和随意性，提高了环境测控的精度和效率。本系统在温室环境的监测与控制过程中，把模糊控制理论与技术应用于温度监控与调节中，非常适合于非线性控制，且系统可以在线自整定PID 参数，控制超调量小，鲁棒性好，对系统参数变化不敏感，系统可根据任意的控制规则、等级数、隶属值得出模糊控制总表，并自动实时地进行监测和调节，达到良好的控制效果。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/ih6v.html