雾化喷嘴工作参数的模糊PID复合控制
烟片增温过程的模糊—PID控制算法及应用
烟片增温过程的模糊—PID控制算法及应用文章结合隧道式烟片温控的特性，选择了模糊PID复合控制（Fuzzy-PID）来实现对烟片增温系统的智能控制。
并根据实际情况，增加了一种在一定条件下的自学习控制方法，与模糊PID复合控制并行运用到烟片增温温度控制中。
通过实际使用的数据表明，该控制系统具有企稳平滑的特点。
标签：烟片增温；模糊-PID控制器；自学习Abstract：In this paper，the fuzzy PID compound control system is selected to realize the intelligent control of the smoke sheet temperature increasing system，combined with the characteristic of the tunnel type smoke sheet temperature control. According to the actual situation， a self-learning control method under certain conditions is added，and the fuzzy PID compound control is used to control the temperature of smoke sheet in parallel. The actual data show that the control system is stable and smooth.Keywords：smoke sheet warming；fuzzy-PID controller；self-learning1 概述随着企业发展，卷烟内在质量需求提升，使用普通PID控制器的控制效果并不能满足企业所需求的柔性生产及日趋提高的质量指标。
因此研究一种适合烟片增温生产的控制方法，对提升控制稳定性以及烟片过程加工质量具有一定的意义。
模糊PID控制原理与设计步骤
模糊PID控制原理与设计步骤1.模糊化输入：将输入量通过模糊化过程，将其转化为隶属度函数形式，用来描述输入数量的各个级别或水平。
2.模糊化输出：同样地，将输出量也通过模糊化过程，转化为隶属度函数形式。
3.模糊化规则库：根据经验和专家知识，建立一组模糊规则，用来描述输入与输出之间的关系。
4.基于规则库的推理：根据输入的隶属度函数和规则库，通过隶属度的逻辑运算进行推理，得到输出的隶属度函数。
5.解模糊化：将输出的隶属度函数转化为具体的输出量，可以采用常用的解模糊化方法，如最大隶属度法、面积法等。
1.系统建模：首先需要对被控对象进行建模，得到其输入-输出关系。
可以基于部分局部建模或物理建模进行分析和确定。
2.设计模糊控制器的输入和输出：根据系统的特性和要求，确定模糊控制器的输入和输出。
- 输入通常包括误差（error）和误差的变化率（change in error）等。
-输出通常为控制量，可为模糊量或一阶量。
3.确定输入和输出的隶属度函数：确定输入和输出的隶属度函数形式，并根据实际情况进行参数调整。
通常可以选择三角形、梯形或高斯型函数等。
4. 设计模糊规则库：根据经验和专家知识，建立模糊规则库。
规则库的设计需要包括合理的覆盖边界和均匀的分布。
可以使用专家系统、模糊C-Means聚类等方法进行规则库的构建。
5.制定模糊推理机制：确定模糊推理的方法，常用的有最小最大法、剪切平均法等。
根据输入的隶属度函数和规则库，进行隶属度的逻辑运算和推理，得到输出的隶属度函数。
6.解模糊化：根据规则库，将模糊输出转化为具体的控制量。
可以采用最大隶属度法、面积法等方法进行解模糊化。
7.验证和调整：将设计好的模糊PID控制器应用到实际系统中，进行运行和调整。
根据实际反馈信号，对模糊规则库进行优化和调整，以提高控制系统的性能和稳定性。
总结：模糊PID控制是一种基于模糊逻辑和PID控制相结合的控制方法，能够更好地应对非线性、时变和模糊的控制系统。
pid控制参数的模糊整定方法
pid控制参数的模糊整定方法下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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pid模糊控制算法
pid模糊控制算法PID模糊控制算法是一种常见的控制算法，可用于控制各种系统，如机械、电子、化学等。
PID模糊控制算法是基于PID控制算法和模糊控制算法的结合，通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
PID控制算法是一种常见的控制算法，它通过不断调整控制器的比例、积分和微分系数，使系统的输出与期望输出尽可能接近，从而实现对系统的控制。
PID控制算法具有简单、稳定等特点，但在实际应用中，由于不同系统的特性不同，需要不断调整PID参数才能达到最优控制效果。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过将模糊逻辑应用于控制系统中的输入和输出，实现对系统的控制。
模糊控制算法具有适应性强、能够处理非线性问题等特点，但需要大量的实验数据和人工经验才能确定模糊规则和隶属函数，且计算量较大。
PID模糊控制算法是将PID控制算法和模糊控制算法相结合的一种控制算法。
通过模糊化处理PID控制算法的参数，使其更适应实际控制系统的特性，达到更好的控制效果。
在PID模糊控制算法中，模糊化处理的方法可以采用模糊逻辑进行处理，也可以采用神经网络等方法进行处理。
PID模糊控制算法的基本步骤包括：确定系统模型、设计模糊控制器、模糊化处理PID参数、计算控制量、实现控制。
具体来说，首先需要确定系统的数学模型，包括系统的输入、输出、状态变量等。
然后，设计模糊控制器，包括模糊规则、隶属函数等。
接下来，将PID控制算法的参数进行模糊化处理，得到模糊PID控制算法的参数。
然后，计算控制量，根据控制量调整系统的输出。
最后，实现控制，将控制量输入到控制系统中进行控制。
PID模糊控制算法的优点在于能够克服PID控制算法的缺点，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性。
同时，由于模糊控制算法具有非线性处理能力，因此可以处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
PID模糊控制算法是一种基于PID控制算法和模糊控制算法相结合的控制算法，具有更好的适应性、稳定性和鲁棒性，能够处理更加复杂的系统，提高控制精度和系统响应速度。
模糊PID基本控制原理
模糊PID的基本介绍与原理一、PID基本概念介绍我们要一辆汽车到达某个固定位置，让它通过PID的控制方式行驶距离起点110米后停下来。
1）：P比例控制，就是让汽车按照一定的速度走，然后停下。
比如比例系数为56（速度m/S），则行驶2秒就走了112米，然后就不走了。
说明P比例控制是一种最简单的控制方式，控制器的输出与输入误差信号成比例关系。
但是仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
比如上面的只能走到112米，无论怎样都走不到110米，2米就相当于稳态误差。
2）：PI积分控制，就是按照一定的步伐走到112米步然后回头接着走，行驶到56米位置时，然后又回头向110米位置。
在110位置处来回晃荡几次，最后停在110米的位置。
说明：在积分I控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。
对一个自动控制系统来说，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。
为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项”。
积分项对误差的影响取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。
这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大，从而使稳态误差进一步减小，直到等于0。
因此，比例+积分（PI）控制器可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
3）：PD微分控制，就是按照一定的速度走到一百零几米后，再慢慢地走向110米的位置靠近，如果最后能精确停在110米的位置，就是无静差控制；如果停在110米附近（如109米或111米位置），就是有静差控制。
说明：在微分控制D中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。
自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳，原因是存在较大惯性组件（环节）或滞后组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。
解决的办法是使抑制误差作用的变化“超前”，即在误差接近于零时，抑制误差的作用就应该是零。
这就是说，在控制器中仅引入“比例P”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项”，它能预测误差变化的趋势。
模糊PID复合控制对水温的控制
模糊PID 复合控制对水温的控制PID 控制就是比例积分微分控制，其控制规律如下：01(t)(t)(e(t)())t p D I de u K e d T T dtττ=++⎰ 式中，p K 为比例增益，p K 与比例度δ成倒数关系，即1/p K δ=；I T 为积分时间；D T 为微分时间；(t)u 为PID 调节器的输出信号；e(t)为给定值()r t 与测量值y()t 之差（即e()()y()t r t t =-）。
控制输出由三部分组成：比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量，以此产生控制作用，减少偏差。
比例系数的作用是加快系统的响应速度，比例系数越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但容易产生超调，甚至会导致系统的不稳定；比例系数过小，会降低系统的调节精度，系统响应速度变慢，调节时间变长，系统动态、静态特性变坏。
积分环节——用于消除静差，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数I T 的大小，I T 越小，积分作用越强。
但积分作用过强，会引起系统的不稳定。
微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量，在偏差信号发生较大变化以前，提前引入一个早期的校正信号，取到加快系统动作速度，减小调节时间的作用。
但微分作用过强，会引起系统的振荡。
模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法。
常规模糊控制器的原理如下：模糊PID 复合控制将模糊技术与常规PID 控制算法相结合，达到较高的控制精度。
当温度偏差较大时采用模糊控制，响应速度快，动态性能好；当温度偏差较小时采用PID 控制，静态性能好，满足系统控制精度。
因此它比单个的模糊控制器和单个的PID 调节器都有更好的控制性能。
其基本原理如下：PID 模糊控制重要的任务是找出PID 的三个参数与误差e 和误差变化率c e 之间的模糊关系，在运行中不断检测e 和c e ，根据确定的模糊控制规则来对三个参数进行在线调整，满足不同e 和c e 时对三个参数的不同要求。
基于模糊免疫pid的喷灌控制系统设计及实现
基于模糊免疫pid的喷灌控制系统设计及实现随着农林牧渔业的发展，农业生产必须要求高效、精准和节约特别是水资源，以满足广大农民的需求。
近年来，喷灌技术已发展为一种既可实现快速和精确灌溉，又能减少水资源消耗的灌溉方式。
喷灌技术的控制系统是决定喷灌质量的关键环节。
模糊免疫PID（Fuzzy-Immune PID）是一种灵活、靠谱的控制算法，它结合了免疫技术和模糊技术的优点，具有自学习能力和自适应能力，是目前最先进的控制算法。
本文将介绍近年来基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的设计原理及实现方法。
首先，本文介绍Fuzzy-Immune PID的控制算法。
Fuzzy-Immune PID运用模糊技术和免疫算法，模糊可以将系统的不确定性表达为模糊集合，以表达系统不确定性，从而使系统引入自学习和自适应功能；免疫技术可以改善传统PID控制器调节效率，提高系统控制质量，增强控制稳定性，具有快速反应和较高的鲁棒性，因此Fuzzy-Immune PID是喷灌控制系统的理想选择。
其次，本文详细介绍了基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的设计流程。
在设计喷灌控制系统前，首先要分析喷灌控制系统的功能要求，确定系统控制参数；其次，将信息经过采样和处理，满足信号采集和传输要求；然后，采用模糊控制算法监控系统，实现系统的控制；最后，构建具有可视界面的系统，实现系统的可视化控制和实时监控。
最后，本文介绍了基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统的实现过程。
该系统采用了可移植的控制系统软件环境LabView，可以实现控制系统的可视化和可定制编程，利用现有的模块快速构建喷灌控制系统，并可以快速自定义编写程序组件，并实现喷灌控制系统快速实现。
综上所述，基于Fuzzy-Immune PID的喷灌控制系统以及其实现为农业提高生产质量提供了可靠的保障，具有自学习能力和自适应能力，已成为农业生产中的重要技术。
一种新型模糊PID复合控制器的设计方法及应用
摘 要： 提出了一种新型的模糊 ＰＴ复合控制器的设计方法 通过使 ＰＴ线性控制器和模糊控制器并行结合， Ｉ ） Ｉ ） 在 偏离工作点较远的区域以模糊控制为主， 在工作点附近则主要使用 ＰＤ线性控制。同时， Ｉ 为了保证两者的平稳过 渡、 采用模糊推理完成 切换”模糊切换）仿真结果表明本文提出的模糊 ＰＴ复合控制器实现了ＰＤ控制器和模 （ 、 Ｉ ） Ｉ 糊 ＰＴ控制器的优势互补和控制性能的明显改进。 Ｉ ） 关锐词 模糊控制； Ｉ ＰＤ控制； 复合控制； 模糊推理； 锅炉过热汽温
保证两者的平稳过渡， 采用模糊推理完成“ 切换”模 （ 糊切换）实现了两种控制器的优势互补和控制性能 ，
的明显改进 。
质。自从 Ｅ Ｈ Ｍａ ｄｎ 首次将模糊控制技术应用 ． ｍ ａｉ ． 于锅炉和蒸汽机的控制， 模糊控制在工业过程控制 中获得了广泛应用闭。模糊控制的特点是在偏离工 作点较远的区域可明显地改善控制的动态性能， 并 且对控制对象特性的变化比ＰＤ线性控制器具有 Ｉ
ＮＢ Ｍ ＮＳ Ｚ Ｐ Ｐ Ｂ Ｎ Ｓ Ｍ Ｐ
模 Ｐ门 １ 糊Ｉ ４ Ｄ ｚ
模糊
一 － ／ １ ２３ 一 ／ １３ ２ ３ １３ ０ ／ ／ １
－｝ Ｐ － Ｒ ｝ Ｉ Ｄ
Байду номын сангаас
被控
过程
图 ２ 前提变． （ △ １ ｅ和 ｅ 的隶属 函傲
Ｎ ＶＲ ＮＲ ＮＭ ＮＳ ＮＶＳ Ｚ Ｚ Ｐ Ｐ Ｎ Ｐ Ｐ Ｚ ＶＳ Ｓ Ｍ Ｂ ＶＢ Ｐ Ｐ
Ｍ换
图 １ 模糊一Ｉ ＰＤ复合控制系统的结构
３ 模糊 ＰＤ控制器的设计和参数 Ｉ
整定
本文提出的模糊 Ｉ ＰＤ控制器由模糊 Ｐ 和模糊 Ｉ Ｐ Ｄ控制器组合而成， 两者共用 Ｐ 控制器的模糊规 Ｉ
模糊pid控制实例
模糊pid控制实例（原创版）目录一、引言二、模糊 PID 控制的概述三、模糊 PID 控制的实例分析四、总结正文一、引言在工业控制系统中，PID 控制是一种常见的控制方法，它通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节的组合，实现对被控对象的精确控制。
然而，在面对一些非线性、时变性、不确定性等特点的复杂系统时，传统 PID 控制可能存在不足。
为了解决这些问题，模糊 PID 控制应运而生。
二、模糊 PID 控制的概述模糊 PID 控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，它将传统 PID 控制中的比例、积分、微分环节的参数调整改为模糊逻辑推理，使控制系统具有更强的自适应性和鲁棒性。
模糊 PID 控制主要分为三个部分：模糊化、模糊推理和清晰化。
其中，模糊化是将输入的连续量转换为模糊量；模糊推理是基于模糊逻辑对模糊量进行处理；清晰化是将模糊推理的结果转换为连续量，以实现对被控对象的控制。
三、模糊 PID 控制的实例分析以一个加热器为例，由于加热器的温度控制系统存在非线性、时变性等特点，传统 PID 控制效果不佳。
而采用模糊 PID 控制，可以有效改善控制效果。
具体步骤如下：1.确定控制变量：本例中，控制变量为加热器的输出功率。
2.确定模糊化方法：根据输入的连续量，采用三角模糊化方法将输入量转换为模糊量。
3.确定模糊推理：根据模糊量，利用模糊逻辑推理方法确定比例、积分、微分环节的参数。
4.确定清晰化方法：将模糊推理的结果转换为连续量，得到加热器的输出功率。
5.根据输出功率，调整加热器的工作状态，实现对温度的控制。
四、总结模糊 PID 控制作为一种基于模糊逻辑的控制策略，具有较强的自适应性和鲁棒性，能够有效应对复杂系统的非线性、时变性、不确定性等特点。
模糊PID控制
Fuzzy - simulink有关模糊PID问题概述最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：(1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp 与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
(2)当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
(3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
PID控制与模糊PID控制
目录一、PID整定口诀 (2)二、PID控制与模糊控制比较 (3)三、PID控制方案 (4)四、模糊控制方案 (4)五、PID线性控温法 (4)六、PID控制理论 (5)七、模糊控制原理 (6)1.模糊控制系统的基本概念 (6)2.模糊控制系统的组成 (7)3.模糊控制的基本原理 (8)八、模糊PID复合控制算法 (9)1.模糊PID复合算法 (9)2.模糊PID算法运用 (10)九、MATLAB及其模糊逻辑工具箱和仿真环境 (14)1.模糊逻辑工具箱 (14)2.模糊PID的仿真 (15)3.仿真结果与分析 (19)4.结论 (20)十、基于Labview的模糊控制系统设计 (20)1.模糊控制系统的设计 (20)一、PID整定口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查。
先是比例后积分，最后再把微分加。
曲线振荡很频繁，比例度盘要放大。
曲线漂浮绕大弯，比例度盘往小扳。
曲线偏离回复慢，积分时间往下降。
曲线波动周期长，积分时间再加长。
曲线振荡频率快，先把微分降下来。
动差大来波动慢，微分时间应加长。
理想曲线两个波，前高后低四比一。
一看二调多分析，调节质量不会低。
（1）参数调整一般规则由各个参数的控制规律可知，比例P使反应变快，微分D使反应提前，积分I使反应滞后。
在一定范围内，P、D值越大，调节的效果越好。
1.在输出不振荡时，增大比例增益P。
2.在输出不振荡时，减小积分时间常数Ti。
3.在输出不振荡时，增大微分时间常数Td。
（2）PID控制器参数整定的方法1.理论计算整定法它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。
这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。
2.工程整定方法它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际终被广泛采用。
PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。
三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。
模糊PID复合控制
模糊PID复合控制作者：韩达来源：《数字技术与应用》2011年第03期摘要:众所周知,在控制理论中,积分控制作用能消除稳态误差,但是动态响应较慢。
因此,为了改善模糊控制的稳态性能,常把积分作用引入了模糊控制器,采用了模糊控制与PID控制相结合组成模糊PID控制器,以改善模糊控制器的稳态性能。
关键词:模糊PID复合控制中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2011)03-0024－02模糊控制技术的诞生至今20多年来,在模糊控制方法方面已经取得了不少研究成果与进展。
早期的经典模糊控制器与常规的控制器相比具有无须建立被控对象的数学模型,对被控对象的非线形和时变性具有一定的适应能力,即鲁棒性较好等特点。
但它也有一些需要进一步改进和提高的地方,常规的二维模糊控制器是以误差和误差变化作为输入变量,因此,一般认为这种控制器具有模糊比例－微分作用,而缺少模糊积分控制作用。
这样的模糊控制系统的动态性能较佳,而稳态性能则不能令人满意。
1、PID控制器PID控制是比例积分微分控制的简称。
在生产过程自动控制的发展历程中,PID控制是历史最悠久,生命力最强的控制方式。
它具有原理简单,适应性强,使用方便等优点。
所谓PID控制就是将系统的偏差(误差)的比例－积分－微分进行线性组合构成的控制作用。
其控制算法为:其中为PID控制器的输出信号,为偏差信号,为比例增益,为积分增益,为微分增益。
上式也可化为以下形式:其中为积分时间常数,为微分时间常数。
在PID控制器中,比例控制使系统响应速度加快,但不能消除稳态误差;积分作用能消除稳态误差,提高精度,但使系统响应变慢,稳定性变坏;微分作用使控制器增加了预测作用,有助于补偿控制环中的滞后或计算延迟,增加了系统的快速性和稳定性。
三者相结合,可以实现稳定的满足性能指标要求的控制系统。
但是PID控制方法适用于可建立精确数学模型的线性定常参数系统,而实际的工业过程中常存在着非线性,时变性等因素,因此常规的PID控制器难以实现有效控制。
26. 如何结合模糊控制和PID控制？
26. 如何结合模糊控制和PID控制？26、如何结合模糊控制和 PID 控制？在现代工业控制领域，模糊控制和 PID 控制是两种常见且重要的控制策略。
它们各自具有独特的优势和适用场景，但在某些复杂的控制系统中，将两者结合起来往往能够实现更出色的控制效果。
那么，如何有效地结合模糊控制和 PID 控制呢？首先，我们来分别了解一下模糊控制和 PID 控制。
PID 控制，即比例积分微分控制，是一种基于误差反馈的经典控制方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的组合来调整控制量，以实现对系统的精确控制。
比例环节主要用于快速响应误差，积分环节用于消除稳态误差，而微分环节则用于预测误差的变化趋势，从而提前进行调整，改善系统的动态性能。
PID 控制算法简单易懂，参数调整相对较为直观，在许多工业过程中得到了广泛的应用。
然而，PID 控制对于具有非线性、时变、不确定性等复杂特性的系统，往往难以达到理想的控制效果，因为其参数一旦确定，在整个控制过程中通常是固定不变的。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的智能控制方法。
它不依赖于精确的数学模型，而是通过模糊规则和模糊推理来实现控制。
模糊控制能够较好地处理非线性、时变和不确定性问题，对于那些难以建立精确数学模型的系统具有独特的优势。
但模糊控制的精度相对较低，稳态性能可能不够理想。
接下来，我们探讨一下将模糊控制和 PID 控制结合的方法。
一种常见的结合方式是模糊PID 切换控制。
在这种方法中，根据系统的运行状态和误差大小等条件，在模糊控制和 PID 控制之间进行切换。
例如，当系统处于较大误差或快速变化的阶段，采用模糊控制来快速响应和应对不确定性；而当系统接近稳态，误差较小时，切换到PID 控制，以实现更精确的稳态控制。
切换的时机和条件需要根据具体的系统特性和控制要求进行精心设计。
另一种结合方式是模糊PID 复合控制。
在这种方法中，模糊控制和PID 控制同时作用于系统，两者的输出通过一定的权重进行合成。
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第２ 卷 ８
第３ 期
Байду номын сангаас２０ ０ ７年 ３月
纺 织 学 报 Ｊ￣ｎｌｏ ｅ ｔｅ Ｒ ｓａｃ ｏ ａ ｆＴ ｘｉ ｅｅｒｈ ｌ
Ｖｏ ． Ｎｏ． １２８ ３
Ｍａ． ｒ ２０ ０７
文 章 编 号 ：２３９２ （０７ ０—１００ ０５．７ １２０ ｝３００—４
文献标识码 ： Ａ
中图 分 类 号 ：Ｓ ５ ． Ｔ １２ ７
Ｆｕ ｚ － Ｄ ｙ ｉ ｏ ｒ ｌｏ ｈｅ ｗｏ ｋ ｐ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓ ｏ ｔ ｍ ｉｉ ｇ ｎｏ ｚｅ ｚ ｙ ＰＩ ｈ ｂｒｄ ｃ ｎｔ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ａ ｏ ｚ ｎ ｚ ｌ
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规 ＰＤ控 制 或 者模 糊 控 制 方 法 难 以对 其 进 行 有 效 的 控 制 。 为 了提 高控 制 系 统 的 动 态 和 稳 态 性 能 ， 合 常 规 ＰＤ控 Ｉ 结 Ｉ
制 与 模 糊 控 制 的特 点 ， 用 了模 糊 ＰＤ复 合 控 制 方 法 ， 偏 离 工 作 点 较 远 的 区域 以 模 糊 控 制 为 主 ， 作 点 附 近 主 要 采 Ｉ 在 工
ｓｍｕ ａｉｎ ａ ｄ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｙ ｒｄ ｃ ｎ ｒｌ ｒｉ ｂ ｅｔ ｏ ｔ ｌｔ ｅ ｓ ｐ ｌｉｇ ｐ ｓ ｕ ｅ ａ ｈ ｒｓ ｔ ｉ ｌｔ ｏ ｎ ｘ ｅ ｉ ｎ ｈ ｗ ｔｔｅ ｈ ｂ ｏ ｔ ｌ ｓａ ｌ ｏ ｃ ｎ ｒ ｕ ｐ ｙｎ ｒ ｓ ｒ ｔｔｅ ｐ ｅ ｈ ｉ ｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｅ
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运 用 ＰＤ 对雾 化 喷 嘴 压 力 系 统 进行 控 制 。仿 真 与 实 验结 果表 明 ， 模 糊 控 制 器 可 以有 效 地 将 雾 化 喷 嘴 供 气 压 力控 Ｉ 该 制 在 稳 定 设 定 值 上 ， 且 动 态 响应 快 ， 态 误 差 小 ， 有 很 好 的稳 定 鲁 棒 性 。 并 稳 具 关键词 雾 化 喷 嘴 ； 糊 ＰＤ复合 控 制 ；电 气 比例 阀 ； 真 模 Ｉ 仿
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雾 化 喷 嘴工 作 参 数 的模糊 Ｐ Ｄ 复 合控 制 Ｉ
张 政 ， 俊 民 魏
（ 江 理 工 大 学 机 械 电 子 工程 ， 江 杭 州 ３０ １） 浙 浙 １０ ８
摘
要
雾 化 喷 嘴 供 气 压 力 系统 难 以用 精 确 的 数 学 模 型 来 表 示 ， 且 具 有 一 定 的 非 线 性 和 时 变 性 的 特 点 ， 用 常 并 运
ｉ ｒｖ ｎ ｈ ｙ ａ ｃ ａ ｄ ｓｅ ｄ ｔｔ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｏ ｔ ｌｓ ｓｅ ． ｕ ， ｔ ｅ ｃ ｎｒ ｌｏ ｅ ｐ ｓｕ ｍｐ ｉｇ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍ ｏ ｉ ｎ ｔａ ｙ ｓａｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｙ ｔｍ Ｔｈ ｓ ｈ ｏ ｔ ｆ ｔ ｒ ｓ ｒ ｏ ｏ ｈ ｅ ｅ ｓ ｐ ｌ ｙ ｔ ｍ ｈ ｔ ｍ ｚｎ ｏ ｚｅ ｉ ｘ ｃ ｔｄ ｉ ｕ ｈ ａｗａ ｈ ｔｉ ｈ ｇｏ ｕ ｔｅ ｗａ ｒ ｔｅ ｗ ｒ ｉｇ ｕ ｐｙ ｓ ｓｅ ｏ ｔｅ ａｏ ｆ ｉ ｉｇ ｎ ｚｌ ｓｅ ｅ ｕｅ ｎ ｓ ｃ ｙｔ ａ ｎｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｆｒｈ ｒａ ｙ ｆ ｍ ｏ ｋｎ ｅ ｏ ｈ