模糊免疫PID控制器设计及温度控制仿真

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本科毕业论文PID温控系统的设计及仿真

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 本科生毕业论文题目PID温控系统的设计及仿真学生指导教师学院信息科学与工程学院专业班级完成时间年月摘要温度是工业控制的主要被控参数之一。

可是由于温度自身的一些特点，如惯性大，滞后现象严重，难以建立精确的数学模型等，给控制过程带来了难题。

要对温度进行控制，有很多方案可选。

PID 控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。

模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。

研究分析了PID 控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用了用模糊规则整定P K 、I K 两个参数的模糊自整定PID 控制方法。

本研究以电烤箱为控制对象，用MATLAB 软件对PID 控制、模糊控制和参数模糊自整定PID 控制的控制性能分别进行了仿真研究。

仿真结果表明PID 对于对象模型复杂和模型难以确定的控制系统具有很大的局限性，不能满足调节时间短、超调小的技术要求。

由于模糊控制的理论（如量化因子和比例因子的确定问题）并不完善，其可能获得的控制性能无法把握，而且模糊控制易受模糊规则有限等级的限制而引起稳态误差。

参数模糊自整定PID 控制吸收前两种方法的长处，满足了调节时间短、超调量为零且稳态误差较小的控制要求。

因此本论文最终确定采用参数模糊自整定PID 控制方案。

本系统硬件采用了以 AT89C52 单片机为核心的温度控制器，选用 k 型热电偶为温度传感器结合MAX6675芯片构成前向通道，同时双向晶闸管和SSR 构成后向通道，由按键、LED 数码显示器及报警单元等组成人机联系电路。

关键词：单片机，PID ，模糊控制，仿真ABSTRACTTemperature is one of the main parameters in the industrial process control.Yetthere are difficultiesto have a good control oftemperature becauseof the characteristics of the temperature itself:the temperature inertia is great, its time-lag is serious and it is hardto establish an accurate mathematical model.There are many methods to be selected in order to control a system. The PID controlis simple,easily realized andin most casesit meetsthe control demand. Fuzzy control has the advantage of quickness,itsrobustness is good and there is no needto know theobject ’smathematical model.This paper analyses the advantages and disadvantages of both PID control and fuzzycontrol and es to the method of bining them together,fuzzy self-tuningPID control. In this method,P K and I K of the PID controller are adjusted by fuzzy control rules ．In the paper simulations of PID control, fuzzy control and fuzzyself-tuning PID control are done by MATLAB to control a electric oven.Conclusions are that for those control objects of which models are plicated or hard to establish,the PID method has limitation and doesn ’t meet the control demand. As the fuzzy control method theory is not perfect, a good control performance cannot be expected. And it could easily cause the steady-state error for it is restricted by limited grades of the fuzzy rules.Finally the fuzzy self-tuning PID control method is selected, since it meets the control demands.In this paper AT89C52 is used as controller, toward access is posed of K which is used as the temperature sensor and MAX6675.Backward access is posed of bidirectional thyristor and SSR. Man-machine circuit is posed of keyboard, LED and warning unit, etc.Key words ：Micro Controller, PID Control, Fuzzy Control, Simulation目录摘要IABSTRACTII第一章绪论11.1 课题的提出及意义11.2 控制系统背景介绍11.3 当代温控系统及智能算法2第二章温控系统的设计52.1 温控系统的总体设计52.1.1 温控系统设计的基本原则52.1.2 温控系统的结构及设计62.2 温控系统的硬件设计72.2.1 前向通道设计72.2.2 后向通道设计102.2.3 人机通道设计11小结15第三章系统控制方案163.1 PID 控制163.1.1 PID的概述163.1.2 PID 控制的基本理论及特点163.2 模糊控制183.2.1 模糊控制的概述183.2.2 模糊控制的基本原理及特点183.3 模糊PID 控制19小结21第四章仿真研究224.1 MATLAB及其模糊逻辑工具箱和仿真环境simulink224.2 仿真和优选234.2.1 控制对象模型234.2.2 仿真和方案选择25小结32第五章总结与展望335.1 主要工作容335.2 工作小结335.3 存在的问题及未来的方向34结束语35参考文献36第一章绪论1.1 课题的提出及意义温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。

模糊PID控制器的设计及其仿真

李西风（１９８４一），男（汉族），陕西省西安市人，硕士研究生，主要研究领域为航空宇航制造。吕嘉凯（１９８３一），男（汉族）。吉林省舒兰市人，硕士研究生，主要研究方向为图像压缩和图像去噪。
ＪＩ．＝旦ｋ。＝旦
（１）
ｃ
ｅＣ
２．３ＦＵｚｚｙ—ＰＩＤ控制器输入输出变量的确立
基于对系统的上述分析，模糊控制器以误差ｅ和误差变
化ｅｃ作为输入，△ｋｐ、△五。、Ａｋａ分别为系统ＰＩＤ控制器的三个
控制参数一、ｋ。、ｋｄ的修正值，系统实时控制参数Ｉ”ｋ；、ｋ。取值（式（２），式中ｋｐ’、ｔ’、ｋ７为预整定值ｌｋ
糊ＰＩＤ控制器中，经过模糊逻辑推理后，输出的是模糊判断，它是多条模糊控制规则所得结论的综合。它是一个模糊量而不能直接控制对象，还需要用合理的方法将模糊量转化为精确量（解模糊化）Ｕ（ｔ），去控制被控系统，以便最好地发挥模糊推理结果的决策效果。解模糊化算法虽多，但在实际工
一１３２一万方数据
图４常规ＰＩＤ控制器系统响应曲线图
砟＝ｋ’ｐ＋Ａｋｐ
ｋｉ＝虬＋触ｊ
（２）
ｋｄ＝“＋△Ｊ｝ｄ
将误差ｅ，误差的变化率ｅｃ和三个参数Ａｋｐ，肚；、△ｋ转化成模糊语言表示，以便系统进行模糊化数据处理（它们之间的
模糊关系见（表１—３）。设定输入输出语言变量模糊子集为｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝，并简记为｛ＮＢ。
ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢｌ，模糊子集的数量决定了对所研究的变量论域的模糊分割的精细程度。模糊子集太少则模糊
系统图和常规ＰＩＤ控制系统图进行系统仿真实验。
仿真时，取皮革温度收缩测定仪温度控制系统的传递函
数为研究对象，见（式５）。对该仪器的温度控制系统分别采

模糊PID温度控制系统的设计

模糊PID温度控制系统的设计模糊PID控制是一种将模糊逻辑和PID控制相结合的控制方法，它充分利用了PID控制器的优点，同时通过引入模糊逻辑来克服传统PID控制中的一些问题，如参数调整不易、对非线性和时变系统的适应性较差等。

本文将介绍模糊PID温度控制系统的设计。

一、系统结构设计模糊PID温度控制系统的基本结构包括输入端、模糊推理机和输出端。

输入端包括温度传感器和设定温度设备，用于测量被控温度和设定温度。

模糊推理机通过将模糊化的输入转换为模糊化的输出，生成对应的控制量。

输出端包括执行器，将控制量转换为控制信号，使温度回路的输出能够稳定地接近设定值。

二、模糊化模糊化是将连续性的输入（如温度误差和误差变化率）转换为模糊集合的过程。

在模糊化中，需确定输入的模糊集合函数和隶属度函数的形状。

常见的模糊集合函数有三角型、梯形和高斯型函数。

可以根据实际系统的特点和需求选择适合的模糊集合函数，并确定隶属度函数的参数。

三、模糊推理机模糊推理机是模糊PID控制的核心部分，它通过模糊化的输入和事先设定的模糊规则来生成模糊化的输出。

首先，需要确定模糊规则的数量和形式。

常见的模糊规则形式有“IF-THEN”规则和模糊关联规则。

在确定模糊规则时，可以参考专家经验或使用模糊综合评判方法进行推导。

然后，需要设计模糊推理机的推理引擎，常见的方法有最大隶属度法和加权平均法。

四、解模糊化和反馈解模糊化是将模糊化的输出转换为实际的控制量，以便执行器能够产生相应的控制信号。

常见的解模糊化方法有最大隶属度法、面积法和中心平均法等。

在解模糊化的过程中，可以根据系统的需求和性能要求选择合适的解模糊化方法，并确定相应的解模糊化函数和参数。

另外，模糊PID 控制系统通常还会加入反馈环节，用于对控制效果进行调整和修正，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

五、参数调整和性能评价模糊PID控制器的参数调整是控制系统设计中的重要环节。

传统的PID控制器可以通过经验公式或试错法进行参数调整，而模糊PID控制器通常使用专家经验、试验方法或优化算法进行参数调整。

自适应模糊PID控制器的设计与仿真

自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。

本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。

1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。

这可以通过实验数据或者理论分析来完成。

一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。

1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。

模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。

1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。

PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。

1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。

一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。

2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。

具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。

包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。

2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。

2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。

2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。

2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。

根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。

3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤(修改)

模糊PID控制器的设计与仿真设计模糊PID控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中，这个过程就是精确量模糊化的过程。

模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值，最终形成一个模糊集合。

本次设计系统的精确量包括以下变量：变化量e ，变化量的变化速率ec 还有参数整定过程中的输出量ΔK P，ΔK D，ΔK I，在设计模糊PID 的过程中，需要将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值。

本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=[-6,-4,-2,0,2,4,6];Ec=[-6,-4,-2,0,2,4,6]。

模糊PID控制器的设计选用二维模糊控制器。

以给定值的偏差e和偏差变化ec为输入；ΔK P，ΔK D，ΔK I为输出的自适应模糊PID控制器，见图1。

图1模糊PID控制器（1）模糊变量选取输入变量E和EC的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围。

就本系统而言，设置语言变量取七个，分别为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。

(2)语言变量及隶属函数根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定：e ，ec 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝ΔK P ，ΔK D ，ΔK I 论域：｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝应用模糊合成推理PID 参数的整定算法。

第k 个采样时间的整定为).()(,)()(,)()(000k K K k K k K K k K k K K k K D D D I I I P P P ∆+=∆+=∆+=式中000,,D I P K K K 为经典PID 控制器的初始参数。

设置输入变量隶属度函数如图2所示，输出变量隶属度函数如图3所示。

图2 输入变量隶属度函图3 输出变量隶属度函（3）编辑模糊规则库根据以上各输出参数的模糊规则表，可以归纳出49条控制逻辑规则，具体的控制规则如下所示：1.If (e is NB) and (ec is NB) then (kp is NB)(ki is PB)(kd is NS)(1)2.If (e is NB) and (ec is NM) then (kp is NB)(ki is PB)(kd is PS)(1)3.If (e is NB) and (ec is NS) then (kp is NM)(ki is PM)(kd is PB)(1)4.If (e is NB) and (ec is ZO) then (kp is NM)(ki is PM)(kd is PB)(1)5.If (e is NB) and (ec is PS) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PB)(1)6.If (e is NB) and (ec is PM) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is PM)(1)7.If (e is NB) and (ec is PB) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is NS)(1)8.If (e is NM) and (ec is NB) then (kp is NB)(ki is PB)(kd is NS)(1)9.If (e is NM) and (ec is NM) then (kp is NB)(ki is PB)(kd is PS)(1)11.I f (e is NM) and (ec is ZO) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PM)(1)12.I f (e is NM) and (ec is PS) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PM)(1)13.I f (e is NM) and (ec is PM) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is PS)(1)14.I f (e is NM) and (ec is PB) then (kp is PS)(ki is ZO)(kd is ZO)(1)15.I f (e is NS) and (ec is NB) then (kp is NM)(ki is PB)(kd is ZO)(1)16.I f (e is NS) and (ec is NM) then (kp is NM)(ki is PM)(kd is PS)(1)17.I f (e is NS) and (ec is NS) then (kp is NM)(ki is PS)(kd is PM)(1)18.I f (e is NS) and (ec is ZO) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PM)(1)19.I f (e is NS) and (ec is PS) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is PS)(1)20.I f (e is NS) and (ec is PM) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is PS)(1)21.I f (e is NS) and (ec is PB) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is ZO)(1)22.I f (e is ZO) and (ec is NB) then (kp is NM)(ki is PM)(kd is ZO)(1)23.I f (e is ZO) and (ec is NM) then (kp is NM)(ki is PM)(kd is PS)(1)24.I f (e is ZO) and (ec is NS) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PS)(1)25.I f (e is ZO) and (ec is ZO) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is PS)(1)26.I f (e is ZO) and (ec is PS) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is PS)(1)27.I f (e is ZO) and (ec is PM) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is PS)(1)28.I f (e is ZO) and (ec is PB) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is ZO)(1)29.I f (e is PS) and (ec is NB) then (kp is NS)(ki is PM)(kd is ZO)(1)30.I f (e is PS) and (ec is NM) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is ZO)(1)31.I f (e is PS) and (ec is NS) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is ZO)(1)32.I f (e is PS) and (ec is ZO) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is ZO)(1)33.I f (e is PS) and (ec is PS) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is ZO)(1)34.I f (e is PS) and (ec is PM) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is ZO)(1)36.I f (e is PM) and (ec is NB) then (kp is NS)(ki is ZO)(kd is NB)(1)37.I f (e is PM) and (ec is NM) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is PS)(1)38.I f (e is PM) and (ec is NS) then (kp is PS)(ki is NS)(kd is NS)(1)39.I f (e is PM) and (ec is ZO) then (kp is PM)(ki is NS)(kd is NS)(1)40.I f (e is PM) and (ec is PS) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NS)(1)41.I f (e is PM) and (ec is PM) then (kp is PM)(ki is NB)(kd is NS)(1)42.I f (e is PM) and (ec is PB) then (kp is PB)(ki is NB)(kd is NB)(1)43.I f (e is PB) and (ec is NB) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is NB)(1)44.I f (e is PB) and (ec is NM) then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is NM)(1)45.I f (e is PB) and (ec is NS) then (kp is PM)(ki is NS)(kd is NM)(1)46.I f (e is PB) and (ec is ZO) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NM)(1)47.I f (e is PB) and (ec is PS) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NS)(1)48.I f (e is PB) and (ec is PM) then (kp is PB)(ki is NB)(kd is NS)(1)49.I f (e is PB) and (ec is PB) then (kp is PB)(ki is NB)(kd is NB)(1) 把这49条控制逻辑规则，键入到模糊规则库中，如图4。

模糊PID控制器及其在温度控制中的应用

!， "， # 模糊控制规则表
误 -1 !. !. !/ !0 !1 1 -1 -0 -/ 差 1 !. !/ !0 !1 1 -1 -0 -/ -. ) !1 !/ !0 !1 1 -1 -0 -/ -. -. !0 !0 !1 1 -1 -0 -/ -. -. -. !/ !1 1 -1 -0 -/ -. -. -. -. !. 1 -1 -0 -/ -. -. -. -. -.
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引言
模糊控制与经典 BCD 进行不同形式的结合构成复
则，并对由于模糊量化使常规模糊控制器丢失的信息进行了补偿，因此可增强控制系统的鲁棒性、自适应能力和提高控制精度，避免了普通 BCD 模糊控制器在模 “毛刺” ，使系统糊控制和 BCD 控制之间切换时产生的性能得以提高和完善。
这类模糊控制理论上能够很好地合模糊 BCD 控制器，消除极限环振荡。但是，它们之间切换时容易产生高频 “毛刺” （特别是 BCD 切换回模糊控制时），或者难于选取和协调模糊控制与 BCD 控制参数。另外，如果在控制规则中直接引进积分作用形成三维纯 BCD 型模糊控制器，这类方法虽然能够在某种程度上减少余差，但是它们以动态性能变坏为代价，无法保证消除极限环振荡现象，需要急剧增加控制规则数（同时规则难以总结、量化因子和比例因子难以确定）从而相应地增加模
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万方数据
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高精度模糊 "#$ 控制器及其在温度控制中的应用刺” 现象。使得系统性能得以提高。在整个系统的控制过程中首先是以规则库 ! 为前件控制系统，以使系统控制具有较强的鲁棒性和系统响应的快速性。在系统响应接近稳态值时，是以 !、 " 两个规则库控制系统。实现变积分系数的模糊 #$% 控制。这两个规则库之间虽有先后但无优先级，由于在解模糊化处理之后，即 !" & !# ’ !$ ，因此需将采用了 !、 " 输出合并叠加法，把这所有规则对应的输出值根据实际应用加以细致调整，从而使得这所有的控制规则能够自然而然的融为一个整体。

模糊PID 控制器设计及仿真

模糊PID 控制器设计及仿真张三自动化学院10级1班学号摘要: 提出了高动态性能切换模糊PID 控制器设计方法。

通过对传统PID 控制中比例控制和微分控制作用的分析, 结合模糊PID 控制器鲁棒性能和自适应性好的优点, 设计了一类新的模糊控制器。

由于该类控制器先后经历比例控制, 微分控制和模糊PID 控制的切换, 使被控系统不仅具有一般模糊PID 控制器的所具有的良好的鲁棒性能和自适应性, 而且与一般模糊控制器相比具有更小的超调量和调节时间。

关键词: 模糊PID 控制器, 仿真1引言论算法是基于对过去、现在、未来的信息进行综合和估计的一种简单的控制算法, 是一种基于偏差的控制方式。

PID控制器以其算法简单，计算量小，使用方便，鲁棒性较强等优点而得到广泛应用，并取得了良好的控制效果。

但是对于一些时变和非线性的系统常规PID就显得无能为力了。

常规PID控制参数的最佳调整还未实现自动化，依靠人工凑试的整定方法不仅需要丰富的经验和技巧，而且十分费时。

同时，在实际控制系统控制过程中，由于噪声、负载扰动和其他一些环境条件变化的影响，受控过程参数，模型结构均将发生变化。

在这种情况下，采用常规PID 控制器难以获得满意的控制效果，而模糊控制不依赖被控对象精确的数学模型，是在总结操作经验基础上实现自动控制的一种手段。

本文应用模糊推理的方法实现对PID参数的在线自动整定，并依此设计出一般控制系统的模糊参数自整定PID控制器。

基于MATLAB的仿真结果表明与常规PID控制系统相比，该设计能获得更优的鲁棒性和动、静态性及具有良好的自适应性。

2PID控制器的设计及仿真2.1经典PID控制器本经典PID 控制器的传递函数可描述为:G( s) =Kp+KDs+KI /s控制器输入为e( t) =yr ( t) - y( t), 其中yr 为系统参考输入, y为系统输出, 控制器输出为控制量u。

由于比例控制的作用是使动态相应加快, Kp 越大速度越快, 但过大会使系统出现超调甚至使系统不稳定; 微分控制主要是抑制超调; 模糊控制使系统有更好的鲁棒性和自适应性。

一种改进型模糊pid算法及其pcr温控仿真应用

一种改进型模糊pid算法及其pcr温控仿真应用引言：实时温度控制在许多行业中都是非常重要的，特别是在生物医药领域，例如聚合酶链式反应（PCR），即通过复制和扩增DNA片段来检测和识别特定基因序列。

在PCR过程中，精确的温度控制对于结果的准确性至关重要。

传统的PID控制器在温度控制中广泛使用，但其在应对非线性系统和变化环境中的性能可能有限。

因此，本文提出了一种改进的模糊PID算法，以提高PCR温控系统的控制性能。

模糊PID控制器简介：模糊逻辑将模糊语言和模糊集合理论应用于控制系统中，以应对非线性和模糊性问题。

在模糊PID控制器中，输入量、输出量和调整量之间的关系由模糊规则建立。

通过使用模糊集合的隶属函数和模糊推理机制，模糊PID控制器可以实现对非线性系统的控制。

改进型模糊PID算法：传统的PID控制器中，P（比例）、I（积分）和D（微分）是根据经验和试验来确定的。

而在改进型模糊PID算法中，模糊控制器通过自适应调整的方式来根据反馈误差来确定P、I和D的权值。

具体的改进型模糊PID算法可以分为以下几个步骤：1. 设计模糊输入和输出变量及其隶属函数：模糊输入变量包括误差（E）和误差变化率（CE）；模糊输出变量为调整量（delta）。

2.建立模糊规则表：为每个输入变量的每个隶属函数定义模糊规则。

3.输入语言化：将实际值映射到模糊集合中的隶属函数。

4.模糊推理：根据模糊规则表计算输出的模糊集合。

5.解模糊：将模糊集合转化为实际值。

PCR温控系统的仿真应用：为了验证改进型模糊PID算法在PCR温控系统中的有效性，我们进行了仿真实验。

首先，我们建立了PCR温控系统的模型，并设置了一个目标温度。

随后，将改进型模糊PID算法集成到PCR温控系统中，并设置了相应的控制参数。

通过不断调整参数，直到系统达到稳定状态。

然后，我们对PCR温控系统进行了不同工况下的温度控制仿真实验，包括环境温度的变化和PCR反应体系的变化。

基于模糊PID控制的仿真设计

基于模糊PID控制的仿真设计1.引言在现实生活中，控制系统的设计和优化是非常重要的。

PID控制器是一种广泛应用的控制算法，通过调整比例、积分和微分三部分的权重，可以满足不同系统的控制需求。

然而，传统的PID控制器往往难以适应复杂的非线性系统，因此需要一种更灵活、自适应的控制算法。

模糊PID控制就是一种基于模糊逻辑的PID控制方法，它能够根据系统的实际情况自动调整PID参数，从而实现更好的控制效果。

2.模糊PID控制原理模糊PID控制的核心思想是利用模糊逻辑和模糊推理来实现参数的自适应调整。

具体来说，模糊PID控制器首先通过模糊化对系统误差进行模糊描述，然后利用模糊规则库进行模糊推理，得到相应的PID参数调整量，最后通过反模糊化将模糊输出转化为PID参数。

模糊PID控制器的输入是系统误差的变化率和变化量，输出是PID参数的调整量，通过不断迭代逐步优化PID参数，从而实现对系统的精确控制。

3.仿真设计为了验证模糊PID控制的效果，我们可以设计一个简单的控制系统进行仿真。

以水温控制为例，假设我们需要将水温控制在一个特定的设定值附近。

首先，我们需要搭建一个水温控制的仿真模型，包括水温传感器、水温控制器和加热器。

然后，我们可以利用MATLAB等仿真软件进行仿真实验。

在仿真实验中，我们可以设置初始化的PID参数和模糊规则库，然后根据水温的实时变化进行模糊化处理，得到模糊输出。

接下来，将模糊输出进行反模糊化处理，得到PID参数的调整量，并将其应用于PID控制器中。

通过不断迭代，不断优化PID参数，直到水温稳定在设定值附近。

4.结果与讨论通过对水温控制系统的仿真实验，我们可以得到模糊PID控制的控制曲线和误差曲线。

通过分析控制曲线和误差曲线，我们可以评估模糊PID控制的性能，并与传统的PID控制进行对比。

实验结果表明，相比于传统的PID控制算法，模糊PID控制具有更好的控制效果和适应性。

模糊PID控制能够根据系统的实际情况自动调整PID参数，从而实现更好的水温控制效果。

温控制系统的模糊PID参数整定及MATLAB仿真

（1）温度控制的PID控制器参数的整定（2）模糊PID控制器参数论域的确定（3）模糊规则的建立（4）利用fuzzy模糊逻辑工具箱建立模糊控制器（5）模糊推理及反模糊化（6）模糊PID仿真控制器设计（7）matlab下的控制响应曲线性能分析
要确定模糊PID参数的论域范围，首先要根据建好的模型整定普通PID控制器的参数，然后再由该参数，分别确定模糊PID控制器中Kp，Ki，Kd三个参数的论域。
当温差e为中等大小时，为了使系统响应具有较小的超调，Kp 应取得小些，Ki 和Kd 的大小要适中，以保证系统的响应速度。其中，Kd 对系统响应的影响较大。
当温差e较小时，为使系统具有较好的稳态性能，3 个参数均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，并考虑系统的抗干扰性能，当温差变化ed比较小时，Kd 可取得大一些(通常取为中等大小 )；当温差变化ed比较大时，则Kd 要小些。这样可避免温度反复振荡的现象。模糊规则
在上面模糊规则建立后，matlab就能根据论域及相应的7段规则分割，通过模糊推理及反模糊化计算出相应的Kp、Ki、Kd的精确值，然后再由离散化公式u（k）=Kp（k）e(k)+Ki（k）X（k） +Kd(k)[e(k)-e（k-1）]得出加热器精确的功率输出U。
响应曲线符合以上衰减规律，最终取Kp=0.8*4.25=3.4，再由以上规则及根据需
求调整后，Ki 取0.0028，Kd 取100 。simulink 的模块化设计图如下，由于控制
量输出有范围限制，因此要在控制回路加上控制量约束。
图1-1 simulink模块化系统PID仿真模型
仿真的时间选择1000 秒，设定误差值为40。仿真结果后如下图：
设定输入变量e和ec及输出量Kp、Ki、Kd的语言值的模糊子集均设为 {NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，并将其分别对应以上论域范围设置到matlab的fuzzy函数设计中。

温度控制系统模糊自适应PID控制器仿真研究(1)

100 s, Tmax = 300 s之间 , 纯滞后时间为 τ m in = 20 s, τ m ax = 80 s 之
选择各变量的隶属度函数为均匀三角函数 , 根据上面 ΔKp 、 ΔKi、 ΔKd 隶属度函数 ,可以近似的得出各个语言 E、 EC、变量的赋值。
3. 2 P I D 参数模糊调整规则
基金项目 : 北方民族大学校级项目 ( 2007Y030) 收稿日期 : 2010 - 03 - 20
针对上述情况 , 提出了模糊自适应 P I D 控制 , 该控制器结合了 P I D 控制器和模糊控制器的优点 ,利用模糊规则在线调整 P I D 的参数 ,再由 P I D 控制器控制烘干炉的炉温。结果和实验表明 ,模糊自适应 P I D 控制器达到了响应速度快、超调量小 ,对于不同数学模型的系统 ,适应性强的效果。
i3当e较小即接近于设定值时为使系统有良好的稳态性能应增加kp和ki的取值同时为避免系统在设定值由图可见pid控制部分和模糊推理两部分组成只不过它的输入是偏差和偏差变化率ec输出是kpkikdpid参数模糊自整定是找出pid三个参数和偏和偏差变化率ec之间的模糊关系在运行中通过不断检测e和ec根据模糊控制原理来对pid控制器的三个参数进行附近出现振荡并考虑系统的抗干扰性能kd的取值相当重要
1 ) 当偏差 e 较大时 , 为了加速系统的响应速度 , 应取较
大的 KP ; 为了避免由于开始时偏差 e的瞬间变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可范围 , 应取较小的 KD ; 为了防止系统响应出现较大的超调 , 产生积分饱和 , 应对积分作用加以限制 , 通常取 KI = 0, 去掉积分作用。
在线修改 ,以满足不同 e 和 ec 时对控制参数的不同要求 ,从而使被控对象具有良好的动、静态性能。

基于模糊免疫PID控制器的温度控制系统

一
２．７５，：０．０１，ＫＤ＝２５；采样时间取２０ｓ，由模糊免疫
ＰＩＤ控制器的输出公式取Ｋ＝０．３，ｑ：Ｏ．８，Ｋ＿０．００６５，Ｋ。＝
４．５．仿真曲线如图２所示。
MATL A B
，
设计了模糊免疫
P ID
，
控制器
仿真分析了控制效果的稳定性
种控制方法
。
为温度控制系统
提供了
一
2 P ID 控制系统描述
P ID
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
胞．Ｂ细胞也随之减少。在免疫系统的协调下，最终抵御
常规ＰＩＤ控制器
１．０
／厂、＼
／｜／— 一
／／控／稹糊制免器疫ＰＩＤ
０．５
了病毒的侵犯．维持了生理平衡］。生物的这种调节方式可看作是一个控制系统，假设第ｋ代抗原的数量为￡㈨，由抗原刺激产生的细胞数量为
Ｇ ∽ ＝
ｅｍ
（４）
用 “ Ｚｉｅｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ ”法整定常规ＰＩＤ控制器的参数得
＝
４模糊免疫ＰＩＤ控制器的设计

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤(修改)

模糊PID控制器的设计与仿真设计模糊PID控制器时，首先要将精确量转换为模糊量，并且要把转换后的模糊量映射到模糊控制论域当中,这个过程就是精确量模糊化的过程。

模糊化的主要功能就是将输入量精确值转换成为一个模糊变量的值,最终形成一个模糊集合。

本次设计系统的精确量包括以下变量:变化量e ，变化量的变化速率ec 还有参数整定过程中的输出量ΔKP ，ΔKD，ΔKI，在设计模糊PID 的过程中，需要将这些精确量转换成为模糊论域上的模糊值.本系统的误差与误差变化率的模糊论域与基本论域为：E=［—6，-4,—2，0,2,4，6];Ec=[—6，—4,-2,0，2，4,6]。

模糊PID控制器的设计选用二维模糊控制器。

以给定值的偏差e和偏差变化ec为输入；ΔKP ，ΔKD，ΔKI为输出的自适应模糊PID控制器，见图1。

图1模糊PID控制器（1）模糊变量选取输入变量E和EC的模糊化将一定范围(基本论域)的输入变量映射到离散区间(论域)需要先验知识来确定输入变量的范围.就本系统而言，设置语言变量取七个,分别为 NB，NM，NS，ZO,PS，PM,PB。

(2)语言变量及隶属函数根据控制要求，对各个输入，输出变量作如下划定：e，ec论域:{—6,—5，—4，—3，-2，—1,0，1，2，3，4，5，6｝ΔKP ，ΔKD，ΔKI论域：{—6，-5，—4，—3，—2，—1,0，1,2，3,4,5，6｝应用模糊合成推理PID参数的整定算法。

第k个采样时间的整定为).()(,)()(,)()(kKKkKkKKkKkKKkKDDDIIIPPP∆+=∆+=∆+=式中,,DIPKKK为经典PID控制器的初始参数。

设置输入变量隶属度函数如图2所示，输出变量隶属度函数如图3所示。

图2 输入变量隶属度函图3 输出变量隶属度函（3）编辑模糊规则库根据以上各输出参数的模糊规则表，可以归纳出49条控制逻辑规则，具体的控制规则如下所示:1.If （e is NB) and (ec is NB）then （kp is NB)(ki is PB)(kd is NS）（1）2.If (e is NB) and （ec is NM）then (kp is NB)(ki is PB)（kd is PS)(1)3.If (e is NB) and (ec is NS) then （kp is NM)(ki is PM)（kd is PB）（1)4.If (e is NB) and (ec is ZO) then (kp is NM）(ki is PM）（kd is PB)(1)5.If (e is NB）and （ec is PS) then (kp is NS)(ki is PS)（kd is PB）（1)6.If (e is NB）and (ec is PM) then （kp is ZO)(ki is ZO）(kd is PM)（1)7.If （e is NB）and （ec is PB）then (kp is ZO)(ki is ZO)(kd is NS）(1）8.If （e is NM）and (ec is NB）then （kp is NB）(ki is PB）(kd is NS）（1）9.If (e is NM）and （ec is NM）then (kp is NB)(ki is PB)(kd is PS）(1)10.If （e is NM) and (ec is NS) then （kp is NM）（ki is PM）（kd is PB）(1）11.If (e is NM）and （ec is ZO）then （kp is NS）(ki is PS)(kd is PM）(1)12.If (e is NM) and （ec is PS) then （kp is NS）(ki is PS）（kd is PM)（1)13.If (e is NM) and (ec is PM）then (kp is ZO）（ki is ZO)(kd is PS)（1）14.If （e is NM) and （ec is PB）then （kp is PS）（ki is ZO)（kd is ZO）(1)15.If (e is NS) and (ec is NB）then (kp is NM)(ki is PB）（kd is ZO)(1)16.If （e is NS）and (ec is NM）then (kp is NM）（ki is PM）(kd is PS）（1)17.If (e is NS) and （ec is NS) then （kp is NM）（ki is PS)(kd is PM)(1）18.If （e is NS）and （ec is ZO) then (kp is NS）(ki is PS）(kd is PM)(1）19.If (e is NS）and （ec is PS）then (kp is ZO)(ki is ZO）（kd is PS）（1)20.If （e is NS）and (ec is PM）then (kp is PS）（ki is NS）（kd is PS）（1）21.If （e is NS) and (ec is PB) then (kp is PS)(ki is NS)（kd is ZO)(1)22.If (e is ZO）and (ec is NB）then （kp is NM）（ki is PM）(kd is ZO）(1）23.If (e is ZO）and (ec is NM) then (kp is NM)（ki is PM)(kd is PS)（1)24.If (e is ZO) and (ec is NS）then (kp is NS)（ki is PS）（kd is PS)（1）25.If （e is ZO）and （ec is ZO）then （kp is ZO）（ki is ZO)(kd is PS）(1)26.If (e is ZO) and （ec is PS) then (kp is PS）(ki is NS)（kd is PS)(1)27.If （e is ZO）and (ec is PM) then （kp is PM)（ki is NM）（kd is PS）(1）28.If (e is ZO）and (ec is PB）then (kp is PM)（ki is NM）（kd is ZO)（1)29.If （e is PS) and （ec is NB）then （kp is NS)(ki is PM)（kd is ZO）(1)30.If （e is PS) and (ec is NM) then (kp is NS)（ki is PS）（kd is ZO）(1）31.If (e is PS）and (ec is NS）then (kp is ZO)(ki is ZO）（kd is ZO）（1)32.If （e is PS) and (ec is ZO) then （kp is PS）（ki is NS)（kd is ZO)（1)33.If （e is PS) and （ec is PS) then (kp is PS）（ki is NS）（kd is ZO）（1)34.If (e is PS) and (ec is PM）then （kp is PM）(ki is NM)（kd is ZO）(1）35.If （e is PS) and (ec is PB）then （kp is PM）（ki is NB)（kd is ZO）（1)36.If (e is PM）and （ec is NB）then （kp is NS)（ki is ZO)(kd is NB）(1）37.If （e is PM）and （ec is NM) then (kp is ZO）(ki is ZO）（kd is PS)(1)38.If (e is PM）and （ec is NS) then （kp is PS)（ki is NS）（kd is NS）（1)39.If (e is PM) and (ec is ZO）then （kp is PM)（ki is NS)（kd is NS)（1）40.If (e is PM）and (ec is PS) then （kp is PM）(ki is NM)(kd is NS）（1)41.If （e is PM）and （ec is PM) then (kp is PM）(ki is NB）(kd is NS)（1）42.If (e is PM) and (ec is PB）then （kp is PB)（ki is NB）(kd is NB）（1）43.If (e is PB）and （ec is NB) then (kp is ZO)（ki is ZO）（kd is NB)(1)44.If (e is PB）and （ec is NM) then (kp is ZO）（ki is ZO)（kd is NM)（1)45.If （e is PB）and (ec is NS) then （kp is PM)(ki is NS)(kd is NM）（1)46.If （e is PB) and （ec is ZO) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NM）(1)47.If （e is PB) and (ec is PS) then (kp is PM）(ki is NM)(kd is NS）(1)48.If (e is PB) and (ec is PM）then (kp is PB)(ki is NB）(kd is NS)（1）49.If (e is PB) and (ec is PB）then （kp is PB）(ki is NB)（kd is NB)（1）把这49条控制逻辑规则，键入到模糊规则库中，如图4.图4 模糊规则库(5）模糊PID 控制器仿真利用MATLAB 软件中的Simulink 仿真环境，可以对模糊PID 控制器系统进行模拟仿真实验,来检验设计是否达到要求。

模糊PID控制系统设计及MATLAB仿真

相比传统的PID控制系统，基于Matlab的模糊PID控制系统具有更好的适应性和鲁棒性。在面对具有非线性、时变等特点的被控对象时，模糊PID控制系统可以更好地实现精确控制。仿真结果表明，该方法在改善系统的动态性能和稳态精度方面均具有显著的优势。
然而，基于Matlab的模糊PID控制系统仍然存在一些问题需要进一步研究和解决。例如，针对不同的被控对象，如何自适应地调整模糊PID控制器的参数仍然是一个亟待解决的问题。此外，如何进一步提高模糊PID控制系统的鲁棒性和自适应性也是未来研究的重要方向。
模糊PID控制系统设计及MATLAB仿真
01 引言
03 参考内容
目录
02
模糊PID控制系统设计
摘要：本次演示主要介绍了模糊PID控制系统的设计方法及其在MATLAB环境下的仿真过程。首先，阐述了模糊PID控制系统的基本原理和设计流程，并通过一个实际案例加以说明。接下来，介绍了MATLAB仿真的基本原理和实施步骤，并展示了仿真结果。最后，总结了本次演示的主要内容，并指出了未来的研究方向。
（4）设计控制表：根据模糊规则和控制要求，计算出各模糊变量的控制表。
（5）设计去模糊化器：去模糊化器的作用是将模糊量转换为精确量，以便输出到被控对象。
3、设计案例
以一个简单的温度控制系统为例，介绍模糊PID控制系统的设计应用。该系统的输入为温度误差和温度变化率，输出为加热器的控制信号。首先，确定输入输出变量，定义相应的模糊变量。然后，根据控制要求和系统特性制定模糊规则，并计算出各模糊变量的控制表。最后，设计去模糊化器，将模糊量转换为精确量，输出加热器的控制信号。通过这样的设计流程，可以实现对该温度控制系统的数学计算软件，它可以用于各种控制系统仿真的工具。在MATLAB中，可以使用Simulink模块进行系统建模和仿真。Simulink提供了丰富的库和工具箱，可以方便地构建各种类型的控制系统模型，并对系统进行仿真和分析。

模糊PID温度控制方案的仿真优选及其实现

模糊PID温度控制方案的仿真优选及其实现模糊PID温度控制方案的仿真优选及其实现摘要：随着科技的不断发展，温度控制在工业生产中扮演着至关重要的角色。

传统PID控制方法在温度控制中被广泛应用，但在某些非线性或者模糊的系统中效果并不理想。

本文基于模糊控制的思想，结合PID控制策略，提出了一种模糊PID 温度控制方案，并对其进行了仿真优选和实现。

1. 引言温度控制在许多工业生产过程中具有重要的意义，如化工、冶金、能源等领域。

传统的PID控制方法可以对线性系统进行良好的控制，但对于非线性或者模糊的系统效果较差。

因此，如何在这些系统中实现稳定且精确的温度控制是一个具有挑战性的问题。

2. 模糊PID温度控制方案的原理及设计2.1 PID控制原理PID控制是一种经典的控制策略，通过比较实际温度值与设定温度值之间的偏差，计算出一组控制参数，包括比例项（P 项）、积分项（I项）和微分项（D项），从而实现对温度的精确控制。

2.2 模糊控制原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过将模糊逻辑运用于控制系统中，使得系统能够处理模糊或不确定性信息。

模糊控制中的模糊集合、模糊规则和模糊推理机制是关键要素。

2.3 模糊PID温度控制方案模糊PID温度控制方案是将模糊控制方法应用于PID控制中，通过模糊逻辑推理机制确定PID参数。

首先，建立温度控制的输入和输出模糊集合，并设计一组模糊规则；然后，利用模糊推理机制计算出相应的PID参数，最后通过PID控制器实现温度的控制。

3. 仿真优选为了验证模糊PID温度控制方案的有效性，本文进行了仿真优选实验。

在仿真实验中，将传统PID控制和模糊PID控制分别应用于具有非线性或模糊性的温度控制系统中，对比其控制效果。

3.1 仿真参数在仿真实验中，选择了一种具有非线性和模糊特性的温度控制系统作为研究对象，设置了适当的控制参数和设定温度值。

3.2 仿真结果及对比分析通过对比模糊PID控制和传统PID控制的仿真结果，发现在面对具有非线性或模糊性的温度控制系统时，模糊PID控制方案具有更好的稳定性和控制精度。

模糊免疫PID控制器的设计与仿真

图１模糊反馈控制系统结构圈
的再次兴起及飞速发展，为控制领域提供了垒新的方法。智能型Ｐ１Ｄ表现出的传统ｐＤ难以实现的控制性能，得ＰＤ１使１控制器再次引起控制界人士的极大兴趣。本文结合免疫反馈机理，基于人工智能控制思想，出一种模糊自调整免疫提ＰＤ控制器，Ｉ并将其成功应用于冷连轧厚度自动控制系统中。化后转变成模糊量，用模糊语
２模糊控制原理及免疫控制器的设计
２１模糊控制原理．模糊控制理论的提出，供了一种新的控制方法，种提这方法以计算机构成的模糊控制器为核心，模拟人脑的思维方式为基本出发点．不需要对控制模型的精确描述，就能很好地解决非线性、大时滞、变参数对象的控制问题，因此被广
＂ＩＡ的模糊逻辑工具箱，￣ｌＢ
可以很方便地实现上述模糊控制的思想。它集成了ＦＳ编辑圈２模糊推理算法框图Ｉ器、隶属度函数编辑器、模糊规则编辑器、则社览器和输出规Ｉ
— —
６７ — —
维普资讯
一
个输出量也可作为下一级
模糊推理的输入变量。其中，
对所有翰人完成量化因子计算和模糊化后．逐一对每个输再
出进行模糊推理、反模糊化和量化因子计算。递阶结构系统
中的中间输出变量可作为下
参数谓整方便、捷．戚功应用于件轧带钢的厚度自动控制系统中。借助ＮＡＬ，的模糊控制工具箱和ＳＮＵＪ＇仿真工快并Ｔ．￣Ｂ１／￣Ｋ

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤

模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤1.确定控制目标和系统模型：首先确定需要控制的目标，并建立系统模型。

系统模型可以是实际系统的数学模型，也可以是通过实验和观测得到的经验模型。

2.设计模糊控制器的输入和输出变量：根据系统模型和控制目标，确定模糊控制器的输入和输出变量。

输入变量通常是系统误差和误差变化率，输出变量是控制信号。

3.设计模糊控制器的模糊集合：为每个输入和输出变量定义模糊集合。

模糊集合可以是三角形、梯形或高斯分布等形状，根据实际情况选择最合适的形状。

4.设计模糊控制器的规则库：根据经验和专业知识，设计模糊控制器的规则库。

规则库是一组条件-结论对，规定了在不同情况下如何调整输出变量。

5. 进行仿真实验：使用仿真软件（如MATLAB/Simulink）或自己编写的代码，将设计好的模糊PID控制器与系统模型进行结合，进行仿真实验。

6.优化和调整模糊控制器参数：根据仿真实验的结果，通过优化和调整模糊PID控制器的参数，使系统的性能达到预期要求。

可以使用试验-分析-调整的方法，不断迭代优化直到满意为止。

7.实际系统应用：在仿真实验中验证通过后，将优化调整好的模糊PID控制器应用到实际系统中，进行实际控制。

过程中需要注意安全性和稳定性，随时进行监控和调整。

总结：模糊PID控制器的设计和仿真步骤包括确定控制目标和系统模型，设计模糊控制器的输入和输出变量，设计模糊控制器的模糊集合，设计模糊控制器的规则库，进行仿真实验，优化和调整模糊控制器参数，最后将优化的模糊PID控制器应用到实际系统中。

在整个过程中，需要根据实际情况不断尝试和调整，使模糊PID控制器能够更好地适应它所控制的系统。

一种改进型模糊pid算法及其pcr温控仿真应用

一种改进型模糊pid算法及其pcr温控仿真应用随着社会的发展，保证产品质量和可靠性，以及提高生产效率成为当今生产企业的关注焦点。

为此，温度控制作业成为现代工业控制系统中重要的一部分。

近年来，随着模糊技术的发展，模糊PID控制器已经被广泛应用于自控领域。

模糊PID控制器是一种改进型PID控制器，它综合了传统PID控制器和模糊控制理论的优点，可以改善系统的性能和鲁棒性。

本文将研究一种新型的改进型模糊PID控制器的设计及应用。

首先，根据PID控制器和模糊控制理论，设计了一种新型的改进型模糊PID控制器。

其次，利用MATLAB仿真软件，对模糊PID控制器进行仿真，建立了仿真模型，将模糊PID控制器应用于PCR温度控制仿真。

最后，通过模拟实验和MATLAB仿真，验证了新型模糊PID控制器在PCR过程中的有效性和可行性。

首先，为了设计一种改进型模糊PID控制器，我们需要先理解PID控制器和模糊控制理论。

PID控制系统通过检测系统误差（当前反馈值和期望值之间的差值），并设定合适的控制量来控制系统的输出，从而达到调整输出值与设定值相一致的目的。

具体来说，PID控制器可以分为三个部分：比例（P）、积分（I）和微分（D）控制。

比例控制通过调节偏差的大小来调节输出量，积分控制通过增加积分时间来改善系统的稳定性，而微分控制则可以消除系统的过冲。

此外，模糊控制理论也提供了一种非线性控制方法，可以在处理复杂系统时发挥作用。

模糊控制的基本思想是，通过模糊规则对系统输入及控制输出进行建模，然后根据实际情况推断出控制系统输出量。

模糊控制具有较强的鲁棒性，在系统参数不精确情况下仍然可以实现可控性。

基于上述理论，我们设计了一种新型的改进型模糊PID控制器。

模糊PID控制器通过分析实际情况，将PID控制器的比例和微分控制与模糊控制结合在一起，使用模糊规则来改进PID控制器的性能。

改进型模糊PID控制器的结构如图1所示：图 1.进型模糊PID控制器结构接下来，我们利用MATLAB仿真软件对改进型模糊PID控制器进行仿真实验，并将其应用于PCR温控仿真。

模糊自整定PID温度控制系统的建模与仿真

模糊自整定PID温度控制系统的建模与仿真王海青;姬长英;刘同召;高峰;鲜洁宇【摘要】Aiming at the heating temperature control system of fried tea machine lag to track the set temperature value. In addition, the real-time of automatic adjusting device is poor. In order to solve this problem, a fuzzy self-tuning Proportion Integration Differentiation(PID) parameters controller is designed, which is based on PID control algorithm and fuzzy control algorithm, achieves fuzzy adjusting the PID parameters. The simulation model is created in Simulink of Matlab for analyzing the performance of the algorithm. Result shows that the overshoot, the steady-state error σ =1% and steady-state error es=0 in fuzzy self-tuning PID control system. The method proposed can raise performance of the temperature control system.%针对炒茶机的加热控制系统跟踪设定的温度值滞后、自动调节加热装置实时性差的问题,设计一种模糊自整定比例积分微分(PID)参数控制器.采用PID控制和模糊控制算法相结合的方法,实现模糊控制对PID参数的调整.利用Matlab在Simulink中建立模型,并对该控制器进行仿真分析.结果表明,模糊PID自整定控制器的超调量σ≈ 1％,稳态误差es=0.该方法可提高温度控制系统的性能.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)007【总页数】4页(P233-235,239)【关键词】模糊自整定;比例积分微分参数调整;温度控制;加热系统【作者】王海青;姬长英;刘同召;高峰;鲜洁宇【作者单位】南京农业大学工学院,南京210031;南京农业大学江苏省高等学校智能化农业装备重点实验室,南京210031;南京农业大学工学院,南京210031;南京农业大学江苏省高等学校智能化农业装备重点实验室,南京210031;保定三伊电力电子有限公司,河北保定071000;南京农业大学工学院,南京210031;南京农业大学江苏省高等学校智能化农业装备重点实验室,南京210031;南京农业大学工学院,南京210031【正文语种】中文【中图分类】TP273+.41 概述炒茶机的加热系统必须适应炒茶工艺，温度控制的精确性和有效性直接影响茶叶的质量，这样的加热系统是一个时变性很强的系统，要求温度控制系统的滞后性小，随时跟踪设定的目标温度。

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ｈｔｔｔｄｈｓｌｗｖｒｈｏｈｒｇｌｔｍｅｓｏｇａｔｄｓｒａｃｂｌｙｇｅｒｂｓｎｓｎｏｓｓｅｒｒｂｓｔａｅｍｅｏａｏｏｅｓｏｔｓｏｔｅｕａｅｔ，ｔｎｎ－ｉｕｂｎｅａｉｔ，ｒａｏｕｔｅｓａｄｐｓｅｓｂａｅｏｕｔｈｈｒｉｒｉｔｉｔｐｏｅｔｏｌａ２ｉｕｂｃ．ｒｐｒｙｔｏｄｄｓｒａｅｔｎＫｅｒｓ：ｚｙｃｎｏ；ｕｚ－ｙｗｏｄｆｚｏｔｌｆｚｙｉｕｒｍｍｕｅＰＤ；ｉｌｔｎｎ－Ｉｓｍｕａｏｉ
ｉｔｇａｅｚｙｃｎｒｌｒｌｆｉｕｅｆｅｂｃｏｔｏｎＩｃｎｏｃｎｌｇ．ｅｓｎｅｒｔｄｆｚｏｔｏ，ｕｅｏｕｍｍｎｄａｋｃｎｌｄＰＤｏｔｌｅｈｏｏｙＴｈｉｌｔｎｒｓｌｎＭＡＴＡＢｐｏｅｅｒａｒｔｍｕａｉｕｔｏｏｅｓＬｒｖ
ｄｓｇｅａｅｎｔｅｐｉｃｐｅｏｌｎｅｄａｋｃｎｏｎｅｉｎｄｂｓｄｏｒｉｌｆｉｌｅｆｅｂｃｏｔｌａｄｈｎｍｌｕｒＰＤｏｔｌｔａａｔｒｓｌ－ｎｎ．ＴｅｃｎｏｌｒＩｃｎｏｈｐｒｍｅｅｅｆｔｉｇｈｏｔｌｒｗｉｕｒｅ
统的控制精度和抗干扰能力【３］。
方法，多数反馈回路都采用该方法进行控制。即大
使在科技发达的日本．纯ＰＤ控制的使用率在Ｉ
８．％以上．若将改进型包含在因为ＰＤ控制具有结构简单、Ｉ鲁棒性强、现容实易等一系列优点。但是当被控对象具有非线性特征时．统ＰＤ控制器的参数整定比较敏感．往传Ｉ往
２００８年第２５卷
１２月第４期
三
明
学
院
学
报
Ｄｅ．２０ｃ０８Ｖ０．５Ｎ０．Ｉ２４
ＪＯＵＲＮＡＮＭＩＧＡＬＯＦＳＮＵＮＩＲＳＴＹＶＥＩ
模糊免疫Ｐ制器设计及温度控制仿真ＩＤ控
任雯．连周饶
（明学院物理与机电工程系，建三明３５０）三福６０４
摘要：针对实际工业过程中温度控制的特点，根据模糊参数自整定ＰＤ控制和免疫调节机理。设计了一种模糊免疫：ＩＰＤ控制器。该控制器综合了模糊控制、疫调节规律与ＰＤ控制技术，真结果表明该方法具有超调量小、整时间短、Ｉ免Ｉ仿调抗干扰能力和鲁棒性强等优点。对负栽扰动具有良好的抑制效果。并
关键词：糊控制；糊免疫ＰＤ；真模模Ｉ仿
中图分类号：Ｐ７￣Ｔ２３．４
文献标识码：Ａ
文章编号：６３４４一２０）４０９－３１７— ３３（０８０－３５０－
ＴｈｓｇｎｍｐｒｔｒｎｒｌｉｕａｉｎｏｚｙＩｍｕｅＰＤｎｒｌｒｅＤｅｉｎａｄＴｅｅａｕｅＣｏｔｏｍｌｔｆＦｕｚ－ｍＳｏｎ－ＩＣｏｔｏｌｅ
ＲＥＷｅＲＡ０Ｌａ — ｈｕＮｎ．ｉｎｚｏ
（ｅａｔｅｔｆＰｙｉ，ｃａｉｌｎｌｔｎｉｅｉｇＳｎｎｎｅｔＳｎｎ６００Ｃｉ）ＤｐｒｎｈｓｓＭｅｈｎｃｄＥｅｒＥｇｎｒ，ａｍｉＵｗ￣ｉ，ａｍｉ３５０，ｈｎｍｏｃａａｃｉｃｅｎｇｙｇａ
ＡｂｔａｔＡｉｎｔｅｅａｒｏｔｌｄｆｃｌｅｆａｔａｎｕｔｒｃｓｏｔｌｕｚ－ｓｒｃ：ｍｉｇａｍｐｒｔｅｃｎｒｉｕｔｓｏｃｕｌｉｄｓｙｐｏｅｓｃｎｏ，ａｆｚｙｉｔｕｏｉｉｒｒｍｍｕｅＰＤｏｔｌｒｗａｎ —Ｉｃｎｏｌｓｒｅ
０引言
ＰＤ控制是迄今为止最通用的工业过程控制Ｉ
整）自组织的特性，大量干扰和不确定的环境、在
中具有很强的鲁棒性和自适应性。本文所采用的
模糊免疫ＰＤ控制器．实质上就是模糊控制与免Ｉ疫ＰＤ控制的结合．采用此种控制方法可提高系Ｉ
需要专家应用理论或试凑的方法加以解决．易产
１免疫ＰＤ控制原理ｌ
免疫ＰＤ控制器是借鉴生物系统的免疫机理Ｉ
而设计出的一种非线性控制器。免疫是生物体的