超磁致伸缩致动器的广义最小方差_模糊PID控制方法

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超磁致伸缩致动器的基于RBF神经网络整定PID控制

和抑制干扰能力。
关键词：超磁致伸缩致动器；Ｊｉｌｅｓ．Ａｔｈｅｒｔｏｎ模型；ＲＢＦ神经网络；ＰＩＤ控制器
中图分类号：ＴＨ１６５；ＴＭ３５９；ＴＧ６５文献标识码：Ａ
ＢａｅｓｄＯｎＲＢＦＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＳｅｌｆ－ＴｕｎｉｎｇＰＩＤＣｏｎｔｒｏｌｏｆＧｉａｎｔＭａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅＡｃｔｕａｔｏｒ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｎｐｕｔｍａｇｎｅｔｉｃｉｅｆｌｄａｎｄｏｕｔｐｕｔｓｔｒａｉｎｂｙｔｈｅｇｉａｎｔｍａｇｎｅｔｏｓ —
ｔｒｉｃｔｉｖｅａｃｔｕａｔｏｒ（ＧＭＡ）ｅｘｈｉｂｉｔｓｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ，ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｆＧＭＡｈａｓｓｔｒｏｎｇｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓａｎｄ
文章编号：１００１— ２２６５（２０１３）０５— ００７６—０４
超磁致伸缩致动器的基于ＲＢＦ神经网络整定ＰＩＤ控制
王丽梅，董桉吉
（沈阳工业大学电气工程学院，沈阳１１０８７０）

智能控制系统中的模糊PID控制算法研究

智能控制系统中的模糊PID控制算法研究随着现代科技的不断发展，计算机技术和控制系统技术的不断进步，智能控制系统已成为如今工业自动化的不可或缺的一部分。

而在智能控制系统中，PID控制器是重要的控制元件之一。

为了进一步提高PID控制器的性能，模糊PID控制算法应运而生。

一、PID控制器PID控制器是一种常见的控制器，它根据当前的误差、误差的积分值和误差的变化率来决定控制器输出，使被控制对象的输出值尽可能地接近设定值。

PID控制器有着简单的结构和广泛的应用领域，但在一些特殊的场合，PID控制器的效果并不理想。

二、模糊控制理论模糊控制理论是一种基于模糊数学的控制方法，它可以处理那些难以用准确的数学公式来描述的问题。

模糊控制理论的核心是模糊推理和模糊规则库。

通过对一定数量的输入和输出进行建模，通过设计一系列的模糊规则，将模糊推理引入到系统中，从而实现对系统的控制。

三、模糊PID控制算法在现实控制中，PID控制器的输入输出信号常常受到外界干扰或者系统参数变化的影响，这会造成模型参数的变化和系统的非线性。

而模糊PID控制算法可以通过将模糊控制方法和PID控制器相结合，进一步提高智能控制系统的性能。

模糊PID控制算法根据系统的输入输出关系，将系统的动态特性和静态特性通过模糊变换都转化为同一的模糊语言范畴，从而在整个控制系统中完成模糊控制。

四、模糊PID控制算法在实际应用中的优势1、强的鲁棒性模糊控制理论是一种非常鲁棒的控制方法，可以克服各种环境干扰、系统参数变化和控制器失效等因素的影响。

2、输出平滑模糊控制方法可以将输出信号平滑地转化为符合工程应用的稳定信号，从而避免了PID控制器的时间响应过于激烈的问题。

3、灵活可调在模糊控制方法中，各种控制规则都可以通过数学形式来表示，并且可以随时根据需要进行修改，从而可以灵活地调整控制器的性能。

五、结论在现代工业生产中，智能控制系统的需求越来越广泛，同时模糊控制技术也越来越成熟。

模糊PID控制原理与设计步骤

3.1 模糊PID 控制原理与设计步骤模糊PID 控制器以误差e 和误差变化率e c 作为控制器的输入量，输入量经模糊化与模糊推理之后得出模糊控制器的输出值，PID 控制器根据模糊控制的输出值对自身参数进行调节。

本文所用模糊PID 控制器的原理图如图3.1所示图3.1 自适应模糊PID 控制结构图Fig.3.1 The structure of adaptive fuzzyPID control system3.1.1 PID 控制器性能分析在PID 控制环节，离散PID 控制算法为10()()kdp k i jk k j K u k K e K Te e e T(3.1)为便于控制模型的搭建，由式(3.1)进行z 变换得PID 控制环节的传递函数为(1)()1i d pK Tz K z G z K z Tz(3.2)其中，K p 、K i 、K d 分别为比例、积分与微分系数，T 为系统采样时间。

PID 控制器参数K p ，K i ，K d 共同作用于被控系统，它们各自对系统的响应速度、超调量、稳定性及稳态精度等性能的影响分别为：比例系数K p ：使控制系统快速动作，减小系统误差。

K p 较大时，系统能快速响应，但K p 过大时会产生超调，甚至破坏系统的稳定性；K p 过小时，会减弱控制器动作幅度，调节时间增长，使系统响应变得不理想。

积分系数K i ：系统进入稳态阶段时会消除系统误差。

K i 较大时，系统稳态误差会很快变小，但在系统初始响应阶段K i 较大时，会使控制器产生积分饱和，从而破坏系统的稳定性；K i 过小时，难以消除系统的稳态误差，不能确保较高的调节精度。

微分系数K d：提高系统的动态响应性能，会在系统响应过程中对偏差的变化进行提前预测，从而抑制偏差的变化。

K d过大时，会使系统响应作用减弱，从而使调节时间增长，而且会降低系统的抗干扰性能。

PID控制参数的调节必须考虑不同时刻它们各自对系统性能的影响及相互之间的互联关系。

超磁致伸缩致动器的广义预测-多模PID控制

关键词：磁致伸缩致动器；密定位；义预测控制；超精广多模控制中图分类号：Ｐ７：Ｐｌ．３Ｔ２３Ｔ２１５文献标识码：Ａ
ＧｅｅａｉｅｒｄｃｉｅｍｕｔｍｏｅＰＩｃｎｒｌｎｒｌｚｄｐｅｉｔｖ — ｌｉｄＤｏｔｏｆｒｇａｔｍａｎｔｓｒｃｉｅａｔａｏｓｏｉｎｇｅ０ｔｉｔＶｃｕｔｒ
ｐｅｎＣＰＤｏｔｏｓｒａｉｅ．Ｔｈｎ，ｆｒｔｅｑｉｂｅｐｏｌｍｔｔｅｂｇｎｉｇｓａｅｈｏ — ｉ，ａｄＧＰ — Ｉｃｎｒｌｅｌｄｉｚｅｏｈｕｂｌｒｂｅａｈｅｉｎｎｔｇ，ｔｅｃｎ
ＭａｎｔｓｒｃｉｅＭａｅｉｌｔａｏｓＧＭＡｓａｅａｐｉｄｔｉｅｐｓｔｎｎｇｅｏｔｉｔｔｒａｖＡｃｕｔｒ（）ｒｐｌｏｆｎｏｉｏｉｇ，ａｄｐｉｅＰＤｃｎｒｌｅｉｎａａｔｖＩｏｔｏ
超磁致伸缩致动器的广义预测一多模ＰＤ控制Ｉ
李欣欣王文，，陈子辰
（．１广西民族大学物理与电子工程学院，广西南宁５００；３０６２浙江大学现代制造工程研究所，． Байду номын сангаас江杭州３０２１０７）
摘要：了克服超磁致伸缩致动器的磁滞现象对精密驱动定位精度的影响，进行磁滞补偿的前提下，究了自校正为在研

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控制算法

模糊PDI控制算法学院：班级：学号：姓名：完成日期：一、模糊PID控制算法综述模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。

二、模糊PID 控制的原理CPU 根据系统偏差（偏差＝给定－反馈），和偏差变化率（偏差变化率＝当前周期偏差－上周期偏差）查询相应的模糊控制表，得到Kp ，Ki ，Kd 三个参数的整定值，然后进行PID 运算，真正的运用到实际中也就是一张模糊控制查询表，然后就是查表了，也很简单，关键是表的建立还有专家经验的问题等。

三、模糊控制规则模糊控制规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定成若干控制决策表，这些规则可以用自然语言来表达，但一般要进行形式化处理。

例如：①“If A ｎ Then B ｎ”；②“If A ｎ Then B ｎ Else C ｎ”；③“If A ｎ And B ｎ Then C ｎ”；其中A ｎ是论域U 上的一个模糊子集，B ｎ是论域V 上的一个模糊子集。

根据人工试验，可离线组织其控制决策表R ，R 是笛卡尔乘积U×V 上的一个模糊子集。

则某一时刻，以上控制规则的控制量分别为：①B ｎ＝A ｎ．R②B ｎ＝A ｎ．RC ｎ＝A ｎ．R③C ｎ＝（A ｎ×B ｎ）．R式中 ×——模糊直积运算．——模糊合成运算控制规则③是实际模糊控制器最常用的规则形式。

在这类规则中，A一般用来表示被控制量的测量值与期望值的偏差E＝x－x的隶属函数。

B一般表示０偏差变化率C＝d E／dt的隶属函数。

目前设计的模糊控制器基本上都是采用这种方式。

即在模糊控制过程中，同时要把系统与设定值的偏差和偏差的变化率作为模糊输入量。

这种方法不仅能保证系统的稳定性，而且还可减少超调量和振荡现象。

四、模糊PID控制算法PID调节对于线性定常系统的控制是非常有效的，但对于非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统就不能很好地控制。

PID及模糊控制算法

PID及模糊控制算法背景介绍PID控制是一种常见的控制方法，它通过不断调整系统的输出使得系统的反馈信号与参考信号趋于一致。

控制器的功能是计算出控制信号使得系统输出与参考信号的差值最小化。

PID控制器可以广泛应用于机械、电子、化工、航空等领域。

虽然在实际控制中，PID控制器的效果非常好，但是在某些场合，PID控制器无法满足要求。

因此，近年来，模糊控制算法得到了广泛发展和应用。

模糊控制算法采用模糊逻辑建立控制系统，能够处理一些非线性、复杂的系统，并且控制效果也非常不错。

PID控制算法PID控制器是由比例环节（P）、积分环节（I）和微分环节（D）组成的。

PID 控制器的原理如下：1.假设系统的输出为y，参考信号为r，控制器的输出为u；2.平衡方程为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt；其中e(t)= r(t) - y(t)；3.将u(t)作为系统输入控制器，通过调节Kp、Ki和Kd参数使得系统输出y(t)达到参考信号r(t)；4.在实际应用中，PID控制器常根据具体需要对Kp、Ki和Kd参数进行调整。

虽然PID控制器能够有效地控制系统，提高系统稳定性和精度，但是在一些非线性、时变、复杂的系统中，其控制效果并不理想。

模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，它通过建立模糊推理规则，实现输出和输入的模糊化和去模糊化。

模糊控制器的基本结构如下：1.模糊化：将输出和输入变量映射为模糊集合，通过模糊运算得到规则库中的模糊。

2.规则库：建立模糊推理规则，将模糊化的输出和输入变量映射到规则库中，得到模糊。

3.去模糊化：将模糊映射为实际控制信号，并输出到被控制系统。

模糊控制算法能够有效地处理非线性、复杂的控制问题，并且其控制效果也非常优秀。

尤其是在多变量控制、非线性控制、自适应控制等方面得到了广泛应用。

模糊PID控制算法模糊PID控制算法综合了PID控制算法和模糊控制算法的优点，是一种非常优秀的控制方法。

pid模糊控制算法

PID模糊控制算法介绍PID控制算法在控制系统中，PID是一种常用的控制算法，其全称为比例-积分-微分控制（Proportional-Integral-Derivative Control）算法。

PID控制是一种反馈控制算法，通过根据系统输出和预期输出之间的误差来调整控制器的输出，以使系统输出逼近预期输出。

PID控制算法被广泛应用于工业控制、机器人控制、自动驾驶等领域。

PID控制算法由三个部分组成： - 比例（Proportional）：比例控制部分根据误差的大小，产生一个与误差成正比的控制量。

比例控制可以实现快速响应，但可能产生稳态误差。

- 积分（Integral）：积分控制部分根据误差的累积值，产生一个与误差积分成正比的控制量。

积分控制可以消除稳态误差，但可能导致超调和振荡。

- 微分（Derivative）：微分控制部分根据误差的变化率，产生一个与误差导数成正比的控制量。

微分控制可以增加系统的稳定性，减少超调和振荡，但可能引入噪声。

模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适用于处理不确定性、模糊性和非线性的问题。

模糊控制使用模糊规则来描述输入和输出之间的映射关系，通过模糊推理和模糊集合运算来产生控制量。

PID模糊控制PID模糊控制是将PID控制算法与模糊控制相结合的一种控制方法。

PID模糊控制通过将PID控制器的参数调整为模糊集合，以便更好地适应系统的动态特性和非线性特性。

PID模糊控制可以克服PID控制算法在处理非线性系统时的局限性，提高控制系统的性能和鲁棒性。

PID模糊控制的基本原理PID模糊控制的基本原理是将PID控制器的输入和输出转换为模糊集合，通过模糊推理和模糊集合运算来确定最终的控制量。

具体步骤如下： 1. 确定模糊控制器的输入和输出变量：通常将系统误差和误差变化率作为模糊控制器的输入变量，将控制量作为输出变量。

2. 设计模糊规则库：根据经验和专家知识，设计一组模糊规则，来描述输入和输出之间的映射关系。

模糊pid原理

模糊PID原理什么是PID控制器PID控制器是一种经典的反馈控制算法，被广泛应用于工业控制、自动化系统和机器人领域。

PID控制器利用被控对象的输出与期望参考值之间的偏差，通过计算比例、积分和微分三个分量的加权和来生成控制信号，从而使系统输出逐渐趋近于期望参考值。

PID控制器的三个分量分别表示了对系统当前状态的比例、积分和微分调节，即P （比例）、I（积分）和D（微分）。

比例控制项用来根据当前偏差来产生控制输出，积分控制项根据历史偏差累积来产生控制输出，微分控制项用来根据当前偏差的变化趋势来产生控制输出。

可以通过调节这三个分量的权重和参数来优化控制性能，达到使系统稳定、快速、精确响应的目的。

PID控制器的局限性PID控制器在很多应用场景中表现良好，但在某些特殊情况下，其控制性能可能会受到限制。

最主要的问题之一是PID控制器很难应对复杂的非线性、时变或不确定性系统。

此外，PID控制器对系统模型的依赖性较强，需要精确的系统模型来进行调参。

在现实世界中，很多工业过程都是非线性的，而传统的PID控制器对非线性系统的控制效果并不理想。

当被控对象存在不确定性或外部干扰时，PID控制器也容易出现较大的偏差。

因此，有必要对PID控制器进行改进以提高其控制性能。

模糊PID控制器的原理模糊PID控制器是在传统PID控制器的基础上引入了模糊控制理论的一种控制方法。

模糊控制理论是一种基于模糊集合理论的控制方法，它可以描述不确定的、模糊的和模糊规则的控制系统。

模糊控制器在传统的PID控制器中增加了一个模糊推理机制，以改善控制器对非线性、不确定性和时变系统的适应能力。

模糊PID控制器的主要原理是利用模糊规则来对系统进行控制。

首先，需要将输入和输出的模糊集合进行隶属度函数的定义，将模糊的、非精确的输入输出转化为数值。

然后，通过定义一组模糊规则，将模糊的输入映射到模糊的输出。

最后，根据模糊规则和当前输入的隶属度，计算模糊输出的隶属度，并通过一定的逻辑运算将隶属度转换为实际控制量。

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控制的研究

36. If (e is PM) and (ec is NB) then (kp is PS)(ki is Z)(kd is PB) (1)
37. If (e is PM) and (ec is NM) then (kp is Z)(ki is Z)(kd is PS) (1)
38. If (e is PM) and (ec is NS) then (kp is NS)(ki is PS)(kd is PS) (1)
15. If (e is NS) and (ec is NB) then (kp is PM)(ki is NB)(kd is Z) (1)
16. If (e is NS) and (ec is NM) then (kp is PM)(ki is NM)(kd is NS) (1)
17. If (e is NS) and (ec is NS) then (kp is PM)(ki is NS)(kd is NM) (1)
模糊控制本身是一种自动控制，与传统的自动控制相比，只是在控制方法上采用了模糊数学与模糊逻辑推理理论，但他进行的仍然是确定性的工作，它不但能实现控制，还能够模拟人的思维方式，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效的控制。
复杂系统通常难以建立数学模型，或者数学模型随时间、外界条件变化而变化，传统的比例—积分—微分控制及现代控制理论控制效果较差。但是比例—积分—微分控制是闭环系统控制的理论基础，在控制量变化的不同阶段，采用不同的ＰＩＤ控制可实现复杂系统的简单控制。模糊ＰＩＤ控制通过分析偏差及偏差变化率，在线调整ＰＩＤ控制的比例系数、积分系数和微分系数，实现复杂系统的参数自调节模糊ＰＩＤ控制。
微分系数对闭环系统性能影响：Kd越大，系统响应速度越快，但系统稳态性能变差。微分环节的主要作用是试图阻止被控量的变化。因此在系统响应初始，一般选较小的Kd值获取为零，而在系统输出量接近稳态值时，Kd不宜过大，否则系统震荡加剧。

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。

(完整word版)经典PID与模糊PID控制(word文档良心出品)

)4)(3)(1(2)(+++=s s s ss G 经典PID 与模糊PID 控制一、PID 控制规律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。

比例控制是最简单的控制结构，然而，它也能使系统满足某一方面的特性要求，如GM 、PM 、稳态误差等。

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TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。

需要注意的是积分作用过强,可能引起系统的不稳定。

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的变化以前,提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强,可能引起系统的振荡。

已知被控对象的数学模型：二、经典PID 设计由于在设计PID 控制器中要调整3个参数，根轨迹与波特图设计方法通常不被直接采用。

Ziegler 与Nichols 发展了PID 调节器设计方法。

该方法基于简单的稳定性分析方法。

首先，置0==I D K K ，然后增加比例系数直至系统开始振荡（即闭环系统极点在jw 轴上）。

再将该比例系数乘0.6，其他参数按下式计算：m P K K 6.0= m P D w Pi K K 4= Pi w K K m P I =式中，m K 为系统开始振荡时的K 值；m w 为振荡频率。

然而，该设计方法在设计过程中没有考虑任何特性要求。

但是Ziegler 与Nichols 发现这种设计方法给予过程控制器提供了好的工作性能。

工程师们的多年实践经验证明，这种设计方法的确是一种好的方法。

根据给定传递函数用SIMULINK 搭建结构图如下：起振时m K =391，如图：根据公式计算Kp 、I K 、D K 分别为234.6、276、49.8525 此时对于常数3的响应曲线如图：可见，此时系统振荡，不稳定，继续等比例调节参数得新参数65、77、14，得响应曲线：可见此时系统响应时间过长，而且存在比较大的静态误差，为了减小响应时K，同时调节过程中会因参数变动产生间应增大Kp，为了减小静态误差应增大I超调量，综合以上几点性能决定确定参数为120、300、14。

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。

模糊PID控制方法研究

模糊PID控制方法研究Fuzzy PID Controller2 模糊控制器的设计2.1 模糊控制器的基本原理2.1.1 模糊控制器的原理模糊控制(Fuzzy Control)是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。

模糊控制是先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号通过模糊规则模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，进行解模糊化，最后将解模糊后得到的输出量加到执行器上。

图2-1是模糊控制原理框图。

图2-1 模糊控制原理框图2.1.2 模糊控制器的组成在整个控制器中，模糊控制器是整个控制系统的核心，所采用的模糊规则、合成推理算法和模糊决策的方法等都是决定整个控制器优劣的因素。

其组成如图2-2：图2-2 模糊控制器的组成框图模糊化接口是模糊控制器的输入借口，主要作用是将真实的确定量输入转换为一个模糊矢量。

数据库和规则库共同组成了控制器的知识库，数据库中存放的是所有输入、输出变的的全部模糊子集的隶属度矢量值（即经过论域等级离散化以后对应值的集合）。

在规则推理的模糊关系方程求解过程中，向推理机提供数据。

规则库是对人类长期经验的总结，将其转化成模糊控制算法，为推理机提供控制规则。

推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，模仿人类判断时的模糊概念，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。

解模糊借口是将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。

2.2 模糊控制器的设计步骤通过对模糊控制器原理的研究，得出设计模糊控制器主要包括以下几项内容：（1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量（即控制量）。

输入变量为误差e以及误差变化ec，输出变量为控制量u。

e，ec，u的模糊集均为：｛NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB｝。

e，ec的论域均为：｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝。

基于伸缩因子的模糊PID自整定液位控制系统研究的开题报告

基于伸缩因子的模糊PID自整定液位控制系统研究
的开题报告
一、研究背景
在许多工业应用中，液位控制是一项重要的任务。

液位控制系统在许多领域中具有广泛的应用，包括化学工业、水处理、食品加工等等。

然而，液位控制系统存在一些挑战，如控制器参数难以确定、被控制的过程存在多变性等问题。

传统的PID控制器已被广泛应用于液位控制系统中，但在实际应用中，传统PID控制器很难实现准确的液位控制，尤其是在被控制的过程存在多变性时。

因此，自适应控制、智能控制等控制技术逐渐应用于液位控制中。

本研究将基于伸缩因子的模糊PID自整定控制策略，实现对液位控制系统的精确控制。

二、研究内容
1. 研究传统PID控制器无法解决的液位控制问题，在该问题上应用自适应控制、智能控制等方法的优缺点，并分析该问题的机理。

2. 研究液位控制系统的模型及液位控制的特性，描述研究对象的物理模型，建立液位控制系统的静态和动态特性模型。

3. 研发基于伸缩因子的模糊PID自整定控制策略，该策略将纯PID 控制器的比例、积分和微分系数改变为伸缩因子，能够快速自适应地调整控制器参数，以达到优化控制的目的。

4. 构建实验平台，对所提出的基于伸缩因子的模糊PID自整定控制策略进行仿真实验、对比实验。

5. 通过仿真实验和对比实验的对比，评估所提出的基于伸缩因子的模糊PID自整定控制策略的优缺点，并结合实验结果改进该控制策略。

三、研究意义
本研究将探索伸缩因子与模糊PID自整定控制方法的结合，应用于液位控制系统，实现对复杂、多变的液位控制任务的精确控制。

该研究成果与研究方法可被推广到其他的自动控制系统的设计与实现中。

PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真

PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真工业控制过程中存在很多复杂的非线性过程、难以建立精确的数学模型，传统控制方法很难实现精度要求。

本文将传统PID控制、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，进行了仿真结果比较，可以看出智能PID控制具有较大的优势。

标签：PID控制模糊控制神经元PID 仿真现代工业控制中很多被控制对象存在着非线性严重和较大的时间滞后性，难以建立精确的数学模型，用传统PID控制难于达到满意的控制效果。

本文将传统PID控制方法、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，通过仿真结果，可以看出这智能控制方法的优势。

1 模糊PID控制器设计模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec，进行模糊推理，查询模糊矩阵，对PID三参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动、静态性能，控制器结构如图1所示。

此模糊控制器为2输入，3输出系统，定义误差e、误差变化ec和Kp，Ki，Kd的模糊子集均为｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝，物理意义为：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝。

误差e的基本论域定为[-6，6]、误差变化ec的基本论域为[-3，3]，取量化因子Ke=0.5，Kec=1，Kp，Ki，Kd三个参数的比例因子分别为：Kup=1，Kui=0.001，Kud=1，采用最大隶属度法。

2 神经元PID控制器设计单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点，适合实时控制。

为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。

增量式PID控制器算法：Ki为积分系数，Kp为比例增益，Kd为微分系数，△2为差分的平方，△2=1-2z-1+z-2。

控制器结构如图2所示。

图中：rin(k)为设定值，yout(k)为输出值，x1，x2，x3是经转换器转换成为神经元的输入量，w1，w2，w3为对应于x1，x2，x3输入的加权系数，为神经元的比例系数：则单神经元自适应PID的控制算法为：权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则，它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下：式中：ri(k)为递进信号，ri(k)随过程进行逐渐衰减，权系数wi(k)正比于递进信号ri(k)；z(k)为输出误差信号，c为智能控制比例因子，η 为学习速率，η>0。