PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究_胡锦晖

文章编号:1009-3486(2005)01-0097-04PID 参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究*胡锦晖,胡大斌(海军工程大学船舶与动力学院,湖北武汉430033)摘　要:针对常规PID 控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种P ID 参数模糊自整定的方法.运用M atlab 模糊逻辑工具箱进行仿真研究表明,该模糊PID 控制器能迅速消除系统余差,改善普通模糊控制器的性能;既具有PID 控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证了调节系统具有良好的动、稳态特性.关键词:模糊控制;P ID 控制器;参数自整定中图分类号:T P273.4 文献标识码:ADesign and simulation of PID -controller with fuzzy self -adjusting parameterH U Jin -hui ,H U Da -bin(College o f Nav al Architecture and Pow er ,Naval Univ.of Eng ineering ,Wuhan 430033,China )A bstract :Aiming at the problem that co nventio nal PID co ntroller can no t adjust paramete rs itself on line ,a metho d of PID -co ntro l with fuzzy self -adjusting parame ter is proposed based o n fuzzy contro l technique.The result of sim ulation in fuzzy logic too l box of M atlab proves that the co ntroller can e -liminate steady state erro r of system and improves the perform ance of o rdinary fuzzy co ntrolle r.It po ssesses bo th the precise character of PID contro ller and the flexible advantage of fuzzy co ntro ller ,and can g uarantee that the reg ulation sy stem has g ood dy namic and static quality.Key words :fuzzy control ;PID regulato r ;self -adjusting parame ter传统的PID 控制器大量地应用于工业过程控制,取得了良好的控制效果.但常规PID 控制系统一般只适用于线性系统,且不能根据实际情况在线调整增益系数K p 、K i 、K d ,致使其不能满足在不同的偏差e (k )和偏差变化率ec (k )下对控制器的PID 参数进行自整定的要求,从而影响系统的控制精度和系统的稳定性[1].柴油机作为转速控制系统的被控对象时是一个非线性、时变的环节,在数字电子调速器的设计中仅采用常规的PID 控制很难在整个转速控制范围内达到良好的控制效果.笔者针对常规PID 控制器的这个缺点,结合模糊控制技术,提出了一种PID 参数模糊自整定的方法.1　PID 参数模糊自整定控制系统基本原理1.1　PID 参数模糊自整定控制系统结构PID 参数模糊自整定控制系统结构如图1所示.该系统是在常规PID 控制器的基础上,将输入量e 和ec 经模糊化处理,利用知识库中的控制规则,经过模糊推理和清晰化接口输出,对PID 参数K p 、K i 、K d 进行在线自整定,再由PID 控制器给出控制信号,对被控对象实行有效的控制.　第17卷　第1期　2005年2月 海军工程大学学报　JO U RN A L O F NA V A L U NI VERSI T Y O F ENG IN EERIN G Vo l.17　No.1　Feb.2005　*收稿日期:2004-09-16;修订日期:2004-10-16作者简介:胡锦晖(1980-),男,硕士生.98海　军　工　程　大　学　学　报 第17卷　图1　PID参数模糊自整定控制系统结构图1.2　PID参数模糊自整定的原则PID调节器的控制规律为:u(k)=K p e(k)+K i∑e(i)+K d ec(k)其中:K p为比例系数;K i为积分系数;K d为微分系数;e(k)、ec(k)分别为偏差和偏差变化率.模糊自整定PID参数的目的是使参数K p、K i、K d随着e和ec的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系.根据实际经验,参数K p、K i、K d在不同的e和ec下的自调整要满足如下调整原则[2]:(1)当e较大时,为加快系统的响应速度,防止因开始时e的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的K p和较小的K d,同时由于积分作用太强会使系统超调加大,因而要对积分作用加以限制,通常取较小的K i值;(2)当e中等大小时,为减小系统的超调量,保证一定的响应速度,K p应适当减小;同时K d和K i 的取值大小要适中;(3)当e较小时,为了减小稳态误差,K p与K i应取得大些,为了避免输出响应在设定值附近振荡,同时考虑系统的抗干扰性能,K d的取值要适当.2　模糊自整定归一化PID参数控制器的设计2.1　模糊语言变量及其隶属函数的确定设PID调节器参数K p、K i、K d可能整定的变化范围分别为[3]:[K p,min,K p,max];　[K i,min,K i,max];　[K d,min,K d,max]其中:K p,min=0.32K u,K p,max=0.6K u;K i,min=0.04K u,K i,max=0.10K u;K d,min=0.08K u T u,K d,max= 0.15K u T u.K u和T u分别为比例控制下的增益和临界振荡周期.为了处理方便,可将K p、K i、K d归一化为0～1之间的参数K p′、K i′、K d′,K p′=(K p-K p,min)/(K p,max-K p,min)(1)K i′=(K i-K i,min)/(K i,max-K i,min)(2)K d′=(K d-K d,min)/(K d,max-K d,min)(3) 将输入量e与ec经模糊化处理得到模糊语言变量E和EC,它们的论域分别为连续区间[-3,3], [-3,3],模糊控制器输出语言变量为K p′、K i′、K d′,论域分别为[0,1],[0,1],[0,1],同时按照需要,将输入语言变量E和EC分为7个模糊子集,分别用语言值正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示,它们的隶属函数为高斯型(g aussmf),输出语言变量K p′、K i′、K d′用语言值小(S)、中(M)、大(B)表示,隶属函数为三角型(trimf),分别如图2、3所示.2.2　控制规则集的建立模糊自整定PID 参数控制器目的就是要根据E 和EC 的变化而自动调整PID 参数,因而必须要找到K p ′、K i ′、K d ′和E 、EC 之间的对应关系,根据上述参数整定原则以及专家的经验,可得到一系列的规则,如表1～3所示.表1　K p ′模糊调整规则 E ECNB NM NS Z PS PM PB NB B B B B B B B NM S M B B B M S NS S S B B B S S Z S S S B S S S PS S S B B B S S PM S M B B B M S PBBBBBBBB表2　K i ′模糊调整规则 E E CNB NM NS Z PS PM PB NB S S S S S S S NM M M S S S M M NS B M M S M M B Z B B M S M B B PS B M M S M B B PM M M S S S M M PBSSSSSSS 表3　K d ′模糊调整规则 EE CNB NM NS Z PS PM PB NB S S S S S S S NM B M S S S M B NS B B M S M B B Z BB B B B B B PS B B M S M B B PM B M S S S M B PBSSSSSSS2.3　基于模糊规则表的模糊推理由模糊控制规则表可知,各参数调节规则可写成条件语句的形式,即形如[4]:If E is A i and EC is B i ,then K p ′is C i ,K i ′is D i ,K d ′is E i ,这里A i ,B i ,…,E i 是在相应支集上的模糊集合,i =1,2,…,m. 该系统是一个多输入多输出(M IMO )系统,其规则库由3个子规则库组成,每个子规则库由双输入单输出(M ISO )规则组成,且每个子规则库是相互独立的,因此只需考虑每个MISO 子规则库的模糊推理问题,分别求出每个单输出,再结合起来就是总输出结果.例如,对于表1,K p ′的调节规则可以写成49条模糊条件语句:(1)If E is NB and EC is NB ,then K p ′is B ;(2)If E is NS and EC is NB ,then K p ′is S ;(49)If E is PB and EC is PB ,then K p ′is B .本文采用工程上常用的M am dani 推理方法,利用“极大-极小”合成模糊规则,进行模糊运算.例如e =a 0,ec =b 0,则由K p ′的模糊规则表可得模糊推理结论计算为[5]:μK p ′(z p ′)=∨49i =1ωi ∧μC i (z p ′)式中:ωi =μA i (a 0)∧μB i(b 0).运用平均最大隶属度法进行模糊判决,可求出K p ′的精确值.同理,可求出参数K i ′、K d ′的数值.最后根据(1)～(3)式可求得PID 参数K p 、K i 、K d .3　在柴油机转速控制仿真研究中的应用3.1　仿真模型的建立与算法实现将舰船柴油机转速作为控制系统被控对象时,其传递函数可认为是二阶惯性加纯滞后环节模型[6]:99 第1期　胡锦晖等:PID 参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究 G (s )=n (s )L (s )=K e -τs(T 1s +1)(T 2s +1)式中:n 为柴油机转速;L 为供油泵齿杆位移.运用上述模糊PID 参数自整定控制方法,将模糊逻辑工具箱(fuzzy logic too l box )与M atlab 函数相结合,在M atlab 中Sim ulink 环境下进行了仿真研究.其中,模糊推理方法采用M am dani 型推理,去模糊化采用平均最大隶属度(mom )方法[7].3.2　仿真结果分析与结论图4给出了常规PID 控制与模糊PID 参数自整定算法控制舰船柴油机转速的试验仿真曲线的比较,图5是外加扰动时的仿真曲线,图6是改变被控对象模型时的仿真曲线. 从仿真结果可以看出: (1)模糊PID 参数自整定控制具有较小的超调量和较短的调节时间,具有较好的动态响应特性和稳态特性,它优于常规的PID 控制;(2)由于模糊PID 参数自整定控制能根据工况变化过程中偏差和偏差变化率自动进行PID 参数调整,因而具有较好的自适应能力;(3)有较好的抗干扰性能,当工况发生变化时,与传统PID 算法相比,模糊PID 参数自整定控制有更好的鲁棒性.显然,模糊PID 参数自调整的新型控制器是一种设计简单、实现方便、控制规则优化以及性能优良的智能控制器,具有动态性能好,稳态精度高,抗干扰性能好及鲁棒性较强等特点,适用于非线性、时变、强干扰的不确定复杂系统.参考文献:[1]　王立新.自适应模糊系统与控制[M ].北京:国防工业出版社,1995.[2]　刘明兰,孙立红,钟绍华,等.基于自调整因子F uzzy 规则的专家控制器[J ].武汉:武汉汽车工业大学学报,1997,(4):76-79.[3]　张国良,曾　静,柯熙政,等.模糊控制及其M atlab 应用[M ].西安:西安交通大学出版社,2002.[4]　孙增圻.智能控制理论与技术[M ].北京:清华大学出版社,2000.[5]　曹承志.微型计算机控制新技术[M ].北京:机械工业出版社,1998.[6]　胡大斌,陈兆良.废气涡轮增压柴油机控制模型研究[J ].海军工程大学学报,2000,12(3):42-46.[7]　吴晓莉,林哲辉.M a tlab 辅助模糊系统设计[M ].西安:西安电子科技大学出版社,2002.100 海　军　工　程　大　学　学　报 第17卷　。