简化的模糊PID控制器研究
模糊_PID控制器的研究
2000年9月 思茅师范高等专科学校学报 Sep.2000第16卷 第3期 Journal of Simao Teachers C ollege Vol.16 No.3 模糊 PID控制器的研究陈 颀(昆明理工大学工业自动化98级研究生,云南 昆明 650093)摘要:将模糊积分作用引入普通模糊控制器,构成一种新型的模糊 PID控制器,这种新型的Fuzzy-PID控制器能消除系统余差,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,可称为一种较先进的智能控制器.关键词:模糊控制;PID控制;模糊 PID控制;积分作用传统的PID调节器大量地应用于工业过程控制,并取得了良好的控制效果,被世人所公认.但是对于数学模型并不清楚的被控对象,传统PID技术便无能为力了.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.实践证明Fuzzy(模糊)控制器有更快的响应和更小的超调,对过程参数的变化很不敏感,即具有很强的鲁棒性,能够克服非线性因素的影响.但是由于受到计算机存储量的限制,模糊控制只能取有限的控制等级,从而限制了控制精度的提高.如果将模糊控制和PID控制两者结合起来,扬长避短,既具有模糊控制灵活而适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点.这种新型的Fuzzy-PID复合型控制器,必然在某些系统中会有较大的用武之地.1 模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制,其基本概念是由美国加利福尼亚大学著名控制理论专家、模糊集合论的奠基人,L A札德(L A Zadah)教授于1965年发表模糊集合论的第一篇论文 模糊集合论 ( Fuzzy Set )上提出的,经过20多年的发展,在模糊控制理论和应用研究方面均取得重大成功.1974年,英国的自动控制专家马丹尼(Mamdani)教授首先把模糊集理论应用于锅炉和蒸汽机的控制,并取得成功.这一开创性的工作标志着模糊控制工程的诞生.到了80年代后期,模糊控制工程在日本、美国等国家到处启动,得到广泛应用.在我国,从70年代末起,也开始进行模糊控制的理论研究和应用并取得可喜的成果.模糊控制的基本原理框图如图1所示.图中点划线框中部分为模糊控制器.图1 模糊控制原理框图S 系统的设定值,是精确量.e, e 系统偏差与偏差变化率,均是精确量.E~,EC~ 经模糊量化处理后,偏差与偏差变化率变成的模糊量.u~ 模糊的偏差与偏差变化率经模糊控制规则近似推理处理后,得到模糊量的控制作用u~.1收稿日期:2000-05-08u 对模糊量的控制作用u ~,经模糊判决,得到模糊控制器输出的精确量的控制作用u,去控制被控对象.这类普通的模糊控制器,是以系统误差E ~和误差变化率EC ~为输入变量,所以它的控制算法一般可表示为u ~(t)=F[E ~(t),EC ~(t)]的形式,它具有类似于常规PD 控制器的作用,具有响应时间短,超调量小,鲁棒性好的优点.但也存在稳态精度低,不能消除稳态偏差和稳态偏差变化率的缺点.由线性控制理论可知,积分控制作用能消除稳态误差,但动态响应慢,怎样解决这个问题,就是本文要讨论的主要问题.2 Fuzzy(模糊)积分作用普通Fuzzy 控制算法一般可表示为u ~(t)=F [E ~(t),EC ~(t)]的形式,由于{u(t)}是一个有限元集合,只能呈阶跃变化,所以Fuzzy 控制器即使加入了积分作用,也不能保证稳态时严格地有e(t) 0.此外,由于偏差E ~(t)及偏差变化率EC ~(t)被量化分档造成的调节死区,也难以消除系统余差.但从工程的观点看,要求严格的e(t) 0,既无必要,也无可能.只要预先给定一个充分小的正数 ,而使稳态误差的绝对值|e( )|< 成立,则可认为系统进入Fuzzy 稳态.然而加入积分作用可消除系统余差,但对系统的动态品质不利,使系统的稳态性变差.因此若在普通Fuzzy 控制器上增加积分作用,既有有利一面,也有不利的一面.如能取其可消除系统余差的优点.舍其影响动态过程品质的缺点,即在系统动态过程中不加积分作用,而当系统趋于稳态时,再加积分作用,就可得到满意的Fuzzy 控制器.3 新型Fuzzy-PID 控制器在普通的Fuzzy 控制器u ~(t)=F[E ~(t),EC ~(t)]的基础上,引入积分作用得到如下的新型Fuzzy-PI D 控制器如图2图2 新型Fuzzy-PID 控制器原理图 新型Fuzzy-PID 控制器的算法为u ~(t)=F[E ~(t),EC ~(t), ki=1E i (t)] (1)u ~=[a 1E ~,a 2EC ~,a 3 ki=1E i ] (2)式中:a 1=k p 为比例放大倍数a 2=K d =K p T d /T s 为微分增益Ts 为采样周期,T d 为微分时间常数a 3=K I =K p T s /T i 为积分增益Ti 为积分时间常数3i=1a i =1,0<a i <1,i=1,2,3(2)式用Fuzzy 条件语句表示,则有IF E i ~and EC j and ki=1E i Then u ~i.j .k (3)式中i=1 l;j=1 m;k=1 n;这样就构成了一个三输入单输出Fuzzy 控制器,三输入分别是偏差E i ~,偏差变化率EC ~j ;及近似积分作用的和式 ki=1E i ~,输出量是u ~i.j.k.如果E i ~,EC ~j, ki=1E i ~,u ~i.j.k 是分别定义在W,X,Y,Z 上的Fuzzy 集,这些条件语句可归结为一个Fuzzy 关系R ~,即R ~=U i.j.k (E i ~ EC~jki =1E i ) u ~i.j.k(4)R (W,X ,Y,Z)=Vi =l,j =mi=1,j=1[ E i(W) EC j (X ) E i(Y)](5)根据Fuzzy 推理合成规则有u ~=(E ~ EC ~ ki=1E i ) R (6)即 u (Z)= R (W,X,Y,Z) [ E (W)EC (X) E i(Y)(7)E W EC X E Yu z 设计方法(一)由(2)式u ~=(a 1E ~,a 2EC ~,a 3 ki=1E ~i 可得n 时刻的控制量u(n)=[a 1E(n)+a 2EC(n)+a 3 ki=1E (i)](8)同理可得n-1时刻的控制量u(n-1)=2思茅师范高等专科学校学报[a 1E(n-1)+a 2EC(n-1)+a 3 ki=1E(i)](9)由(8)减去(9)就得到一个求解n 时刻控制量的递推公式u(n)=U(n-1)+[(a 1+a 3)E(n)+a 2EC(n)-a 1EC(n-1)-a 2EC(n-1)](10)当n=1时有u(1)=u(0)+[(a 1+a 3)E(1)+a 2EC(1)-a 1E(0)-a 2EC(0)](11)其中u(0)为系统稳态时所加的控制作用,E (0)=S-Y(0),S 为设定值,EC(0)=0设计方法(二)设计方法(二)直接用公式(2)来设计Fuzzy控制器:U=[a 1E ~,a 2EC ~,a 3 E i ](2)通过量测求取偏差E ~、偏差变化率EC ~和偏差累积 ki=1E ~i.首先用普通Fuzzy 控制器进行控制得到偏差E ~、偏差变化率EC ~和偏差累积和ki=1Ei 的上下限(E min ,E max ),(EC min ,EC max ),( ki=1E i min , ki=1Ei max ),根据这些上下限来确定E ~,EC ~, E ~i 各自论域的上下限(E ,E )(EC ,EC ),( k i=1E i , ki=1E i ).然后进行Fuzzy 化,由式(7)即可求得新型Fuzzyu (z)=V R (W,X,Y,Z) [ E (W) EC(X) E i(Y)](7)E W EC X E Y u z控制量,再进行精确化,控制量就可施加于系统了.4 讨论为了既消除系统余差,又改善动态品质,在系统动态过程中,不加积分作用,即a 3=0.当系统趋于稳态时,再加积分作用,用公式表示如下:IF |de(t)/dt|< 1and|e(t)|> 2Then a 3 0(12)t N t N 式中e(t) t 时刻系统的偏差de(t)/dt t 时刻偏差变化率 1 预先给定的小正数2 系统允许的最小余差N 充分大的正数[参考文献][1] 胡家耀、吴植翘、宋寿山.参考自调整Fuzzy-PI 调节器.信息与控制,1987,(6)1期.[2] 陶永平、尹怡欣.新型PID 控制及其应用.北京:机械工业出版社,1998,(9):111 113.[3] 章正斌、吴汝善、于键.模糊控制工程.重庆:重庆大学出版,1995,(6):189 191[4] 王磊、王为民.模糊控制理论及应用.北京:国防工业出版社,1997,(3)52 55.The Study about Fuzzy -PID controllerC HEN Qi(98Graduate Student,Industrial Automation Speciality,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093 China)Abstract:Fuzzy inte gral effect adds to ordinary fuzzy controller in order to make up a ne w fuzzy-PID controller.This ne w fuzzy -PID controller can eliminate steady state error of system and improve the perfor mance of ordinary fuzzy controller.It possesses both the fle xible advantage of fuzzy control and the precise char ac ter of PID control.Hence it may be called a advanced controller.Key words :fuzzy control;PID control;fuzzy-PID control;integral effect3陈 颀:模糊 PID 控制器的研究。
基于模糊PID控制器的控制方法研究
同时，可以考虑将其他先进的控制算法如神经网络、滑模控制等与模糊PID控 制相结合，以提高控制系统的综合性能。
此外，为了更好地应对复杂多变的实际情况，可以对控制系统进行在线调整和 优化。例如，通过实时监测水温及其变化趋势，自适应调整模糊PID控制器的 参数，以适应不同的工况条件。这样的自适应控制策略能够使控制系统更加智 能化，提高其应对各种复杂情况的能力。
2、易于实现智能化。模糊控制器可以通过模糊规则和隶属度函数对人类的控 制经验进行模拟，从而实现智能化控制。
3、易于实现自适应控制。模糊控制器可以根据被控对象的变化自动调整模糊 规则和隶属度函数，从而适应不同的被控对象和工况条件。
参考内容
一、引言
在控制系统中，PID控制器是一种广泛使用的调节器，其通过比例、积分和微 分三个环节对系统输出进行调节，以达到对系统性能的优化。然而，传统的 PID控制器设计方法往往需要根据经验或者实验调整其参数，而且对于一些复 杂的系统，其参数调整可能会非常困难。为了解决这个问题，我们提出了一种 基于模糊控制理论的PID控制器设计方法。
二、模糊控制理论
模糊控制理论是一种基于模糊集合论和模糊推理的控制理论。它通过将输入变 量模糊化，将精确的输入变量转化为模糊变量，然后通过模糊推理得到输出变 量的模糊值，最后再通过反模糊化得到精确的输出值。这种控制方法能够处理 不确定性和非线性的问题，因此在许多领域得到了广泛的应用。
三、基于模糊控制理论的PID控 制器设计
基于模糊PID控制器的控制方 法研究
基本内容
本次演示旨在探讨模糊PID控制器在控制方法中的应用与研究。首先，我们将 简要介绍PID控制方法的基本原理和应用，然后分析模糊控制器相较于传统 PID控制器的优势。接下来，我们将通过一个具体的工业控制案例来研究模糊 控制器的应用效果及优缺点。最后，对本次演示的主要观点和结论进行总结， 并展望未来基于模糊控制器的控制方法的发展前景。
一种简化PID模糊控制器的研究与设计
关键词 ： Ｐ Ｉ Ｄ； 模 糊 控 制 ；简 化 ； 仿 真
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ３
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ ０ ４ ７ — ０ ３
１ 模 糊 控 制 器 的基 本 原 理 和 结 构 分 类
模 糊 控 制 器 主 体 部 分 是 由计 算 机 或单 片 机 构 成 。 多 采 用 二 维 模 糊 控 制 结 构 ．实 现 一 步 模 糊 控 制 算 法 的 过 程 描 述 如 下： 计 算 机 采 集 被 测 参 数 的精 确 值 。 然 后 将 此 值 与 给 定 值 作
美 国加 州 大 学 控 制 论 专 家 Ｌ ＿ Ａ ． Ｚ ａ ｄ ｅ ｈ教 授 于 １ ９ ６ ５年 创
立了模糊集理 论 ， 为 描 述 研 究 和 处 理 模 糊性 现 象 提 供 了有 力
的数学工具 。 继 Ｚ ａ ｄ ｅ ｈ １ ９ ７ ３年提 出模 糊 控 制 思 想 后 ， １ ９ ７ ４年 英国 的 Ｅ ． Ｈ． Ｍａ ｍ ｄ ａ ｕ ｉ 教 授 在 实 验 室 将 模 糊 逻 辑 在 锅 炉 和 蒸 汽机的控制上得到成功应用 ， 标 志 着 模 糊 控 制 的诞 生【 ” 。此 后 的４ ０多 年 里 ． 模糊 控制技术得到 了飞速的发展 ． 得 到 众 多 学 者的关注和重视 。 模糊 控制器虽 然 与常规 Ｐ Ｉ Ｄ 控 制 器 在 控 制 机 理 方 面 有 许多相 似之处 ， 但是模 糊 Ｐ Ｉ Ｄ是 智 能 Ｐ Ｉ Ｄ， 具 有 自适 应 性 。 而 常规 Ｐ Ｉ Ｄ 控 制 器 属 于 线 性 控 制 的范 畴 。 目前 人 们 常 采 用 的 模 糊 控 制 器 大 多 是 二 维 的 ，常 见 的 两 种 二 维 模 糊 控 制 器 为
基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究
相似性分析[6]、奇异值分解[7]等），分层递阶模糊系统结构 [8]，自组织理论[9]，并规则结构方式[10]等方法来解决。
NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PM PS ZO NS NS PM PM PM PS ZO NS NS e ZO PM PS PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM ZO ZO NS NM NM NM NB PB ZO NS NS NM NM NB NB
(5)
∑ µEl (e) ⋅ µECl (ec)
l =1
49
∑ ∆Kil ⋅ µEl (e) ⋅ µECl (ec)
∆Ki = fi (e, ec) = l=1 49
(6
(ec)
l =1
49
∑ ∆K
l d
⋅
µEl
(e) ⋅ µECl
(ec)
∆Kd = fd (e, ec) = l=1 49
本文以迄今广泛应用的模糊 PID 控制器为研究对象，以 简化其计算复杂性、减小计算延时为目标，考虑到利用 VHDL 的并行运算模式（因为单片机、DSP 芯片和计算机软 件实现都是串行运算模式）和已经调试成功的模糊 PID 控制 的优点，以及神经网络的并行运算模式。为此，我们选择神 经网络来简化它的计算复杂性，即利用神经网络万能函数逼 近能力，通过遍历模糊 PID 的输入输出数据对，训练一个神 经网络模型，来等效模糊 PID 控制器。试图用这种方式来减 小模糊 PID 数学模型的计算复杂性，促进该算法在 VHDL、 FPGA、SOPC 等并行硬件实现方式上的应用。
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控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。
然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。
其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。
传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。
本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。
在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。
本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。
接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。
二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。
该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。
模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。
在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。
PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。
《2024年电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究》范文
《电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究》篇一一、引言随着现代工业自动化技术的飞速发展，电液伺服系统作为重要组成部分，在众多领域中发挥着重要作用。
然而，由于电液伺服系统存在非线性、时变性和不确定性等特点，其控制问题一直是研究的热点和难点。
传统的PID控制方法在面对复杂多变的环境时，往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制的电液伺服系统控制策略，并进行了仿真与试验研究。
二、电液伺服系统概述电液伺服系统主要由液压泵、液压马达、传感器和控制器等部分组成。
它利用电信号驱动液压系统工作，实现对负载的精确控制。
由于其具有高精度、快速响应等特点，在机械制造、航空航天、船舶等领域得到了广泛应用。
然而，由于电液伺服系统的复杂性，其控制问题一直是研究的重点。
三、模糊PID控制策略针对电液伺服系统的特点，本文提出了一种模糊PID控制策略。
该策略结合了传统PID控制和模糊控制的优点，通过引入模糊逻辑对PID参数进行在线调整，以适应系统参数的变化和环境干扰。
模糊PID控制策略能够在保证系统稳定性的同时，提高系统的响应速度和抗干扰能力。
四、仿真研究为了验证模糊PID控制策略的有效性，本文进行了仿真研究。
首先，建立了电液伺服系统的数学模型和仿真模型。
然后，分别采用传统PID控制和模糊PID控制对模型进行仿真实验。
通过对比两种控制策略的响应速度、稳态精度和抗干扰能力等指标，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更好的性能。
五、试验研究为了进一步验证模糊PID控制策略的实用性，本文进行了试验研究。
在试验过程中，首先搭建了电液伺服系统的试验平台，然后分别采用传统PID控制和模糊PID控制对实际系统进行控制。
通过对比两种控制策略的试验结果，发现模糊PID控制在电液伺服系统中具有更高的稳态精度和更快的响应速度。
此外，在面对环境干扰时，模糊PID控制也表现出更强的抗干扰能力。
六、结论本文通过对电液伺服系统的模糊PID控制进行仿真与试验研究，验证了该策略的有效性。
模糊PID控制器的仿真研究
建 电
脑
２１ ０ ０年第 ５期
模糊 ＰＤ控 制器 的仿 真研 究 Ｉ
董湘君 ，曾 莹 ，陈 文
（ 东技 术 师 范 学 院 自动 化 学 院 广 东 广 州 ５ ０ ３ 广 １６ ５）
【 摘 要】 ：本 文针对 电炉这种非线性、 大时滞系统 ， 比较研究 了模糊控制、 糊 ＰＤ控 制、 模 Ｉ 史密斯模糊 ＰＤ控制 等三种 Ｉ 炉 温控 制 方法 。仿 真结 果 表 明 ， 密 斯模 糊 ＰＤ控 制 方 法 因其 调 节 时 间短 、 史 Ｉ 无超 调 、 静 差 ， 无 能对 电炉 炉 温 实现 有 效 的 控制 。 【 键 词 】 模 糊 ＰＤ； 关 ： Ｉ 温度 控 制 ； 密斯 预估 器 史
初 始 ＰＤ 参 数 的 整 定 ： 测 定 被 控 对 象 参 数 的粗 略 值 。 用 初 Ｉ 先 应 值 整定 规 则 确定 ＰＤ 的初 始值 ；第 二 步 ，Ｉ 参 数 的 在 线整 定 ： Ｉ ＰＤ 监 测 控 制 系 的 响应 过 程 ， 其 模糊 化 ， 合 用 户 期 望 、 制 目标 将 综 控 类型、 对象 参 数 等 ， 用 模 糊 推 理 自动 进 行 ＰＤ 参 数 的 在 线 整 运 Ｉ
０ 引言 、
该 系统 在参 数 。 、 与 偏差 和 偏 差 变化 之 间 建立 了在 线 、 ．
电 炉是 热 处 理 生 产 中应用 最 广 的加 热 设 备 ．其 控 制 系 统 是 自词 整 算法 ．满 足 了 系 统在 不 同 的偏 差 和 偏差 变 化 下 对 控制 参 时变 、 线 性 、 时滞 的复 杂 系统 ， 学 模 型 很难 精 确 建 立 。 采 数 的不 同要 求 。 糊 ＰＤ控 制 器分 两 步 整定 ＰＤ参 数 。 一 步 。 非 大 数 若 模 Ｉ Ｉ 第
模糊pid开题报告
模糊PID开题报告1. 引言PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器是一种经典的控制算法，广泛应用于自动化控制领域。
然而，在某些场景下，传统的PID控制器可能面临一些挑战，如非线性系统、不确定性、多变量系统等。
为了克服这些问题，模糊控制算法被引入。
本文将介绍模糊PID控制器的开题报告，主要包括问题陈述、研究目标、研究内容和研究方法。
2. 问题陈述在某些复杂的控制系统中，传统的PID控制算法效果不佳。
例如，控制非线性系统或具有不确定性的系统时，传统PID控制器可能无法提供足够的鲁棒性和稳定性。
因此，我们的问题陈述是如何改进PID控制器以应对这些挑战。
3. 研究目标本研究的目标是设计一个模糊PID控制器，以提高对非线性系统和具有不确定性的系统的控制效果。
通过引入模糊逻辑和模糊推理，我们希望改进传统PID控制器的性能。
4. 研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：4.1 模糊控制理论研究首先，我们将对模糊控制理论进行深入研究。
了解模糊控制的基本概念、原理和算法是设计模糊PID控制器的基础。
4.2 PID控制器分析在研究传统PID控制器的基础上，我们将分析其在非线性系统和具有不确定性的系统上的局限性。
通过分析PID控制器的性能瓶颈，我们可以更好地设计模糊PID控制器。
4.3 模糊PID控制器设计基于模糊控制理论和PID控制器分析的结果，我们将设计一个模糊PID控制器。
该控制器将结合传统PID控制的优点和模糊控制的鲁棒性，以提高对非线性系统和具有不确定性的系统的控制效果。
4.4 系统仿真与实验验证为了验证模糊PID控制器的性能，我们将进行系统仿真和实验验证。
通过对比传统PID控制器和模糊PID控制器的控制效果，我们可以评估模糊PID控制器的优势和局限性。
5. 研究方法本研究将采用以下研究方法：5.1 文献综述我们将进行大量的文献综述，深入了解模糊控制理论和PID控制器的相关研究成果。
模糊PID控制的研究与设计
模糊PID控制的研究与设计摘要：常规PID控制具有原理简单，使用方便等优点。
所以时至今日，在各种控制系统中仍有大量的控制回路具有PID结构。
然而面对存在非线性，时变的复杂控制对象，常规PID 控制器一组整定好的参数往往不能满足控制要求。
而模糊控制是以先验知识和专家经验为控制规则的一种智能控制技术，可以模拟人的推理和决策过程，尤其适用于模型未知的，复杂的非线性系统的控制。
将模糊控制与常规PID控制相结合，利用模糊推理的思想，对PID 控制的参数进行在线整定，构成模糊PID控制。
该控制方法可改善系统的动静态性能，提升控制效果。
关键词：PID控制模糊控制模糊PID控制引言：PID控制时最早发展起来的控制策略之一，由于其具有结构简单，容易实现，控制效果好等优点，且PID算法原理简明，参数物理意义明确，理论分析体系完善，所以以PID 控制为控制策略的各种控制器仍是过程控制中不可或缺的基本控制单元。
但是，实际上一些工业过程不同程度的存在非线性，大滞后，时变性和模型不确定性，采用具有一组整定好的参数的常规PID控制难以获得满意的控制效果。
而模糊控制具有算法简单，易于掌握，无需知晓被控对象的精确数学模型，动态特性较好等优点。
本文将模糊控制与PID控制相结合，构成模糊PID控制，在线修正PID参数，扬长避短，不仅能发挥模糊控制的鲁棒性、动态响应好，上升时间快和超调小的特点，还具有PID控制的动态品质好和稳态精度高的优点。
模糊控制模糊控制是以模糊集合论，模糊数学，模糊语言变量及模糊逻辑为基础的闭环计算机。
模糊控制系统的基本构成如图1所示。
包括输入通道，模糊控制器，输出通道，执行机构，传感器及被控对象。
其中模糊控制器是模糊控制系统的核心部件，其组成结构如图2所示。
图1.模糊控制系统基本结构图2.模糊控制器组成结构PID 控制PID 控制时偏差比例，偏差积分，偏差微分控制的简称。
模拟PID 控制系统原理框图如图3所示。
模糊pid控制实例
模糊pid控制实例
（原创版）
目录
一、模糊 PID 控制的概述
二、模糊 PID 控制的优势
三、模糊 PID 控制的实例分析
四、模糊 PID 控制的应用前景
正文
一、模糊 PID 控制的概述
模糊 PID 控制是一种基于模糊逻辑理论和 PID 控制理论的控制方法，它将 PID 控制器的精度和模糊控制器的智能化相结合，提高了控制的准确性和灵活性。
模糊 PID 控制主要应用于工业控制领域，如电机控制、温度控制等。
二、模糊 PID 控制的优势
相较于传统 PID 控制，模糊 PID 控制具有以下优势：
1.适应性强：模糊 PID 控制可以根据被控对象的特性进行自适应调整，提高了控制的适应性。
2.智能化程度高：模糊 PID 控制利用模糊逻辑理论，可以对控制对象进行智能化识别和控制，提高了控制的准确性。
3.稳定性好：模糊 PID 控制结合了 PID 控制器的稳定性和模糊控制器的智能化，使得控制系统具有较好的稳定性。
三、模糊 PID 控制的实例分析
以电机控制为例，模糊 PID 控制可以根据电机的负载情况和转速变化，自动调整电机的输出功率，实现精确控制。
在实际应用中，模糊 PID
控制可以根据不同的控制需求进行调整，实现对电机的精确控制。
四、模糊 PID 控制的应用前景
随着工业自动化技术的发展，对控制精度和控制速度的要求越来越高。
模糊 PID 控制作为一款具有高精度、高智能化的控制方法，在工业控制
领域具有广泛的应用前景。
模糊PID控制器设计
模糊PID控制器设计PID控制器是一种常用的自动控制算法，广泛应用于各种工业过程中。
在实际应用过程中，由于系统的复杂性和非线性等原因，常常需要设计模糊PID控制器来提高系统的鲁棒性和控制性能。
1.确定系统的控制目标和性能指标：首先需要明确系统的控制目标，例如稳定性、响应速度、抗扰性等，然后确定对应的性能指标，例如超调量、调整时间、稳态误差等。
2.建立模糊控制规则库：根据系统的特性和控制目标，设计一套模糊控制规则库。
规则库一般包括模糊化、模糊规则以及解模糊化三个部分。
-模糊化：将输入目标和输入量经过模糊化，得到模糊量化值。
常见的模糊化方法有隶属函数法和三角函数法等。
- 模糊规则：根据经验规则和专家知识，设计一系列的模糊规则。
模糊规则一般采用if-then的形式，其中if部分是输入量模糊化后的模糊量化值，then部分是输出量的模糊量化值。
-解模糊化：将模糊量化值转化为具体的控制量。
常见的解模糊化方法有最大值法、加权平均法和中心平均法等。
3.设计模糊推理机制：模糊控制器的核心是模糊推理机制，通过模糊推理机制来根据输入的模糊量化值和模糊规则库来得到输出的模糊量化值。
常见的模糊推理机制有模糊与运算和模糊或运算等。
4.调整模糊PID控制器参数：根据系统的特性和性能指标，通过试验或者仿真的方法，对模糊PID控制器的参数进行优化调整。
一般可以采用遗传算法、粒子群算法等优化算法来进行参数调整。
5.实时控制和优化：将设计好的模糊PID控制器实时应用于控制系统中，并根据系统的反馈信号对控制器进行实时优化和参数调整，以达到更好的控制性能。
模糊PID控制器相比传统的PID控制器具有更好的鲁棒性和适应性，可以应对各种复杂、非线性的工业控制系统，提高控制精度和控制性能。
在实际应用中，需要根据具体的系统特性和性能需求来设计合适的模糊PID控制器，并经过实验和调整来优化控制效果。
同时，也需要考虑到计算复杂度和实时性等因素，确保控制系统的稳定性和可靠性。
基于模糊PID控制器的控制方法研究
基于模糊PID控制器的控制方法研究一、本文概述随着科技的进步和工业的快速发展，控制系统的精确性和稳定性成为了诸多领域，如自动化、机器人技术、航空航天等的关键需求。
PID （比例-积分-微分）控制器作为经典的控制策略，已被广泛应用于各种实际工程问题中。
然而，传统的PID控制器在面对复杂、非线性和不确定性的系统时，其性能往往会受到限制。
因此，寻求一种更加灵活、适应性强的控制方法成为了当前的研究热点。
本文旨在探讨和研究基于模糊PID控制器的控制方法。
模糊PID控制器结合了传统PID控制器的优点和模糊逻辑控制的灵活性，能够在不确定和非线性环境中实现更为精准和稳定的控制。
文章首先将对模糊PID控制器的基本原理进行介绍，包括其结构、特点和工作机制。
然后，通过对比实验和仿真分析，评估模糊PID控制器在不同场景下的控制效果，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
文章还将讨论模糊PID控制器的参数优化方法，以提高其控制性能和鲁棒性。
本文的研究不仅有助于深入理解模糊PID控制器的控制机理，也为相关领域提供了一种新的控制策略选择，对于推动控制理论的发展和应用具有重要的理论价值和实践意义。
二、模糊PID控制器的基本原理模糊PID控制器是一种结合了模糊逻辑与传统PID控制算法的控制方法。
它旨在通过引入模糊逻辑的优点，改善传统PID控制在处理复杂、非线性系统时的不足。
模糊化过程：将PID控制器的三个主要参数——比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)进行模糊化。
这通常涉及到将连续的参数值映射到一组离散的模糊集合上，如“小”“中”和“大”。
模糊推理：在模糊化之后，模糊PID控制器使用模糊逻辑规则对输入误差(e)和误差变化率(ec)进行推理。
这些规则通常基于专家知识和经验，旨在确定如何调整Kp、Ki和Kd以优化系统性能。
解模糊化：经过模糊推理后，得到的输出是模糊的。
为了将这些输出应用于实际的控制系统，需要进行解模糊化过程，即将模糊输出转换为具体的、连续的控制信号。
关于模糊PID控制器的应用设计
关于模糊PID控制器的应用设计模糊PID控制器是一种能够对系统进行自动调节的控制器，它能够根据系统的不确定性和非线性特性进行自适应调节，从而实现更精确的控制。
模糊PID控制器的应用非常广泛，可以用于各种工业过程的控制，例如温度控制、速度控制和压力控制等。
在设计模糊PID控制器的应用时，需要进行以下几个步骤：1.系统建模：首先需要对所控制的系统进行建模，包括收集和分析系统的输入输出数据。
通过这些数据可以获得系统的数学模型，有助于后续的控制器设计。
2. 设计模糊控制器：设计模糊控制器的关键是确定输入和输出的隶属函数，以及规则库。
输入隶属函数一般包括误差（e）、误差变化率（de）和输出变化率（du）等，输出隶属函数则表示系统的控制输出。
规则库是根据经验确定的，它包含了一系列的if-then规则，用于决定输出量。
例如，如果误差较大且误差变化率较小，则输出量增大。
3.系统优化：通过实际控制试验，对模糊PID控制器进行调试和优化。
调试的目标是使系统的性能达到设计要求，例如精度、稳定性和响应速度等。
4.系统应用：将优化后的模糊PID控制器应用于实际系统，观察和分析控制效果。
如果效果良好，则可以继续应用到实际工程中。
模糊PID控制器的应用可以提供精确的控制效果，并且对于一些非线性系统和不确定性的系统具有良好的鲁棒性。
例如，在温度控制中，模糊PID控制器可以自动调节加热功率和冷却功率，使得温度能够稳定地控制在设定值附近。
在速度控制方面，模糊PID控制器可以根据不同的工况和负载变化自动调整电机的转速，确保控制精度和性能。
然而，模糊PID控制器也存在一些局限性。
首先，模糊PID控制器的设计需要大量的经验和试验，对于一些复杂的系统，设计可能较为困难。
其次，模糊PID控制器对于系统的建模要求较高，需要事先对系统有一定的了解和分析。
综上所述，模糊PID控制器是一种实用的控制器，具有广泛的应用前景。
在应用设计过程中，需要进行系统建模、模糊控制器设计、系统优化和系统应用等步骤，并注意控制器设计的可行性和稳定性。
模糊PID控制器仿真研究
模糊PID控制器仿真研究在工业自动化领域，PID控制器作为一种经典的控制算法，被广泛应用于各种控制系统。
然而，传统的PID控制器在某些复杂系统中，如非线性、时变不确定性系统，可能难以获得理想的控制效果。
为了解决这一问题，研究者们提出了模糊PID控制器。
本文将重点模糊PID 控制器的仿真研究，以期为相关应用提供理论支持。
PID控制器是一种基于比例-积分-微分三个基本控制动作的反馈控制系统，其目的是使系统的实际输出跟踪期望输出。
然而，传统的PID 控制器在面对复杂的工业过程时，其控制效果可能并不理想。
为了改进这一情况，研究者们引入了模糊逻辑控制，从而形成了模糊PID控制器。
这种控制器能够更好地处理不确定性和非线性问题，提高控制系统的鲁棒性和自适应性。
在模糊PID控制器的仿真研究中，首先需要选择合适的仿真软件。
常见的仿真软件有MATLAB/Simulink、Python等。
本文将以MATLAB/Simulink为例，阐述模糊PID控制器的仿真过程。
需要创建一个模糊逻辑控制器。
在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Designer工具来完成这一步骤。
然后，将模糊逻辑控制器与PID控制器结合起来，形成模糊PID控制器。
接下来，设置控制策略，即根据系统的实际输出和期望输出之间的误差及误差变化来调整控制输入，以实现系统的稳定控制。
在仿真过程中，需要设置适当的仿真时间和步长，以便准确模拟控制系统的行为。
同时，还需要根据实际系统的特性来调整模糊逻辑控制器的参数，以实现最优控制效果。
在完成仿真研究后，需要对实验结果进行分析。
在实验过程中，需要记录系统的输出响应和输入信号，以便对控制效果进行评估。
本文将以一个简单的单级倒立摆系统为例，来说明模糊PID控制器的实验分析过程。
将模糊PID控制器应用于单级倒立摆系统，通过调节控制器的参数，发现系统能够快速稳定地达到期望的平衡位置。
然后，在相同的仿真条件下，采用传统的PID控制器进行实验，发现系统在达到平衡位置后可能会出现摆动现象。
一种简化PID模糊控制器的研究与设计
一种简化PID 模糊控制器的研究与设计雷春雨，王直（江苏科技大学江苏镇江212003）摘要：在介绍模糊控制基本原理及模糊控制器设计与分类的基础上，推导出一种简化PID 型模糊控制器。
为了验证简化PID 型模糊控制器的性能，将其与PD 及PI 型模糊控制器进行比较。
其仿真结果最后表明，在控制器参数选取相同的情况下，简化PID 型模糊控制器的性能要优于PD 型和PI 型模糊控制器。
关键词：PID ；模糊控制；简化；仿真中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）02-0047-03Research and design of a simplified PID fuzzy controllerLEI Chun -yu ，WANG Zhi（Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212003，China ）Abstract:Based on introduction the basic principle of fuzzy control and fuzzy controller's design and classification ，one kind of simplified PID fuzzy controller is deduced.In order to validate the performance of simplified PID type fuzzy controller ，it is compared with the PD and PI type fuzzy controller.The simulation result indicates that the performance of the PID fuzzy controller is preferable to the PD and PI fuzzy controller when choosing the same controller parameters.Key words:PID ；fuzzy control ；simplified ；simulation收稿日期：2012-09-11稿件编号：201209066作者简介：雷春雨（1987—），男，山东德州人，硕士研究生。
模糊PID控制的研究
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｝。
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简化 的模糊 ＰＤ控 制器研 究 王子谦 ， Ｉ 等
简化 的模 糊 ＰＤ控 制器研 究 Ｉ
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制器 。
关键 词 ：控 制器 自适应
中国 分类 号 ：Ｔ ２７＋ ４ Ｐ３
鲁 棒性
文 献标 识码 ：Ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎｏ ｄ ｒｔ ｏ ｅｃ ｍ ｅｓ ｏｔｏ ｎ ｓｏ ｏ ｖ ｎｉｎ ｌ Ｉ ｏ ｔ ｌ ｒ ａ ｓ ｌ ｅ ｕ ｚ Ｉ ｏ ｔ ｌ ｒ ｓｐ ｐ ｓ ｄ Ｆ ｒｔ ｔｅ Ｐ Ｄ ｆｒ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｖ ｒ ｏ ｅｔ ｈ ｒ ｍｉｇ ｆ ｎ ｅ ｔ ａ Ｄ ｃ ｎ ｒ ｌ 。 ｉ ｉ ｄｆ ｚｙＰ Ｄ ｃ ｎｒ ｌ ｒ ｏ ｅ ． ｉ 。 ｈ Ｉ － Ｏ ｈ ｃ ｃ ｏ Ｐ ｏｅ ｍｐ ｆ ｉ ｏｅ ｉ ｏ ｓ ｏ ｍｕａ ｗ ｓｓ ｌ ｅ ｏ ｏ ｅｐ ｒ ｍ ｔｒ ｌ ａ ｉ ｉ ｄ ｔ ｎ ａ ａ ｅｅ ｍｐ ｆ ｉ ｂ ｄ ｐｉｇ ｅ ｐ ｎ ｅ ｒ ｉａ ｐ ｏ ｏｔ ｎ ｌ ａ ｄ。 ｅ ｚｙ ｃ ｎｒｌ ａ ｌ ａ ｅｉｎ ｄ ｂ ｓｎ ｚｙ ｙａ ｏ ｔ ｘ ａ ｄ ｄ ｃ ｔ ｌ ｒ ｐ ｒ ｏ ａ ｂ ｎ ｔ ｎａ ｆ ｚ ｏ ｔ ｂｅ ｗ ｇｄ ｓｇ ｅ ｙ ｕ ｉ ｇｆ ｚ ｎ ｉ ｃ ｉ ｈ ｕ ｏｔ ｕ
有一个控制参数 ， 然后通过模糊控制规则和模糊推理 确定一张模糊控制表。在实时控制中通过查 询模糊控制表 ， 在线调节参数
和 ， 以提高 ＰＤ控 制算 法 的适应性 和鲁 棒性 。对 比仿真 试验 的结 果 表 明 ， 可 Ｉ 简化 的模 糊 ＰＤ控 制 器 的控 制 性 能 明显 优 于常 规 ＰＤ控 Ｉ Ｉ
互 手撩
（ 津市环境 保护 科 学研 究院 天津 天 ，
铸 履 中２
３ｏ７ ） ｏｏ２
３０９ ； 津大 学化 工学 院工业 结晶研 究开发 中心 天 津 ０ １ １天 ，
摘Hale Waihona Puke 要：为了克服常规 ＰＤ控制器的缺点 ． Ｉ 提出了一种简化的模糊 ＰＤ控制策略。首先利用扩充临界 比例带法将 ＰＤ公式简化为只 Ｉ Ｉ
０ 引言
在工程上 ， 因为 ＰＤ控制具有结构简单 、 Ｉ 能满足大 量工业过程 的要求 、 鲁棒性较强等特点 ， 以仍然是应 所
用最广泛 的控制算法 。但常规 ＰＤ控制器单纯依靠一 Ｉ 组离线整定 的 ＰＤ控制 参数 ， Ｉ 不具有在线 自调整功能 ， 在工况发生变化 时就难 以获得满意 的控制效果 。 为了克服常规 ＰＤ调节器 的不 足 ， 高其性能 ， Ｉ 提 人 们进行 了广泛 的研 究 ， 出了许 多 ＰＤ的 自适应 调整 提 Ｉ
＝
［＋ ＋ ） （２ ） （鲁 鲁 一 ＋ × 鲁
（） １
ｅ 一 ） ｅ ２Ｉ （ １＋ （ ） 一
扩充 临界 比例带法是一种基于系统临界振荡参数
的闭环整定 法 ， 用来 整定 离散 ＰＤ算式 中 的 （ Ｉ 采样
周期 ） 、 和 ７ 。具体整定步骤如下 ： 、 Ｔ Ｄ
① 选择 一 个 足 够短 的采 样周 期 ７ 应小于对象纯迟延 时间 ７的 １ １ ； １ ０ ／０
一般说，
方案 ， 中采用模糊 技术 与 ＰＤ结 合构 成模 糊 ＰＤ是 其 Ｉ Ｉ
常用的控制方法 之一 ， 基本原理 是 在普通 ＰＤ控制 其 Ｉ 器的基础上加一个 模糊控 制环节 ， 根据 系统 的实时状 态在线 分别调节 ＰＤ的 ３个参数 Ｉ 。这种 方法模糊 推理规则 过于复 杂 ， 所表 达的专家 经验 知识往 往是 粗 略和不全面的。本文将 提出一 种简化 的模糊 ＰＤ控 制 Ｉ 策略 ， 控制算法首 先利 用扩 充 临界 比例带 法Ｈ 将 ＰＤ Ｉ 公式简化为只有一个控制参数 ， 然后通 过模糊控 制
② 令控 制系统为纯 比例控制 ， 逐渐加大 比例增益 Ｋ ， 系统 出现 等 幅振 荡 。此 时 的 比例增 益为 临界 比 使
例增益 ， 振荡周期称为Ｉ界振荡周期 ； 临
③ 选择控制度 。控制度 以模拟调节器为基础 ， 定
量衡量 Ｄ Ｃ 直 接数 字控制 ） Ｄ（ 与模 拟调 节器 对 同一对