模糊控制 - 模糊自适应整定PID控制仿真实验

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智能控制作业_模糊自适应PID控制

模糊自适应PID 控制的Matlab 仿真设计研究姓名：陈明学号：201208070103班级：智能1201一、模糊控制思想、PID 控制理论简介：在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适应控制理论, 设计了一种模糊自适应PID 控制器, 具体介绍了这种PID 控制器的控制特点及参数设计规则, 实现PID 控制器的在线自整定和自调整。

通过matlab 软件进行实例,仿真表明, , 提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。

1.1 模糊控制的思想：应用模糊数学的基本理论和方法, 控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把这些模糊控制规则以及有关信息, 诸如PID 控制参数等作为知识存入计算机知识库, 然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入, 输出) , 运用模糊推理。

1.2 PID 算法：u(t)=k p * e(t)+k i * ∫e(t)t 0dt +k d *de(t)dt= k p *e(t)+ k i *∑e i (t) + k d * e c (t)其中, u (t) 为控制器输出量, e(t) 为误差信号, e c (t)为误差变化率, k p , k i , k d 分别为比例系数、积分系数、微分数。

然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp ，ki 参数的整定。

1.3 模糊PID 控制器的原理图：二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，模糊规则导入，生成三维图等观察。

2.1 模糊函数的编辑器的设定：打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基本设置等。

基于课本的实验要求，我选的是二输入（e, e c）二输出（k p ,k i）。

需要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即e_c 能够显示为e c。

2.2四个隶属函数的N, Z, P 函数设定：在隶属函数的设定中，N 选用的是基于trimf（三角形隶属函数） , Z是基于zmf（Z型隶属函数），P是基于smf（S型隶属函数）。

基于模糊控制理论的自适应PID算法

基于模糊控制理论的自适应PID算法近年来，随着科技的发展，自适应控制技术被越来越广泛地应用于各种控制系统中。

其中，基于模糊控制理论的自适应PID算法是一种很常见的控制方法，具有很强的实际应用价值。

一、什么是自适应PID算法PID控制器是一种广泛应用于工业生产中的控制器，其可以通过对被控对象的反馈信号进行加权处理，从而实现对被控对象的控制。

但是，在实际应用中，由于被控对象的动态特性和环境条件的变化，经常会出现PID控制器参数难以确定和调节的情况，这就需要使用自适应控制技术来解决这种问题。

自适应PID算法是一种自动调整PID控制器参数的方法，其主要原理是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来调节PID控制器的参数值，从而实现对被控对象的控制。

在PID控制器中，P 代表比例项、I代表积分项、D代表微分项，而在自适应PID算法中，P、I、D三项参数值是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来自适应调整的。

二、模糊控制理论在自适应PID算法中的应用模糊控制理论是一种基于模糊数学的控制方法，其主要特点是可以处理不确定、模糊的信息，具有很强的适应性和鲁棒性。

在自适应PID算法中，模糊控制理论主要用于调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重。

具体来说，在模糊控制理论中，有三个基本元素：模糊集合、模糊逻辑运算和模糊推理机。

在自适应PID算法中，这三个元素分别对应着被控对象的状态、PID控制器参数的权重和PID控制器参数的调节规则。

在调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重时，主要采用了模糊控制理论中的模糊控制策略。

具体来说，首先将被控对象的状态划分为若干个模糊集合，并为每个模糊集合定义一个隶属度。

然后，根据这些隶属度和一定的模糊逻辑运算规则，得到PID控制器中各项参数的权重值。

最后，再根据这些权重值和一定的模糊推理机规则，得到PID控制器中比例项、积分项和微分项的具体参数值。

三、自适应PID算法的应用范围自适应PID算法广泛应用于各种控制系统中，主要包括以下几个方面：1、工业自控领域：在各种流程控制、物料输送、物流控制等方面均有广泛应用，如化工、机械、电力、冶金等行业。

恒压供水控制系统自适应模糊PID控制器设计及仿真

关键词：自适应模糊控制；ＰＩＤ控制；恒压供水；系统仿真
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｄａｐｔｉｖｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ；ＰＩＤｃｏｎｒｏｔｌ；ｃｏｎｓｔａｎｔｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ；ｓｙｓｔｅｍｓｉｍｕｌａｉｔｏｎ
ＶａｌｕｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・２１・
恒压供水控制系统自适应模糊ＰＩＤ控制器设计及仿真
ＴｈｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＣｏｎｓｔａｎｔＰｒｅｓｓｕｒｅＷａｔｅｒＳｕｐｐｌｙＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＡｄａｐｔｉｖｅＦｕｚｚｙＰＩＤＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
徐瑞丽ＸＵＲｕｉ — ｉｆ；尹飞凰ＹＩＮＦｅｉ－ｈｕａｎｇ
（河南职业技术学院电气工程系，郑州４５００４６）
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｎａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０４６０，Ｃｈｉｎａ）
ｍｏｄｉｉｃｆａｔｉｏｎ，ｔｈｒｏｕｇｈＭａｔｌａｂｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｉｎｔｈｅｒｕｎｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｓａｌｗａｙｓｉｎｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎ．ＡｄａｐｔｉｖｅｆｕｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｕｓｅｄｉｎｃｏｎｓｔｎｔａ－ｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｓｙｓｔｅｍｃａｌｌｎｏｔｏｎｌｙｉｍｐｏｖｒｅｈｅｔБайду номын сангаас ｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｓｙｓｔｅｍ．

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。

船舶柴油机缸套冷却水温度模糊PID自适应控制及仿真

性能。
断检测ｅｅ，和ｃ再根据模糊控制原理对３个参数进
２船舶柴油机缸套冷却水温度模糊ＰＤ自Ｉ适应控制系统
２１模糊ＰＤ自适应控制系统结构［．Ｉ１
行在线整定，过常规ＰＤ控制器获得新的Ｋ。Ｋ、通Ｉ、
图１所示。
ｌ引言
船舶柴油机缸套冷却水温度是机舱一个重要的热工参数，精确控制冷却水温度，可以有效地控制柴油机缸套的低温腐蚀、温腐蚀并减少热应力，高高提
柴油机的动力性能。主机缸套冷却水温度控制系统
是一个具有大惯性、滞后和时变性特点的复杂非纯
Ｋ后，对控制对象输出相应的控制，被控对象具使
有良好的动态、态特性。静
２２参数模糊整定原理．
基金项目：江省教育厅科研项目（目编号：０８４２）浙项Ｙ２００１６作者简介：红明（９８）男，师。徐１７一，讲
Hale Waihona Puke 模糊ＰＤ控制器的工作原理是运用模糊数学的Ｉ基本原理和方法，操作人员的调整经验和技术知将
徐红明，：船舶柴油机缸套冷却水温度模糊ＰＤ自适应控制及仿真等Ｉ
识总结成为Ｉ条件）ＨＥ结果）式的模糊规Ｆ（ＴＮ（形
ｅ偏差变化率ｅ之间的模糊关系，运行中通过不和ｃ在

移动机器人模糊控制与模糊自适应PID控制

然而，于模糊控制规则和隶属函数不易精确描述，由移
１引言
在环境信息为多义、完全或不准确的情况下，动机不移
动机器人在作正对目标点的趋近行为时容易产生局部振荡路径。针对环境模式特点，文提出了有障模式下的模糊控本
ｓｅｈｉｌｔｎｐａｆｒｂｓｄｏｈＴＬＵＩｈｉｌｔｎｒｓｌｎｉａｅｔａｈｙｔｍａｕｃｈｓｔｅｓｍｕａｉｌｔｍａｅｎｔｅＭＡＡＢＣ．Ｔｅｓｍｕａｉｅｕｔｉｄｃｔｈｔｔｅｓｓｅｈｓｑｉｋｏｏｏｓ
可靠依据。
关键词：动机器人；糊控制；移模自适应
中图分类号：Ｐ４．Ｔ２２６文献标识码：Ａ
ＣｏｔｏｆａＭｏｌｂｔＢａｎＦｕｚｙａｄＦｕｚｙＡｄｐｉｅＰＩｎｒｌｏｂｉｅＲｏｏｓｄｏｅｚｎｚａｔｖＤ
ｒｓｎｅｓｅｄａｄｓｒｎｅｆ — ａａｉｅａｌｔａｄｃｎｒａｉｅｓｆｔａｋｆｏｔｅｂｇｎｉｇｔｈｅｔｔｃｔｒｅｅｐｏｓｐｅｎｔｏｇｓｌｄｐｔｖｂｉｙ，ｎａｅｌｚａｅｒｃｒｍｈｅｉｎｎｏｔｓａｉａｇｔｉｐｉｔｕｅｈｎ — ｓｒｃｕｒｌｕｎｏｎｉｏｍｅ．ｏｎｎｄｒｔｅｎｏｔｕｔａｋｎｗｎｅｖｒｎｎｔＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｍｏｌｏｏ；ｕｚｙｃｎｒｌＳｌａｐｉｅｂｉｅｒｂｔＦｚｏｔｏ；ｅｆ— ｄａｔｖ

《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。

基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真

储岳中K 陶永华（安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山 %/C..%）
摘要：在分析自适应模糊控制及 HIJ 参数变化对系统性能影响的基础上 K 提出在动态过程中对 HIJ 参数进行整定。仿真研究表明 K 控制质量得到了提高。关键词：模糊 HIJ 控制；自适应；仿真 E19F1G；中图分类号： 9HCB&$ B 文献标识码： 1
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E19F1G 简介
E19F1G 软件于 &B?/ 年由美国的 E)82W",X7 公司推出 K 该软件使用简单、方便。自 &BBC 年以来 K E)82W",X7 公司相继推出了 E19F1G /$ . 、 E19F1G /$ %、 E19F1GD$ %、 E19F1G <$ . 等版本。本文在 E19Z F1G<$ . 基础上 K 介绍如何利用 RIE4FI’[ 和 \4]]^ 工具箱构造某模糊控制系统的结构框图和进行仿真研究的方法及步骤。 &$ & 模糊逻辑工具箱模糊逻辑工具箱 @ 0+PP-#";3:8""#Q"_ A 提供了模糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统 @ \IR A 常用的工具函数 K 如 *6W037， )OO5),， )OOM0， )OO,+##6， 768037， W,386037 等 K 它包括了产
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安徽工业大学学报 ($ "0 1*2+3 4*356,738- "0 96:2*"#";-
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恒压供水控制系统自适应模糊PID控制器设计及仿真

又能最大限度地节约供水系统能源。关键词：自适应模糊控制；ＰＩＤ控制；恒压供水；系统仿真
中图分类号：ＴＰ２７３．４文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－７７１２（２０１３）０６－００４９－０２
引言随着人们生活品质的提高，人们对生活饮用水的要求也在不断地提高，恒压供水系统在多层及高层住宅用水和消防供水中得到了越来越广泛地应用。现代的恒压供水系统中主要由水泵、变频器及调节环节构成，整个控制系统控制复杂多变，控制参数一般不能精确测定。水泵作为一种典型的非线性负载，在运行的过程中其旋转的速度与给定的信号之间具有滞后、惯图１控制系统结构框图性较大的特点。参数Ｋ、Ｔ、的确定采用离线开环阶跃响应法，具体作法如果采用常规的ＰＩＤ控制，在系统运行过程中因不能可靠是：在开环系统下，由控制器输出一个适当幅度的阶跃信号，地调整ＰＩＤ参数而无法实现管道压力精确恒定控制，而且响应使水泵转速提到一定的幅度，然后记录水压的变化过程，在根速度比较慢。而模糊控制对数学模型的依赖性较弱，不需要建据输入输出数据进行辨识。本系统的辨识结果为Ｋ＝Ｏ．９５，Ｔ＝立过程的精确模型，它可以把人们的经验转化为控制策略，对９．８，：２．５５ｓ，由此可得供水控制系统的近似模型为时变的、非线性的、滞后的、高阶的大惯性的被控制对象，能获得良好的动态特性。ａ（ｓ、：ｅ＿２ｌ５５基于以上原因，本文提出了模糊控制系统与传统的ＰＩＤ控９．８＋１制相结合，设计了一种自适应模糊ＰＩＤ控制器，借助于ＰＩＤ参（二）参数自整定原则数的在线模糊自整定，实时修改ＰＩＤ参数，确保系统在运过程ＰＩＤ参数模糊自整定是找出ＰＩＤ的三个参数与偏差ｅ和偏中始终处于优化状态，既提高了系统控制性能，又能最大限度差的变化ｅｃ之间的模糊关系，在运行中通过不断检测ｅ及ｅｃ，地节约供水系统能源。根据模糊控制规则来对三个参数进行在线修改，以满足不同ｅ二、自适应模糊ＰｌＤ的概念及ｅｃ时对控制参数的不同要求，而使被控制对象具有良好的动根据ＰＩＤ控制器的Ｋｐ、Ｋｉ、Ｋｄ的三个参数与偏差ｅ和偏差静态性能，模糊ＰＩＤ控制系统如图２所示。的变化率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，在线自动修改控制器ＰＩＤ参数。因为参数可自动调整，所以自适应模糊ＰＩＤ控制能解决系统的非线性问题。 ‘ 常规ＰＩＤ控制只能利用一组固定参数进行控制，这些参数不能兼顾动态性能和静态性能之间、设定值和抑制扰动之间的图２模糊控制器控制原理图矛盾。因此，将模糊推理引入控制系统，在ＰＩＤ初值基础上通过增加修正参数进行整定，可以改善系统动态性能。模糊控制器以偏差和偏差变化率作为输入，修正参数 △Ｋｐ，三、自适应模糊ＰＩＤ控制器设计 △Ｋｉ，△Ｋｄ为输出，贝０ＰＩＤ（一）恒压供水系统数学模型的建立在二级泵房中，水泵由初始状态向管网供水的变频调速恒压系统，一般可分为零压过程和压力上升过程。而零压过程中，水泵把水从清水池送到管网中，压力基本上可以认为保持为零，是一个纯滞后过程；压力上升过程，水泵把水充满整个管路，压力逐渐增加直至达到稳定，可以认为是一个。因此，水泵管道系统的数学模型可以等效为带有纯滞后环节的一阶惯性环节，系统中其它的控制和检测环节，如变频调节、继电器控制转换、压力检测等的时间常数和滞后时间，与供水系统水压上图３ＰＩＤ参数模糊调整图升或下降的时间常数和滞后时间相比，可以忽略不计。由此可控制器输出的参数Ｋｐ，Ｋｉ，Ｋｄ可按公式卜３计算，式中Ｋ得供水系统的近似模型：Ｐ，Ｋ ’ ｉ，Ｋ ’ ｄ为预整定值。Ｋｐ＝Ｋ ’ ｐ＋ＡＫｐ（公式１）．Ｇ＝ｅ … １］

时域控制算法实验报告(3篇)

第1篇一、实验名称：时域控制算法实验二、实验目的1. 理解时域控制算法的基本原理和设计方法。

2. 掌握常见时域控制算法（如PID控制、模糊控制等）的原理和实现。

3. 通过实验验证不同控制算法的性能，分析其优缺点。

4. 学会使用MATLAB等工具进行时域控制算法的仿真和分析。

三、实验原理时域控制算法是一种直接在系统的时间域内进行控制的算法，主要包括PID控制、模糊控制、自适应控制等。

本实验主要针对PID控制和模糊控制进行研究和分析。

四、实验内容1. PID控制（1）原理：PID控制是一种线性控制算法，其控制律为：$$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d\frac{de(t)}{dt}$$其中，$u(t)$为控制输出，$e(t)$为误差，$K_p$、$K_i$、$K_d$分别为比例、积分和微分系数。

（2）实验步骤：a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。

b. 设计PID控制器参数，包括比例系数、积分系数和微分系数。

c. 在MATLAB中实现PID控制器，并添加到被控对象模型中。

d. 仿真控制系统，观察控制效果。

2. 模糊控制（1）原理：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制算法，其控制律为：$$u = F(e, e')$$其中，$u$为控制输出，$e$和$e'$分别为误差和误差变化率，$F$为模糊推理规则。

（2）实验步骤：a. 在MATLAB中搭建被控对象模型。

b. 设计模糊控制器参数，包括隶属度函数、模糊推理规则和去模糊化方法。

c. 在MATLAB中实现模糊控制器，并添加到被控对象模型中。

d. 仿真控制系统，观察控制效果。

五、实验结果与分析1. PID控制（1）实验结果：通过调整PID控制器参数，可以使系统达到较好的控制效果。

（2）分析：PID控制算法简单易实现，适用于各种被控对象。

但其参数调整较为复杂，且对被控对象的模型要求较高。

开关电源模糊PID控制器的设计与仿真

通缱电潦技术．
２１年３月２０１５日第２８卷第２期
ＴｅｅｏＰｗｅｃｎｌｇｌｃｍｏｒＴｅｈｏｏｙＭａ．２ｒ５，２ｌ，Ｖｏ．２，０１１８Ｎｏ２
文章编号：０９３６（００～０００１０ —６４２１）２０４－４１
ｗｉｈＤｏｔｏ，ｔｅｆｚｙｃｎｒｌｈｓａｌｔｏｒｔ，ｓｃｓｓｌｔｒ－ｎｏｅｓｏｔａｔｔａｓｅｔｒｓＯｓｎｔｔｅＰＩｃｎｒｌｈｕｚｏｔｏａｏｆｍｅｉｈｓｕｈａｍａｌｕｎｏｖｒｈｏ，ｆｓｒｎｉｎｅｐｎｅａｄ
０引言
开关电源是采用开关方式控制的直流稳压电源Байду номын сангаас。因为它体积小、重量轻、效率高等诸多优点被广泛应用
＼上尸＿
— —
＋一
。
Ｉ
ＴＤＺ
牛ｕＲｆ
于电子设备当中。现在开关电源大部分由ＰＤ控制，Ｉ分为模拟ＰＤ和数字ＰＤ。由于一ＩＩＩＰＤ剿去简单，鲁棒性好等优点，以被广泛地用于开关电源控制回路之所中。但是常规的ＰＤ参数整定方法复杂，于参数的Ｉ由
ｓａＩｏｔｇｌｃｕｔｎｔｕｐｔｃｒｅｔｃａｇｓｎｉｉｖｌｅｆｔａｉｓｗｉｏｔｕｕｒｎｈｎｅ．ａｕｏｈ

自适应模糊PID控制系统及其MATLAB仿真

关键词：自适应；Ｉ制；ＴＡＰＤ控ＭＡＬＢ仿真中图分类号：Ｐ９．；ｉ７．Ｔ３１９Ｔｔ３４２
争・・・・・・・・・争夺夺夺夺夺争夺争
文献标识码：Ａ
文章编号：７－６（０１０－０４０１１８４２１）５０３－６７２
第１０卷
第５期
漯河职业技术学院学报
ＪｕａｆＬｕｈｃｔｏａｃｎｌｇｌｅｅｏｒｌｏｏｅＶｏａｉｎｌＴｅｈｏｏｙＣｏｌｇｎ
Ｖｏ．１Ｎｏ．１０５
Ｓｐ２１ｅ．０１
２１０１年９月
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７－８４２１．５０５ｏ：０３６／．ｓ．６１７６．００．１ｓ１
摘
要：据自适应ＰＤ控制系统的结构和原理，究ＭＴＡ根Ｉ研ＡＬＢ仿真工具箱及仿真方法，并给出仿真实例和分
析结果。将自适应技术和ＰＤ控制技术相结合，以辅助软件ＭＴＡＩ借ＡＬＢ有力地验证了这一技术的优势。
定，据专家或者操作者的手动控制经验总结出来的一即根
系列控制规则也即模糊控制规则表。模糊控制规则一般具有如下形式：
系统相结合，构建自适应模糊ＰＤ控制系统，用模糊推Ｉ运理，实现对ＰＤ参数的实时调整，了验证自适应技术对Ｉ为ＰＤ控制的改进，Ｉ文章通过ＭＴＡＡＬＢ的ＳＬＮＩＩＫ模块对ＭＵ

基于供热系统的模糊自整定_PID_控制方法

0 引言随着经济快速发展和城镇化的推进，建筑能耗占总能耗的28%，其中城市供热能耗就占到建筑能耗的25%以上[1]。

长期以来，有80%的供热系统是根据传统PID 控制来进行调节的，随着我国供热面积的不断增加，同时由于供暖系统是一个多变量、强干扰、大滞后的复杂系统，常规的PID 控制方法已经无法获得精准的供热调控，造成了能源的大量浪费。

随着双碳目标的提出，低碳减排已经成为各行各业发展的共识，对供热系统进行精准控制尤为重要。

刘岳飞[2]将微分反馈串级 PID 控制和预估补偿的串级 PID 控制算法两种算法结合，提出了一种先进的 PID 组合补偿的控制算法，与传统控制算法相比节能能效提高29.82％，室温波动为0.01℃，实现了节能减排的同时提高了人的热舒适性。

马可心等[3]将模糊自适应控制和常规PID 控制结合，并使用MATLAB 中的Fuzzy 进行了系统仿真实验，有效提高了集中供热系统的鲁棒性、稳定性和自适应的能力。

覃洪汉[4]提出将经典PID 控制与智能化控制技术有机结合的方法，利用人工算法和机械学习来处理系统的复杂化反馈问题，根据逻辑化控制提高了系统运行的稳定性和精准性。

本文在此基础上，将模糊控制与传统PID 控制相结合，提出了一种模糊自整定PID 控制方法。

1 传统控制理论1.1 供热控制系统本研究以二次网供水温度为控制目标，对其进行模糊自整定PID 控制。

系统的结构图如图1所示。

其中将二次网供水温度给定值作为输入值，二次网供水温度实际值作为输出值。

图1 二次网供水温度控制系统结构图1.2 经典PID 控制基本原理PID 控制器由三个单元组成，其中的P 指的是比例单元、I 指的是积分单元、D 指的是微分单元，通过消除偏差、消除持续偏差、消除外部干扰三部分完成精准参数调节。

PID 控制器主要由控制器和受控对象组成，通过对系统状态的监控和反馈，实现对系统的控制[5]。

PID 算法的输出值U（t）是根据给定信号值r（t）和实际参数值y（t）的偏差值e（t）经过比例运算、微分运算、积分运算得到的，如公式（1）所示。

模糊自适应整定PID控制课件

意义
模糊自适应整定PID控制技术能够有效地解决非线性、时变性、不确定性和复杂工业过程的控制问题，具有重要的理论意义和实际应用价值。
相关工作与研究现状
相关工作
回顾PID控制技术的发展历程，重点介绍PID控制技术的优缺点以及研究现状。
研究现状
介绍当前模糊自适应整定PID控制技术的研究热点和最新进展，并指出研究中存在的问题和未来发展方向。
通过实验或仿真验证控制器的性能，评估其稳定性和鲁棒性。
参数整定方法
01
02
03
手动整定
根据经验手动调整PID控制器的参数，以达到较好的控制效果。
自动整定
通过一定的算法自动调整 PID控制器的参数，例如基于模糊逻辑、神经网络等方法的自动整定。
智能整定
结合人工智能和机器学习等技术，实现PID控制器的参数自动学习和优化，以达到更好的控制效果。
控制算法实现
01
02
03
04
模糊化处理
将输入变量进行模糊化处理，以便于模糊逻辑系统的推理和
决策。
规则库建立
根据被控对象特性和控制目标建立合适的规则库，用于模糊
逻辑系统的推理和决策。
参数调整
根据推理结果和规则库，自动调整PID控制器的参数，实现
自适应控制。
控制输出
根据调整后的参数，计算PID 控制器的输出，实现对被控对
06
参考文献
参考文献
《模糊自适应整定 pid控制——理论与应用》
《模糊自适应整定 pid控制理论及实现》
《模糊自适应整定 pid控制算法设计与应用》
THANKS
感谢观看
制器
统
参数自适应整定

模糊PID控制实验报告

编号：实验一普通PI控制方法的设计与实现一、实验目的1. 掌握数字PI及其算法的实现2. 熟悉在在keil环境下进行单片机程序的设计3. 熟悉仿真软件protues的使用二、实验设备及条件1. 计算机系统2. 编程软件keil4和仿真软件protues7.8三、实验原理及其实验步骤(1) PID算法的数字化实现在模拟系统中，PID算法的表达式为u(t)=K P[e(t)+1T I∫e(t)dt+T Dde(t)dt]式中u(t)：调节器的输出信号；e(t)：调节器的偏差信号，它等于测量值与给定值之差；Kp：调节器的比例系数；T I：调节器的积分时间；TD：调节器的微分时间；离散化的PID为：u(k)=K P[e(k)+TT I∑e(j)kj=0+T DT(e(k)−e(k−1))]Δt=T：采样周期，必须使T足够少，才能保证系统有一定的精度；E(k)：第K次采样时的偏差值；E(k-1) ：第K-1次采样时的偏差值；K：采样序号，K=0，1，2……；P(k-1)：第K次采样时调节器的输出；上式计算复杂，经过化简为：u(k)=u(k−1)+K P[e(k)−e(k−1)]+K I e(k)+K D[e(k)−2e(k−1)+e(k −2)]式中：K I=K P TT I为积分系数K D=K P T DT为微分系数要计算第K次输出值u(k)，只需要知道u(k-1)，e(k)，E(k-1)，e(k-2)即可。

上式也称为位置型PID的位置控制算法。

在很多控制系统中，由于执行机构是采用布进电机进行控制，所以只要给一个增量信号即可。

因此得到增量型PID的位置控制算法。

∆u=K P[e(k)−e(k−1)]+K I e(k)+K D[e(k)−2e(k−1)+e(k−2)] (2) 控制系统的结构框图整个系统的控制框图如下所示：图1 PID控制系统结构框图在本次设计中，经过计算，被控对象的传递函数是：G(s)=1 (SCR)2+3SCR+1其中：C=10uf，R=20K；带入上式后可得：G(s)=10.04S2+0.6S+1显然是一个二阶系统。

模糊自适应PID控制器

模糊自适应PID控制器的设计模糊自适应PID 控制器的设计一、模糊自适应原理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，作为智能控制的一个重要分支，在控制领域获得了广泛应用，模糊控制与传统控制方式相比具有以下突出优点: ·不需要精确的被控对象的数学模型；·使用自然语言方法，控制方法易于掌握； ·鲁棒性好，能够较大范围的适应参数变化； ·与常规PID 控制相比，动态响应品质优良。

常规模糊控制器的原理如图1所示:图1 模糊控制系统框图PID 控制规律:101()[()()()]p D I du t k e t e t dt T e t T dt=++⎰式中：p k---比例系数；I T---积分时间常数；D T---微分时间常数。

在工业生产中过程中，许多被控对象随着负荷变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构发生改变。

自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内，但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。

因此，在工业生产中过程中，大量采用的仍然是PID 算法，PID 参数的整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。

随着计算机技术的以展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID 参数，这样就出现了智能PID.这种控制器把古典的PID 控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。

这种控制必须精确地确定模型，首先将操作人员长期实践积累的经验知识用控制然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整。

由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示，模糊理念是解决这一问题的有效途径，所以人们运用学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID控制，目前模糊自适应PID 控制器有多种结构，但其工作原理基本一致。

液压位置伺服系统模糊自适应PID控制算法研究

适应ＰＤ控制算Ｉ
法。其控制原理框图如图２所示。
图２模糊自整定ＰＤ控制原理框图Ｉ
２控制算法研究２１控制原理．
考虑到液压伺服系统的位置控制对象它不仅具有模型参数
不确定，变特性且系统具有于扰特点。文提出了一种利用模时本糊控制克服模型参叩）
得良好的控制效果，中提出了一种将模糊控制、文自适应控制和ＰＤ控制相结合的复合控制算法，组成基于模糊自适应ＰＤ位ＩＩ置实时控制系统。利用模糊自整定ＰＤ控制对模型参数要求的Ｉ不精确性和在线调整的适应性、干扰能力强，成了模糊自整抗构
强一于军琪（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安７０５）１０５
刘煦（西安建筑科技大学土木工程学院，西西安７０５）陕１０５
摘要
针对某部级重点实验室的ＭＴＳ液压位置伺服系统所具有的时变，动的特点，出了模糊自适应ＰＤ控制算法，扰提Ｉ利用模糊自整定ＰＤ能对具有时变、扰特性的被控参数取得的良好控制效果。仿真结果表明，过对液压伺服系统位置的Ｉ干通
Ｓｉｕａｔｎｅｕｌｈｗｓｈａｔｉｍｅｈｏａｉｇｄｍｌｉｒｓｔｏｓｏｔｔｈｓｔｏｄｂｔｎｓｏｏｃｏｒｐｆｍａｎｅｏｈｐｏｉｏｎ．ＯｈａｌｉｍｓｏｕｄｎｔｏｌｅｒｏｒｃｔｔｅｓｔＳｔｅｇｏｒｈｉｔｈｌｂｅ

模糊控制实验大纲

实验一熟悉模糊工具箱一、目的和要求1.目的(1)通过本次实验，进一步了解模糊控制的基本原理、模糊模型的建立和模糊控制器的设计过程。

(2)掌握MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面设计模糊控制器的过程。

2.要求（1）充分理解实验内容，并独立完成实验报告。

（2）实验报告要求：实验题目、实验具体内容、结果分析、收获或不足。

二、实验内容1、利用matlab中的模糊逻辑工具箱提供的图形用户界面（GUI）工具设计一个两输入、一输出的模糊控制器，控制器的要求如下：（1）设模糊控制器的输入变量为：误差E和误差变化EC，输出量为U。

（2）隶属度函数：◆隶属度函数均为三角函数◆E、EC和U的模糊语言变量集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}◆E和EC论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}◆U的论域为{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7}（3）控制规则表如下：表1 模糊控制表三．实验步骤模糊逻辑工具箱提供的图形用户界面（GUI）工具有五个：模糊推理系统（FIS）编辑器；隶属函数编辑器；模糊规则编辑器；模糊规则观察器；输出曲面观察器。

1.模糊控制器结构设计FIS处理系统有多少个输入变量，输出变量，名称是什么，模糊算子“与”(min，prod乘积，custom自定义)，“或”(max大，probor 概率统计方法，custom)，推理方法（min，prod，custom），聚类方法（max，probor，sum，custom），解模糊的方法（centroid 质心法，bisector中位线法，middle of maximum，largest of maximum，smallest of maximum）。

Matlab的FIS界面如图3所示。

图3 模糊推理系统（FIS）界面2.隶属函数编辑器：确定各个变量的论域和显示范围（左下角编辑区内），如图4所示。

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实验三模糊自适应整定PID控制仿真实验一、实验目的1．通过实验了解数字PID控制的原理2．通过实验实现离散系统的数字 PID 控制仿真3．通过实验了解模糊自适应整定PID控制的原理4．通过实验实现模糊自适应整定PID控制仿真5．通过实验进一步熟悉并掌握Matlab软件的使用方法二、实验内容1．针对给定离散系统的输入信号的位置响应，设计离散PID控制器，编制相应的仿真程序。

2．若采样时间为1ms ,采用模糊PID控制进行阶跃响应,在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰,编制该模糊自适应整定PID系统的Matlab仿真程序三、实验步骤1．针对给定离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应，设计离散PID控制器，编制相应的仿真程序。

2．确定模糊自整定PID的算法基础3．针对 kp, ki , kd 三个参数分别建立合适的模糊规则表4．画出PID参数的在线自校正工作程序流程图5．编制该模糊自适应整定PID系统的Matlab仿真程序四、实验要求1．设被控对象为：采样时间为1ms,采用Z变换进行离散化，经过Z变换后的离散化对象为：yout(k)=-den(2)yout(k-1)-den(3)yout(k-2)-den(4)yout(k-3)+num(2)u(k-1)+num(3)u(k-2)+num(4)u(k-3)针对离散系统的阶跃信号、正弦信号和方波信号的位置响应，设计离散PID控制器。

其中，S为信号选择变量，S=1时为阶跃跟踪，S=2时为方波跟踪，S=3时为正弦跟踪。

2．采样时间为1ms ,采用模糊PID控制进行阶跃响应,在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰,编制炉温模糊控制系统的Matlab仿真程序五﹑自适应模糊控制的规则1﹑控制规则：2.模糊控制器设计确定为双输入，三输出结构确定每个变量的论域，其中每个变量都有一个模糊子集来表示。

这个模糊子集中有3个模糊子集，分别是：N，Z，P在编辑界面中，确定好每一个语言变量的范围，以及隶属函数的类型。

如下图所示：输入模糊控制规则：PID控制器Kp参数在控制过程中的变化曲线：Ki参数：Kd参数：七﹑实验程序（一）%Fuzzy Tunning PID ControlClear all;Close all;a=newfis('fuzzpid');a=addvar(a,'input','e',[-1 1]);a=addmf(a,'input','1','N','zmf',[-1,-1/3]);a=addmf(a,'input','1','Z','trimf',[-2/3,0,2/3]);a=addmf(a,'input','1','P','smf',[1/3,1]);a=addvar(a,'input','ec',[-1 1]);a=addmf(a,'input','2','N','zmf',[-1,-1/3]);a=addmf(a,'input','2','Z','trimf',[-2/3,0,2/3]); a=addmf(a,'input','2','P','smf',[1/3,1]);a=addvar(a,'output','kp',[-10 10]);a=addmf(a,'input','1','N','zmf',[-10,-3]);a=addmf(a,'input','1','Z','trimf',[-5,0,5]);a=addmf(a,'input','1','P','smf',[3,10]);a=addvar(a,'output','ki',[-3 3]);a=addmf(a,'output','2','N','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'output','2','Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output','2','P','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','kd',[-5 5]);a=addmf(a,'output','3','N','zmf',[-5,-1]);a=addmf(a,'output','3','Z','trimf',[-3,0,3]);a=addmf(a,'output','3','P','smf',[1,5]);Rulelist=[1 1 1 1 1 1 1;1 2 1 2 1 1 1;1 2 2 1 2 1 1;1 3 12 1 1 1;1 323 2 1 1;2 1 1 1 1 1 1;2 23 3 1 1 1;2 1 2 23 1 1;2 3 2 1 3 1 1;2 23 1 2 1 1;3 1 2 1 1 1 1;3 2 3 1 2 1 1;3 1 2 1 2 1 1;3 3 1 2 3 1 1;3 2 3 1 2 1 1];a=addrule(a,rulelist);a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');writefis(a,'fuzzy');a=readfis('fuzzpid');figure(1);Plotmf(a,'input',1);figure(2);Plotmf(a,'input',2);figure(3);Plotmf(a,'output',1);figure(4);Plotmf(a,'output',2);figure(5);Plotmf(a,'output',3);figure(6);Plotfis(a);fuzzy fuzzpid;showrule(a);ruleview fuzzpid;(二)%Fuzzy PID ControlClear all;Close all;Warning off;a=readfis('fuzzpid');t=0.001;sys=tf(122,[1,26,0]);dsys=c2d(sys,ts,'z');[num,den]=tfdata(dsys,'v');u-1=0;u-2=0;y-1=0;y=2=0;e-1=0;ec-1=0;ei=0;ed=0;kp0=0;ki0=0;kd0=0;for k=1:1:1000Time(k)=k*ts;r(k)=1;%Using fuzzy inference to tunning PID k-pid=evalfis([e-1,ec_1],a);kp(k)=kp_0+k_pid(1);ki(k)=ki_0+k_pid(2);kd(k)=kd_0+k_pid(3);u(k)=kp(k)*e_1+ki(k)*ei+kd(k)*ed;y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2;e(k)=r(k)-y(k);%%%%%%%%%%%%%%%%Return of parameters%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_2=u_1;u_1u(k)=0;y_2=y_1;y_12=y(2);ei=ei+e(k)*ts;ec(k)=e(k)-e_1;e_1=e(k);ec_1=ec(k);endfiure(1);plot(time,r,'r',time,y,'b:','linewidth',2);xlabel(time(s)');ylabel('r,y');legend('Ideal osition','Practical position');fiure(2);subplot(211);plot(time,kp,'r','linewidth',2);xlabel(time(s)');ylabel('kp');subplot(212);plot(time,ki,'r','linewidth',2);xlabel(time(s)');ylabel('ki');figure(3);plot(time,u,'r','linewidth',2);xlabel(time(s)');ylabel('control input');。