球杆系统的模糊PID控制

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模糊PID控制

模糊PID控制与传统PID控制有什么区别？？模糊PID是通过模糊逻辑算法整定出来PID三个参数，具有自适应的特性，PID 三个参数会应外界环境变化自动调节，以保证控制系统的稳定性，而传统的PID 三个参数设定后是不变，不具备自适应的特性。

模糊PID是一种智能PID，在工程已经成功应用，效果还比较理想模糊控制就是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。

在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。

然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。

换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。

因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。

什么是自适应性在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。

因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。

什么是自适应系统？你是问的自控中的自适应系统吗？在控制工程中自适应系统就是：假如输入是e(t)，控制器输出是u(t),扰动是d(t)，总输出是c(t)，这四个量又输入进一个叫做“辨识机构”的结构当中，作用就是对当前系统的参数进行辨识，然后此机构的输出与理想值进行比较，该比较的差值来调节“自适应机构”，“自适应机构”的输出给控制器，这样整个控制回路就建立起来了。

在工业控制中，与自适应系统搭配的控制器大多是PID控制器，这样的控制系统在电子产品、工厂等有很多了什么是模糊自适应控制策略美国控制论专家L.A.Zadeh于1965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。

1974年，英国的E.H.Mamdani把模糊语言逻辑用于工业过程控制并获成功，标志着模糊控制的诞生。

球杆系统的自适应模糊控制研究

控制横杆的倾斜角。直流伺服电机带有增量式编码器（Ｏ０／１０Ｐ
Ｒ）可以检测电机的实际位置，更赶上的凹槽内，一线性的，在有
传感器用于检测小球的实际位置，两个实际位置的信号都被传
上述选取控制量的原则是：当误差大或较大时，择控制量选
以尽快消除误差为主，当误差较小时，择控制量主要是注意防选
止超调，系统的稳定性以图１球杆系统机械部分构造为主要出发点。过上述经
表１模糊控制规则表
ＩＮ（ ’ Ｒ
、
２模糊控制器设计２１控制系统的结构．本方案中基本的模糊控制器是一个以球杆系统中小球位置误差Ｅ，以及误差的变化率Ｅ为输入，Ｃ电机转动角度Ｕ为输出的双输入单输出的控制系统，图２所示。如首先通过ＡＤ系统将采集到的小球位置信号与希望小球／停止位置的设定值进行比较，到目前小球位置的误差值Ｅ，得结合采样周期，过对Ｅ的运算，到Ｅ的变化率Ｅ由模糊控经得Ｃ，
小）Ｚ（）Ｐ（小）Ｐ正中）Ｐ（大）、零、Ｓ正、Ｍ（、Ｂ正。Ｅ、Ｃ、的隶腻ＥＵ度如图３所示。

实验5--球杆系统的数字PID控制实验

学生实验报告开课学院及实验室：学院机电年级、专业、班姓名学号实验课程名称计算机控制技术成绩实验项目名称实验5 球杆系统的数字PID控制实验指导教师一、实验目的1．熟悉Matlab\simulink软件；2．通过试凑法确定球杆系统的PID参数；3．在球杆系统上验证PID参数的控制效果。

二、使用仪器、材料1．球杆系统装置。

2．装有matlab2012b的计算机。

三、实验步骤1．现场实验前先用Matlab\simulink软件进行仿真。

给出球杆装置的理想传递函数(1)用Simulink设计出该系统的模型。

输入信号为阶跃信号，控制器选择PID。

(2)用试凑法确定出合适的PID参数。

(3)比较设置不同参数时系统的响应特性。

2．进行现场实验。

测试好现场装置后，试着将仿真后得出的几个PID参数输入到控制系统中，观察球杆装置的运行情况。

在现场调整参数使系统取得良好的控制效果。

(1）打开球杆系统电控箱上的电源按钮，在MATLAB/Current Folder 中打开文件系统自带程序“PID_ Control_Modify.slx”，会弹出如图所示的实时控制界面(2）双击“PID Controller”模块，设置Kp、Ki、Kd的参数，参数为仿真过程得出的参数。

双击“Step”模块，设置阶跃信号参数：step time=0，initial value=0，final value=0.25。

(3) 点击编译程序，待编译成功后，点击连接程序，点击运行程序，观察球杆和小球的运动现象。

待小球静止后，点击停止程序，打开示波器scope观察响应曲线的超调量，调节时间。

若能达到理想的控制效果，说明所设置的PID参数合理。

否则，根据波形呈现的超调量，调节时间，以及最终稳定后呈现的静差，调整PID参数，继续调试系统，最终达到理想的控制效果。

四、实验过程原始记录（程序、数据、图表、计算等）1．Simulink仿真程序框图如下：系统输入为阶跃信号，阶跃时间为0，初始值为0，终值定为1,采样时间为0.1。

模糊PID控制器程序详解

a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-0.3,-0.2,0]);
a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]);
a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-0.2,0,0.2]);
a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]);
a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,0.2,0.3]);
a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]);
设定输出Ki的范围，隶属度函数
[num,den]=tfdata(dsys,'v');
u_1=0.0;
u_2=0.0;
u_3=0.0;
y_1=0;
y_2=0;
y_3=0;
x=[0,0,0]';
error_1=0;
e_1=0.0;
ec_1=0.0;
kp0=0.40;
6 5 2 6 5 1 1;
6 6 2 7 5 1 1;
6 7 1 7 7 1 1;
7 1 4 4 7 1 1;
7 2 4 4 6 1 1;
7 3 2 5 6 1 1;
a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]);

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控制参数的模糊整定方法

pid控制参数的模糊整定方法下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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球杆系统的模糊控制研究

∑ µ θ (θ i ) gθ i
θ′=
i =1 13
∑ µ θ (θ i )
（１）
i =1
３．４角度补偿、动力控制、动力补偿的设计
角度控制补偿的输入变量θ 、x&和输出变量 Vθ 分
别取［－０．２，＋０．２］、［－０．５，＋０．５］、［－０．０４，＋０．０４］，量化因子
３．３输入输出变量及论域
观察位置控制器的结构可知它是一个二维控制器，
输入变量取误差 x 和误差变化率 x&，输出变量是角度θ ，
首先对于输入变量分别取量化因子为５、８输出变量的比例因子为１／４０，从而得到输入变量和输出变量的基本论域分别为［－４．０，＋４．０］、［－４．０，＋４．０］、［－８，＋８］。将输入量和输出量的模糊状态论域分为７个模糊子集，语言变量值分别定义为ＮＢ（负大）、ＮＭ（负中）、ＮＳ（负小）、Ｚ（零）、ＰＳ（正小）、ＰＭ（正中）、ＰＢ（正大）
《自动化技术与应用》２００８年第２７卷第３期
工业控制与应用
Industry Control and Applications
球杆系统的模糊控制研究
彭建刚（哈尔滨理工大学自动化学院，黑龙江哈尔滨１５００８０）
摘要：球杆系统是一个典型的非线性不稳定系统，它的许多特性都是控制领域的研究热点，利用传统的经典控制理论设计其控制器是十分复杂甚至是不可能的。本文基于模糊控制理论，设计一个球杆系统的模糊控制器，ＭＡＴＬＡＢ仿真结果表明，模糊控制器能很好的实现这类非线性系统的控制，并且具有很好的抗干扰能力。
和比例因子分别取２０、８和１／１００，语言变量值分别定
义为ＮＢ（负大）、ＮＳ（负小）、Ｚ（零）、ＰＳ（正小）、ＰＢ（正大），

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控制-python实现

模糊pid控制 python实现模糊PID控制（Fuzzy PID control）是一种基于模糊逻辑的控制方法，它结合了模糊控制和经典PID控制的优点，可以在复杂和不确定的环境中实现精确的控制。

本文将介绍模糊PID控制的原理、实现方法以及在Python中的应用。

一、模糊PID控制的原理PID控制是一种经典的控制方法，它通过比较实际输出与期望输出之间的误差，根据比例、积分和微分三个参数进行调节，使系统输出逐渐趋近于期望值。

然而，传统的PID控制方法在面对非线性、时变和不确定性系统时表现不佳。

模糊PID控制通过引入模糊逻辑来解决传统PID控制的问题。

模糊逻辑是一种能够处理模糊信息的数学方法，它可以将模糊的输入映射到模糊的输出。

模糊PID控制器通过将误差、误差变化率和误差积分三个输入量模糊化，然后根据一组模糊规则进行推理，得到模糊输出。

最后，通过解模糊化的方法将模糊输出转化为具体的控制量。

二、模糊PID控制的实现方法1. 模糊化模糊化是将具体的输入量映射到模糊集合上的过程。

常用的模糊化方法有三角隶属函数、梯形隶属函数和高斯隶属函数等。

根据具体的问题和经验，选择合适的隶属函数进行模糊化。

2. 规则库规则库是模糊PID控制的核心。

它包含了一组模糊规则，用于根据输入量的模糊值推理出输出量的模糊值。

模糊规则一般采用IF-THEN的形式，例如“IF 误差是A1 AND 误差变化率是B2 THEN 输出是C3”。

规则库的设计需要根据具体问题进行，可以基于经验或者专家知识。

3. 推理机制推理机制是根据模糊规则进行推理的过程。

常用的推理方法有最大最小合成、模糊推理和模糊推理和等。

推理机制将模糊输入与规则库进行匹配，然后根据匹配的程度计算出模糊输出的隶属度。

4. 解模糊化解模糊化是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。

常用的解模糊化方法有最大隶属度法、面积法和重心法等。

解模糊化方法根据模糊输出的隶属度分布，计算出具体的控制量。

PID控制;模糊控制;模糊PID控制器

摘要交流伺服电机现广泛应用于机械结构的驱动部件和各种数控机床。

PID控制是伺服系统中使用最多的控制模式之一。

尽管传统的PID控制系统构造简单、运转稳定，但交流伺服电机存在非线性的、强耦合。

当参数变动或非线性因素的影响发生变化时，控制不能实时改动，不能满足系统高性能、高精度的要求。

结合模糊控制和传统PID控制成一种新的控制方法--模糊PID控制是解决上述问题的一种很好的途径。

模糊控制器不需要被控对象的数学模型，而是根据之前人为设定的控制要求设计用来控制的决策算法，使用此方式确定控制量。

模糊控制和传统PID控制融合的结果，不单具有模糊控制的高性能，还具备传统PID控制精准度高的长处。

本文对PID控制算法的原理和模糊控制算法作了简要的描述和比较。

指出模糊PID混合控制法，在误差很大时使用模糊控制,在不大时使用PID控制,在MATLAB软件中，对交流伺服系统的位置控制进行了仿真。

结果表明，该控制系统仿真结果与理论上差距较小。

关键词：PID控制；模糊控制；模糊PID控制器；MATLAB第1章绪论1.1 研究课题的任务本课题的任务是了解交流伺服系统，比较并结合两种控制的优点，结合成一种新的控制方式--模糊PID控制。

该控制法在系统输出差距大时采用模糊控制，而在差距较小时采用PID控制。

文章最后给出了模糊PID位置控制的MATLAB响应图，同时给出了常规PID控制下的效果图，并比较分析。

1.3 交流伺服系统工作原理相对单一的系统，其一般是根据位置检测反馈组成闭环位置伺服系统。

其组成框图参考图1-1内容[14]。

此类系统主要原理是对比输入的目标位置信号和位置检测设备测试的真实位置信号统计其偏差且使用功率变换器的输入端弱化误差。

控制量被信号转换和功率放大驱动，驱动伺服组织，促使误差不断缩减少，一直到最佳值。

（1）位置检测装置是此类系统的关键构成方面，完整系统的动态功能是否可以满足需求，关键的是位置检测传感器的科学选择以及精度。

模糊PID控制

3.1.3
模糊 PID 控制器的选择
通过上述分析，对于感应电机这样具有高阶、非线性、强耦合的控制对象，单独采用常规 PID 或模糊控制都不会取得较好的控制效果。大量的理论研究和工程应用也充分证明了这一点。而采用 FUZZY-PID 的复合控制方式来控制感应电机，不失为一种好的方法。模糊控制在交流传动系统中的应用主要是速度控制。模糊控制器处于最外环，而内环仍保留矢量控制等传统控制方法。在本设计中在速度 PID 调节器中，加入模糊控制器，构成模糊 PID 。常用的模糊 PID 控制器有调整系统控制量的模糊 PID 控制器和模糊自整定 PID 控制器。
各个语言值的定义分别由给出的三角隶属函数曲线来描述，建立相关的模糊规则表如表所示：
表 3-1 △Kp 规则表
△Kp E EC
NB
NM
NS
0
PS
PM
PB
NB NM NS 0 PS PM PB
PB PB PM PM PS PS 0
PB PB PM PM PS 0 0
PB PB PM PS 0 NS NM
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图 3-5 模糊规则的建立
4. 打开 rule viewer 可以看到根据模糊规则在论域范围内的分布，如图 3-6。
图 3-6 模糊规则下论域分布
5. 在 SIMULINK 下建立如图 3-7 的自整定模糊 PID 控制器模型。
**************************************
第 3 章模糊 PID 控制
模糊控制在理论上突飞猛进的同时，也越来越多地、成功地应用于现实世界中。然而相对于传统的控制方法，应用于实时控制中的模糊控制到底有什么优势，许多学者在研究证明采用启发式规则的模糊控制器性能优于常规控制器性能时，是否进行了平等的比较? 传统的控制理论(包括经典控制理论和现代控制理论) 是利用受控对象的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)对系统进行定量分析，而后设计控制策略。这种方法由于其本质的不相容性，当系统变得复杂时，难以对其工作特性进行精确描述。而且，这样的数学模型结构也不利于表达和处理有关受控对象的一些不确定信息，更不便于利用人的经验、知识、技巧和直觉推理。所以难以对复杂系统进行有效控创。经典的模糊控制器利用模糊集合理论将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略(通常是模糊规则查询表)，其设计不依靠对象精确数学模型，而是利用其语言知识模型进行设计和修正控制算法，性能忧于常规 PID 控制。

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。

模糊PID控制算法

模糊PID控制算法模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，可以在一定程度上解决传统PID控制在复杂、非线性系统中的不足。

模糊PID控制算法是将传统PID控制与模糊控制相结合的一种控制方法。

模糊控制通过模糊集合、模糊规则和模糊推理等概念来进行控制决策，将模糊集合表示为隶属度函数的形式。

在模糊PID控制中，输入信号和输出信号被表示为模糊集合，以反映系统的模糊特性。

1.设计模糊控制器的输入和输出变量，以及它们的模糊集合。

输入变量常根据控制系统的误差、误差变化率和积分误差来选取，输出变量为控制器输出。

2.设计模糊规则库。

根据经验和专家知识，建立模糊规则库，其中规则的形式是：“如果...，那么...”。

规则库中的模糊规则由若干模糊规则组成，每条规则都包含一个模糊逻辑表达式。

3.构建模糊推理机制。

模糊推理是模糊控制的核心，它是根据输入信号的隶属度函数和模糊规则库来获得输出信号的过程。

常见的模糊推理方法有最大隶属度法、最小隶属度法和平均隶属度法。

4.确定模糊控制器的输出。

通过模糊推理机制计算出的输出隶属度函数，用去模糊化方法将其转化为实际的控制量。

5.将模糊控制器输出与系统输出进行比较，计算误差，并利用PID控制算法进行调整产生新的控制量。

1.能够处理非线性系统。

由于模糊控制具有非精确性和模糊性，可以更好地适应非线性系统的特性。

2.具有适应性。

模糊PID控制算法具有自适应调节的能力，可以针对不同的系统和工况进行自动调整。

3.具有鲁棒性。

模糊控制通过引入模糊集合和模糊规则来处理噪声和干扰，提高了控制系统的鲁棒性。

4.高效性能。

模糊PID控制算法结合了PID控制的优点，能够在快速响应和稳定控制之间找到一个平衡。

然而，模糊PID控制算法也存在一些不足之处：1.设计复杂度高。

模糊PID控制需要设计模糊集合、模糊规则库和模糊推理机制，设计过程较为复杂，需要专业的知识和经验。

2.性能依赖于模糊规则。

模糊控制的性能很大程度上依赖于模糊规则的设计和选择，不合理的规则设计可能导致控制性能下降。

模糊PID控制

PID 控制算法PID （Proportional Integral Differential ）控制是比例、积分、微分控制的简称。

在自动控制领域中，PID 控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。

PID 控制器的原理是根据系统的被调量实测值与设定值之间的偏差，利用偏差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象的控制量。

下图是常规PID 控制系统的原理图。

其中虚线框内的部分是PID 控制器，其输入为设定值)(t r 与被调量实测值)(t y 构成的控制偏差信号)(t e :)(t e =)(t r -)(t y(1)其输出为该偏差信号的比例、积分、微分的线性组合，也即PID 控制律：])()(1)([)(0⎰++=tDIP dtt de T dt t e T t e K t u (2)式中，P K 为比例系数；T 1为积分时间常数；D T 为微分时间常数。

PID 位置型控制算法 PID 控制的控制规律为1()()[()()]t P DIde t u t K e t e t dt T T dt=++⎰由于计算机是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量，因此在计算机控制系统中，PID 控制规律的实现只能采用数值逼近的方法。

当采样周期相当短时，用求和代替积分、用后向差分代替微分，使模拟PID离散化，变为差分方程。

具体如下近似方法：⎰tdt t e 0)(≈∑=ki i Te 0)(dtt de )(≈Tk e k e )1()(--式中，T 为采样周期，k 为采样序号。

由上述式子得数字PID 位置型控制算式为()(1)()[()()]kP Di IT e k e k u k K e k e i T T T=--=++∑PID 增量型控制算法根据上式不难写出第k-1次采样时的控制算式1(1)(2)(1)[(1)()]k P Di IT e k e k u k K e k e i TT T-=----=-++∑将上两式相减，即得数字PID 增量型控制算式为()()(1)u k u k u k ∆=--[()(1)]()[()2(1)(2)]P I D K e k e k K e k K e k e k e k =--++--+- 其中P K 称为比例增益；I PIT k K T =称为积分系数； D PT d K K T=称为微分系数。

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。

球杆系统的模糊控制仿真研究的开题报告

球杆系统的模糊控制仿真研究的开题报告一、研究背景随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人开始关注体育健身。

高尔夫运动作为一项高档、高雅的运动，备受人们的青睐。

在高尔夫运动中，球杆对球的控制十分关键。

传统的控制方法需要具有很高技术水平的高尔夫选手，且控制精度很难达到。

因此，研究一种简单有效的控制方法，对广大高尔夫爱好者来说具有重要意义。

模糊控制作为一种简单易用的控制方法，已经被广泛应用于各个领域。

本研究旨在应用模糊控制方法来控制球杆系统，以实现球的控制。

二、研究内容与目的本研究以高尔夫球杆系统为研究对象，探索如何利用模糊控制方法实现球杆的控制。

具体研究内容包括：1. 球杆系统的建模与控制策略制定：对球杆系统进行建模，分析其工作原理，并制定相应的控制策略。

2. 模糊控制算法的设计与实现：设计基于模糊控制的控制算法，并实现算法。

3. 仿真实验：对球杆系统进行模拟仿真，评估模糊控制算法的性能。

本研究旨在实现一个简单但有效的高尔夫球杆控制系统，可以帮助球手更好地控制球杆，提高球的控制精度。

三、研究方法1. 系统建模：分析球杆系统的工作原理，建立控制系统的数学模型。

2. 控制策略制定：根据球杆系统的特点，制定相应的控制策略。

3. 模糊控制算法的设计与实现：运用模糊控制方法设计球杆控制算法，并实现算法。

对实验结果进行分析与评估。

四、研究意义本研究的意义在于：1. 提供一种简单有效的高尔夫球杆控制方法，提高球杆控制精度。

2. 推动模糊控制技术在体育运动中的应用，为模糊控制在其他领域的应用提供借鉴。

3. 对理论控制方法的研究提供实际应用中的验证，为相关学科的研究提供参考。

五、预期结果通过本研究，预期得到以下结果：1. 建立高尔夫球杆控制系统的数学模型，并制定相应的控制策略。

2. 设计并实现基于模糊控制的球杆控制算法。

3. 运用Simulink等软件进行仿真实验，对球杆控制系统的控制效果进行评估。

4. 取得较好的实验结果，证明模糊控制方法在高尔夫球杆控制中的有效性。

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

ｏｎＧＡａｒｅｂｕｉｈｂａｓｅｄｏｎＧＢＢ１００４ｂａｌｌ — ｂｅａｍｓｙｓｔｅｍａｎｄｖｅｉｆｒｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅ —
ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＯｐｔｉｍａｌＡｄａｐｔｉｖｅＦｕｚｚｙＰＩＤＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒｆｏｒＢａｌｌａｎｄＢｅａｍＳｙｓｔｅｍ
Ｊａｎｇ，ＳＯＮＧＬｅ．ｐｅｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｌｅｓｓｄｙｎａｍｉｃａｎｄｓｔａｔｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｂａｌｌ — ｂｅａｍｓｙｓｔｅｍ，ａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍ
ｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＬａｇｒａｎｇｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｒｕｌｅｓ，ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄａｄａｐｔｉｖｅＰＩＤｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂａｓｅｄｏｎＧＡ．ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｕｚｚｙａｄａｐｔｉｖｅＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ

模糊PID控制器设计

模糊PID控制器设计模糊PID控制器0引言：PID控制作为一种典型的传统反馈控制器，以其结构简单，易于实现和鲁棒性好等特点在工业过程控制中广泛应用。

但是传统PID控制器的参数需要被控对象的数学模型来进行调整，而控制过程中的滞后性、控制参数的非线性和高阶陛增加了对Kp Ki、Kd三个参数的调整难度。

所以对确定的控制系统通过复杂的计算后，其三个参数的值在控制运行中一般是固定的，不易进行在线的调整。

而在实际的工业生产过程中，许多被控对象受到负荷变化和干扰因素的作用，其对象参数的特征和结构易发生改变，这就需要对参数进行动态的调整。

同样因为被控系统的复杂性和不确定性，其精确的数学模型难以建立，甚至无法建立模型，所以需要利用模糊控制技术等方法来解决。

模糊PID无需考虑被控系统的模型，而只根据其误差e和误差变化ec等检测数据来自适应调整Kp Ki、Kd的值，最终使被控系统处于稳定工作态。

1、传统PID控制器:PID参数模糊自整定是找出PID中3个参数与e 和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3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动稳态性能。

从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面来考虑Kp,Ki,Kd 的作用如下：⑴比例系数Kp的作用是：加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。

Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至导致系统不稳定；Kp取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。

(2)积分作用系数Ki的作用是：消除系统的稳态误差。

Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调；若Ki过小，将使系统稳态误差难以消除，影响系统的调节精度。

(3)微分作用系数Kd的作用是：改善系统的动态* PID控制器一►对毅ywi特性。

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球杆系统的模糊PID 控制
先进控制控制技术，又称“先控”技术，或简称“APC ”，已逐步被工业生产过程控制界所熟悉，并且正在迅速推广应用，同时也受到自动控制理论界的严重关注，并成为自动控制理论研究的热点。

本学期学了先进控制技术及应用这门课，学到很多关于现代先进控制的知识，如软测量、内模控制等的控制知识。

另外课本还介绍了模糊控制和神经控制等内容，现在运用所学知识，以球杆系统为研究对象，用拉格朗日方程建立其数学模型，利用模糊控制PID 的方法设计系统的控制器。

无论小球在棒的什么位置, 杆的角度如何, 该控制方法都能使小球稳定在杆的中心位置。

一、系统建模
由刚性球和连杆臂构成的球杆系统。

如图1
图 1 球杆系统结构图
当小球转动时, 球的移动和杆的转动构成复合运动。

一般用牛顿力学定律建立系统的运动方程是力的平衡方程, 用来分析由多个坐标系描述的运动方程是非常困难的。

拉格朗日动力学方程则是能量的平衡方程, 它更适合于分析相互约束下的多个连杆的运动。

因此，通过拉氏方程建立球杆的运动方程。

拉格朗日方程如下：
k
.,2,1)()( =+∂∂-
∂∂-=
∂∂-
∂∂∙
∙
j t u q R
q R q T q T
dt d j
j
j
j （1）
为简化建模过程，假设系统阻尼为零，因此
∙
∂∂j
q R
项为零，式中T 为动能，V
为势能，R 为能量耗散函数，u(t)为作用于系统的外力向量。

运用所学物理知识，对上述系统进行分析，可得数学模型为：
⎪⎪⎪⎩
⎪⎪⎪⎨
⎧+++--=-+=∙
∙
∙∙∙
∙τθθθθl l b
J mr J mr mgr r mr g r R J m m r 2
22
21cos 2)sin ( （2）
二、系统的线性化
对拉格朗日方程建立的系统运动方程来说，通常为非线性的方程，若系统的运动方程可以线性化，那么就可以用线性系统理论来分析平衡点的稳定性，如果在平衡点附近的小偏差范围内，忽略各高次方而得到一个与微小偏差成线性的关系式则称为线性化。

如果要研究该系统在平衡点的稳定性，可以采用微小偏移下的线性化方程，但这并不是指在上式的基础上进行线性化，而是应该在动能
T 上进行线性化处理。

具体来说，对动能T 的表达式进行线性化处理，式中.
22
θmr 的系数2mr 是与工作点r 有关，假设是要分析o r r =处的稳定性，那么系数就为
2
o mr ，故可列写线性化方程时就认为是常数系数与广义坐标的微小偏差无关，这
时拉格朗日的方程中的有关导数项就.
.,θr 消失了，考虑到研究微小偏差下的性能，可以取θθ=sin ，1cos =θ，得到最终线性化方程为：
⎪⎪⎪⎩
⎪
⎪⎪⎨
⎧
+++-=-+=∙
∙∙
∙τθθl l b
J mr J mr mgr g R J m m r 2
221
)( （3）
这一组线性化方程将球系统的特点描绘得非常清楚，第一个表示转动θ角引起的重力加速度分量使球沿杆运动，第二个则说明球处于不同位置产生的力矩与外力矩使杆偏转，杆和球在一起的转动惯量是l J mr +2，随球在杆上的位置而变，而球位置的影响是正反馈。

可见线性化处理过程比较直观、简单，处理结果的物理概念也非常清晰。

三、球杆系统有模糊PID 控制
PID 控制，即比例、积分、微分控制，又称PID 调节。

是实际工程中，应用最为广泛的调节器。

它既可以依靠数学模型通过解析的方法进行设计，也可以不
依靠模型而凭借试凑的方法来确定，在模糊控制中，通常采用误差和误差导数作为模糊控制的输入量，因而它本质上相当于一种非线性PD 控制，为了消除稳态误差，需加入积分作用。

理论分析和实验表明，只利用模糊控制器进行系统控制，往往不能满足控制对象的性能指标，因此一个完整的模糊控制系统还需要某种传统的控制器，通常采用PID 控制器来进行补充，采取模糊控制器的输出值对PID 控制器的参数整定。

图1 模糊PID 控制器结构
控制品质的好坏很大程度上取决于Kp 的选择，Kp 增大能减小稳态误差，从而提高控制精度和响应速度，但过大会产生较大超调，甚至导致系统不稳定;而Kp 过小会造成系统响应速度减慢，精度降低。

因此，在调节的初期，可以把KP 调大，从而提高响应速度，调节的中期，适当调大Kp 以兼顾速度和精度，在后期使用较大的Kp 来提高控制，减小静差。

Kp
控制规则
积分环节主要用于消除控制静差，但在调节初期，Ki 会产生积分饱和，从而
引起调解过程的过大超调。

因此在调节初期，积分环节应适当减小，防止出现较大超调;调节中期积分环节应当适中，避免影响系统稳定性;后期应适当增强积分作用，减小静差，提高精度。

∆控制规则
Ki
微分环节主要针对大惯性环节引入的，Kd的选取对调节动态性能有较大影响。

Kd值过大时，调节制动会提前进行，从而延长调节时间，而过小会造成调节过程制动落后，从而导致超调过大。

因此，在调节初期，应增大微分环节，这样可以减小超调;在调节中期，由于Kd变化比较敏感，应当减小微分环节作用，并保持不变;在后期应减小微分环节，以补偿初期制动所造成的调节时间延长。

∆控制规则
Kd
从此论文的仿真中可以看出，如果选择合适的沦域和参数，模糊PID控制器能够达到较好的控制效果，对传统的PID控制器有了更大的改进，超调量有较大的减少，稳定时间较短，即使对于球杆系统这种非线性的模型也能达到好的控制。

但是，对于存在干扰时的情况难以彻底解决。

而在实际系统中是存在噪声的，
模糊控制器跟常规的PID控制器一样，由于其负反馈的作用，对于控制噪声的抑制效果较好，而对于输入或者测量时的噪声，只能依靠负反馈的作用进行一定的抵消，而难以消除，同时，因为这些噪声信号会跟原来的输入或者输出信号一起进入微分环节，放大后会使控制信号失真:另一方面，被控对象是非线性系统，如果使用线性组合后得到的控制信号，也会对控制结果产生影响，通过仿真结果也能看出，其根本难以消除这些误差，即使最终达到稳态，仍然有5%左右的误差。

因此，针对球杆系统非线性特点，采用模糊PID控制器直接对非线性的模型进行控制仿真，这样可以有效避兔在线性化过程中造成的误差和对控制系统的控制过程和结果产生的影响，但由于其PID结构仍是采用线性组合的形式，因此不能最终解决非线性的问题。

此外，当系统的输入发生突变，即突然的改变小球的目标位置时，会因为突然产生一个较大的微分信号使输出的幅值变大，导致超调量增大，即使能够回到平衡位置，所需要的时间也较长。