模糊pid 文献综述

文献综述
模糊PID控制器的研究与应用
学院自动化与电子信息学院
二O一四年四月
四川理工学院毕业(设计)论文
文献综述
0 前言
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性增加了对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 国外研究现状
ŞabanÇetin,AliVolkanAkkaya[1](2010)表示准确度和精密度液压系统的位置控制是为了设置更经济和高质量系统的关键参数。

在此背景下，他们提出了由一个非对称液压缸由一个四通、三位比例阀驱动的液压驱动系统的建模与位置控制。

在此系统模型中，体积弹性模量被认为是一个变量。

此外，基于规则的混合型模糊 PID控制器（H F P I DC R）提出了液压系统的位置控制，并对其性能进行了仿真研究测试。

这种控制器的新颖方面是模糊逻辑和PID 控制器结合在一个开关条件。

该HFPIDCR 基于控制器的模拟结果与经典PID、模糊逻辑控制器（FLC）和混合模糊PID 控制器（HFPID）的结果进行了比较。

因此，它被证明了混合型模糊PID控制器加上规则比其他的控制器更有效。

IndranilPana[ 2] 等（2011）通过减少积分时间降低最优PID 和最优模糊PID的绝对误差（ITAE）和平方控制器输出的网络控制系统（NCS）的响应速度。

调谐尝试使用两个随机算法，即一个更高的顺序和时间延迟系统。

遗传算法（GA ）和粒子群优化（PS O）的两个变体和闭环性能进行了比较。

研究表明，基于模糊逻辑的PID 控制器可以比传统的 PID 控制器更加有效的跟随随机变化的网络延迟。

G. Jahedi[3]等（2011）通过编码的简单的启发式判断有经验的操作人员通过模糊逻
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辑可以利用能源效率的提高。

模糊逻辑作为有效的工具已经安排常规PID 控制器增益系数(F-PID)。

然而，寻找最理想的模糊系统最佳性能的特点，使能源系统以最小的能量输入、
优化等技术可以利用遗传算法(GA)和控制方法被认为是种遗传F-PID(GA-F-PID)。

本研究
的目的是检查PI D、F-PI D、GA-F-PID控制器提高能源效率的一个动态的能量系统的性能。

控制器的性能评估是通过两个成本函数来实现的，基于二次形式的能量输入和偏离定
位点的温度，分别称为能源成本和安慰。

GA-F-PID 控制器检查在两个不同的形式，即全
球形式和地方形式。

对全球形式，模糊系统特征的所有可能的组合通过GA搜索域寻找
所有离散时间间隔的适者染色体在整个操作时间。

为当地形式，然而，遗传算法用于每个
离散时间间隔找到适当的染色体进行实现。

结果表明，全球形式GA-F-PID和地方形式GA-F-PID 控制方法，与PID控制器相比，获得更高的能源效率，降低能源成本51.2%
和67.8%。

同样，安慰成本偏离选点增强了54.4%和62.4%。

BiaoYU[4]等（2011）认为双机同步控制系统广泛应用于工业领域。

它的性能在生产
中起着重要的作用。

传统PID控制器参数难以调整时用于控制系统,以及控制效果不能
满足生产过程的要求，当控制器工厂是复杂的非线性系统。

在本文中，自适应模糊PID可
调优参数在线介绍适用于双机同步控制系统。

在MATLAB/S MULINK 仿真环境中，主电
机的速度是完全跟着隶属电动机和高鲁棒性和精度。

仿真结果表明，模糊PID 控制策略具
有比传统的控制器更好的性能。

AydoganSavran[5](2013)在其研究成果中提到一种新型的多变量预测的模糊-比例-积
分-微分（F-PID）控制系统是通过合并和模糊PI D控制方法应用到预测控制框架开发的。

所开发的控制系统具有适应和应用部分两大主营单位。

适应部分包含了F-PID 控制器和模糊预测的。

该控制器的参数调整与预测控制方法。

模糊预测提供了多步超前的工厂产出的预测。

因此，在F-PID 控制器的参数是通过最大限度地减少对预测时域的预测植物输出和参考轨
迹之间的误差的调整。

模糊预测进行训练与在线培训过程中为了适应变化，装置动态，提高了预测精度。

列文伯格-马夸特（LM）优化方法与信赖域方法是用来调整控制器和
预测模糊系统的参数。

在应用程序的一部分，该适配部分的相同的F-PID控制器是用来控制实际的植物。

调整后的参数值传送到这个相同的控制器在每个时间步。

所提出的控
制系统的性能是针对单输入单输出（SISO），多输入多输出（MIMO）的非线性的控制问
题进行测试。

并对其适应鲁棒性噪声、干扰抑制性能与跟踪性能进行检测了模拟。

2
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2 国内研究现状
模糊PID 是在PI D 的基础上发展起来的一种控制方式，而近些年模糊P ID的研究成
果越来越多，对于PID 的研究逐渐变少。

刘国志[ 6] 等人在2013年发表的一篇文章中设
计一种采用数字信号处理器（DSP）TMS 320F2812 为微控制器的直流电机控制系统，分析
了直流电机的调速原理，阐述该控制系统的硬件结构、软件流程和控制算法，并使用Matlab/simulink搭建控制系统的原理图，对控制系统进行仿真试验，结果分析表明：以
DSP 为控制器并结合参数自适应模糊PI D控制的控制系统，具有响应速度快、稳定性高、超调量小等特点"较好地满足变量喷雾的控制要求。

刘大刚[ 7]（2013）等人将模糊PID控制方法应用到了平台的稳定性上面。

平台式惯性
导航系统是以惯性元件为主要器件，构建成框架式平台，为其他系统提供精确的测量基准。

其导航精度关键在于稳定回路。

在设计稳定回路控制器时，传统PID控制有抗干扰能
力不强、控制参数易改变等缺点。

本文将自适应模糊控制方案引入平台稳定回路的双闭环
稳定回路设计中，通过对系统仿真，结果表明，该控制器的自适应能力和抗干扰能力都较
经典的PID 控制器优，从理论上验证了模糊控制方案在平台稳定回路控制中的可行性，
具有一定的工程应用价值。

王善斌和曹帮琴[8](2013)针对直流电子负载传输特性易变、传统PID系数整定困难，将模糊理论与PID控制相结合运用到直流电子负载中，实现了模糊控制灵活、适应性强、PID 系数自整定和控制精度高、稳定性好等特点。

王波兴和李鹏杰[ 9]（2013）将模糊 PID应用到永磁同步电机中，在实际工程应用中，永
磁同步电机是一个多变量、强耦合、非线性的控制对象，同时还要考虑机械系统的阻尼、刚度、摩擦特性等因素，使得数控伺服进给系统运行情况复杂，具有参数时变性和模型不确定性的特点。

传统的PID控制方法不能达到满意的控制效果，利用模糊控制无需建模精确的优点，将其与PID 控制相结合，控制进给系统，采用Modelica语言建模，建立了一个数控伺服系统模糊PID控制模型库，主要子模型有永磁同步电机、机械系统、模糊控制器、逆变器，并在Mworks仿真平台上进行仿真。

仿真结果表明，该控制方法弥补了
单纯使用PID控制不能在线调整参数的缺点，加快了系统的响应速度和提高了控制精度，具有鲁棒性强、结构简单的优点。

同时该模型库还可以分析机械系统的阻尼、刚度、摩擦特性等因素对系统输出特性的影响，为数控机床进给系统的设
计提供了理论和参考价值。

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孙晓明[ 10] 等（2013）为了实现异步电动机同步控制，采用PLC变频调速方式，根据主从电动机转速偏差及其变化率设计模糊PID补偿控制器，补偿从电动机与主电动机转速偏差。

同时为了实现同步精度，介绍了电动机转速测量方法及同步控制算法，并通过基于PL C 变频器、编码器及异步电动机的双电动机同步控制平台，进行同步控制测试，实现同步控制，同步效果较好。

涂福泉和胡良智[11]（2013）针对传统PID控制的阀控非对称缸系统不能满足性能要求高的场合的问题，结合模糊智能控制理论，设计了一种基于模糊自适应PID控制的阀控非对称缸系统，然后在依据该系统数学模型的基础上，建立了模糊自适应PID 控制系统的仿真模型，包括对控制变量选取、模糊集定义、隶属度函数的选择及模糊控制规则的规定，并对该系统分别进行了PID 和模糊PID 的仿真分析。

对比结果，发现模糊PID控制效果更好。

雷娇[ 12] 等对同步电动机节能原理进行分析，提出一种励磁系统调节的模糊PID控制算法，通过调节励磁电压可改善系统功率因数。

在Matlab/S imulink中建立控制系统阶跃仿真模型，仿真结果表明，与常规PID 控制方法相比，模糊PI D控制有良好的快速跟踪性能和抗干扰性能。

3 文献总结
模糊自调整PID 是在常规PID 算法的基础上，通过计算当前系统误差e和误差变化ec，利用模糊推理系统(FIS)，查询模糊矩阵表进行参数调整，该方法实现简单、方便易用，对实际控制有重要指导意义。

同时，利用模糊逻辑工具箱设计的模糊控制器，能方便地修改输入输出的论域、模糊子集、隶属度函数及模糊控制规则等，突破了传统方法需要编制大量程序的做法。

用模糊推理的方法在动态过程中改变PID的参数，能够发挥两种控制方式的优点，克服两者的缺点，提高控制质量。

所述文献中均对模糊PID控制的优点进行了阐述，表明了模糊PID 能够快速跟踪及自我优化的有点，大大提高了系统的稳定性和响应速度。

这些优点也是本设计研究的意义所在。

参考文献
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四川理工学院毕业(设计)论文
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