2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、<p><b>  第一章 緒論</b></p><p>  1.1 課題研究的背景及學(xué)術(shù)意義</p><p>  隨著越來(lái)越多的新型自動(dòng)控制應(yīng)用于實(shí)踐,其控制理論的發(fā)展也經(jīng)歷了經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論三個(gè)階段。智能控制的典型實(shí)例是模糊全自動(dòng)洗衣機(jī)。自動(dòng)控制系統(tǒng)可分為開環(huán)控制系統(tǒng)和閉環(huán)控制系統(tǒng)。一個(gè)控制系統(tǒng)包括控制器、傳感器、變送器、執(zhí)行機(jī)

2、構(gòu)、輸入輸出接口??刂破鞯妮敵鼋?jīng)過(guò)輸出接口、執(zhí)行機(jī)構(gòu)加到被控系統(tǒng)上;控制系統(tǒng)的被控量,經(jīng)過(guò)傳感器、變送器通過(guò)輸入接口送到控制器。不同的控制系統(tǒng),傳感器、 變送器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)是不一樣的。比如壓力控制系統(tǒng)要采用壓力傳感器;電加熱控制系統(tǒng)要采用溫度傳感器[1]。</p><p>  目前,PID控制及其控制器或智能PID控制器(儀表)已經(jīng)很多,產(chǎn)品已在工程實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用。比如,工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,對(duì)于生產(chǎn)裝置的溫度、

3、壓力、流量、液位等工藝變量常常要求維持在一定的數(shù)值上,或按一定的規(guī)律變化,以滿足生產(chǎn)工藝的要求。PID控制器可以根據(jù)PID控制原理對(duì)整個(gè)控制系統(tǒng)進(jìn)行偏差調(diào)節(jié),從而使被控變量的實(shí)際值與工藝要求的預(yù)定值一致。</p><p>  經(jīng)典PID控制的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制,簡(jiǎn)稱PID控制,又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問(wèn)世至今已有近70年歷史,它因結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)

4、之一,現(xiàn)今也在很多領(lǐng)域有應(yīng)用。尤其是當(dāng)被控對(duì)象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握或得不到精確的數(shù)學(xué)模型,控制理論的其它技術(shù)難以采用,系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)又必須依靠經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試來(lái)確定時(shí),應(yīng)用PID控制技術(shù)最為方便。</p><p>  根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):全世界過(guò)程控制領(lǐng)域使用的控制器84%仍是純PID調(diào)節(jié)器,若改進(jìn)型包含在內(nèi)則超過(guò)90%。</p><p>  1.2 經(jīng)典PID控制系統(tǒng)的分類與簡(jiǎn)介&l

5、t;/p><p><b>  1.2.1 P控制</b></p><p>  這類控制輸出的變化與輸入控制器的偏差成比例關(guān)系,輸入偏差越大輸出越大。單純的比例控制適用于擾動(dòng)不大,滯后較小,負(fù)荷變化小,要求不高,允許有一定剩余誤差存在的場(chǎng)合。在工業(yè)生產(chǎn)中,比例控制規(guī)律使用較為普遍,它是控制規(guī)律中最基本的、應(yīng)用最普遍的一種,其最大優(yōu)點(diǎn)就是控制及時(shí)、迅速。只要有偏差產(chǎn)生,控制器

6、立即產(chǎn)生控制作用。但是不能最終消除剩余誤差的缺點(diǎn)限制了它的單獨(dú)使用。 </p><p>  1.2.2 PI控制</p><p>  克服剩余誤差的辦法是在比例控制的基礎(chǔ)上加上積分控制。積分控制器的輸出與輸入偏差對(duì)時(shí)間的積分成正比。它的輸出不僅與輸入偏差的大小有關(guān),而且還與偏差存在的時(shí)間有關(guān)。只要偏差存在,輸出就會(huì)不斷累積,一直到偏差為零,累積才會(huì)停止。所以,積分控制可以消除剩余誤差。&l

7、t;/p><p>  1.2.3 PD控制</p><p>  當(dāng)被控對(duì)象受到擾動(dòng)作用后,被控變量沒(méi)有立即發(fā)生變化,而是有一個(gè)時(shí)間上的延遲。因此要引入比例、微分作用,即PD控制。它比單純的比例作用更快。尤其是對(duì)容量滯后大的對(duì)象,可以減小偏差的幅度,節(jié)省控制時(shí)間,顯著改善控制質(zhì)量。</p><p>  1.2.4 比例積分微分(PID)控制</p><

8、p>  最為理想的控制當(dāng)屬比例-積分-微分控制。它集三者之長(zhǎng):既有比例作用的及時(shí)迅速,又有積分作用的消除剩余誤差能力,還有微分作用的超前控制功能。當(dāng)偏差擾動(dòng)出現(xiàn)時(shí),微分立即大幅度動(dòng)作,抑制偏差的這種躍變;比例也同時(shí)起消除偏差的作用,使振蕩幅度減小。由于比例作用是持久和起主要作用的控制規(guī)律,積分作用可以慢慢把剩余誤差克服掉,因此可使系統(tǒng)比較穩(wěn)定;只要三個(gè)作用的控制參數(shù)選擇得當(dāng),便可充分發(fā)揮三種控制規(guī)律的優(yōu)點(diǎn),得到較為理想的控制效果。

9、即當(dāng)我們不完全了解一個(gè)系統(tǒng)和被控對(duì)象,或不能通過(guò)有效的測(cè)量手段來(lái)獲得系統(tǒng)參數(shù)時(shí),最適合用PID控制技術(shù)。</p><p>  然而伴隨著新的控制系統(tǒng)的不斷涌現(xiàn),PID控制策略在控制非線性、時(shí)變、強(qiáng)耦合及參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定的復(fù)雜過(guò)程時(shí),控制效果不理想。因此,它的應(yīng)用受到了很大程度上的限制。</p><p>  1.3 模糊邏輯與模糊控制的概念</p><p>  1.3

10、.1 模糊控制相關(guān)概念</p><p>  “模糊邏輯”的概念,其根本在于區(qū)分布爾邏輯或清晰邏輯,用來(lái)定義那些含混不清,無(wú)法量化或精確化的問(wèn)題,對(duì)于馮?諾依曼開創(chuàng)的基于“真-假”推理機(jī)制,以及因此開創(chuàng)的電子電路和集成電路的布爾算法,模糊邏輯填補(bǔ)了特殊事物在取樣分析方面的空白。在模糊邏輯為基礎(chǔ)的模糊集合理論中,某特定事物具有特色集的隸屬度,他可以在“是”和“非”之間的范圍內(nèi)取任何值。而模糊邏輯是合理的量化數(shù)學(xué)理論,

11、是以數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為根本去處理這些不確定、不精確的信息。</p><p>  模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個(gè)過(guò)程的控制算法。它是用模糊數(shù)學(xué)的知識(shí)模仿人腦的思維方式,根據(jù)模糊現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別和判決,給出精確控制量,進(jìn)而對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制的。對(duì)于參數(shù)精確已知的數(shù)學(xué)模型,我們可以用波特圖或奈克斯特圖來(lái)分析其過(guò)程以獲得精確的設(shè)計(jì)參數(shù)。而對(duì)一些復(fù)雜系統(tǒng),如粒子反應(yīng),氣象預(yù)報(bào)等設(shè)備,建立一個(gè)合理而精確的數(shù)學(xué)模型是非常困難的。對(duì)于電力

12、傳動(dòng)中的變速矢量控制問(wèn)題,盡管可以通過(guò)測(cè)量得知其模型,但由于其多變量且非線性變化的特點(diǎn),精確控制也是非常困難的。</p><p>  模糊控制技術(shù)依據(jù)與操作者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和直觀推斷,也依靠設(shè)計(jì)人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)積累。它無(wú)需建立設(shè)備模型,因此基本上是自適應(yīng)的,具有很強(qiáng)的魯棒性。歷經(jīng)多年發(fā)展,已有許多成功應(yīng)用模糊控制理論的案例,如Rutherford、Carter應(yīng)用于冶金爐和熱交換器的控制裝置。</p&

13、gt;<p>  1.3.2 模糊控制的優(yōu)點(diǎn)</p><p>  對(duì)比常規(guī)控制辦法,模糊控制有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì):</p><p>  (1)模糊控制完全是在操作人員經(jīng)驗(yàn)控制基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制,無(wú)需建立數(shù)學(xué)模型,是解決不確定系統(tǒng)的一種有效途徑。</p><p> ?。?)模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性,被控對(duì)象參數(shù)的變化對(duì)模糊控制的影響不明顯,可用于非線性、時(shí)

14、變、時(shí)滯的系統(tǒng),并能獲得優(yōu)良的控制效果。</p><p> ?。?)由離散計(jì)算得到控制查詢表,提高了控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、快速性。</p><p> ?。?)控制的機(jī)理符合人們對(duì)過(guò)程控制作用的直觀描述和思維邏輯,是人工智能的再現(xiàn),屬于智能控制。</p><p>  1.4 模糊控制技術(shù)的應(yīng)用概況</p><p>  國(guó)內(nèi)在模糊控制方面也同樣取得了

15、顯著成果。1986年,都志杰等人用單片機(jī)研制了工業(yè)用模糊控制器。隨后,何鋼、能秋思、劉浪舟等人相繼將模糊控制方法成功地應(yīng)用在堿熔釜反應(yīng)溫度、玻璃窯爐等控制系統(tǒng)中。</p><p>  在社會(huì)生活領(lǐng)域中,體現(xiàn)在模糊控制技術(shù)在家電中的應(yīng)用,所謂模糊家電,就是根據(jù)人的經(jīng)驗(yàn),在電腦或者芯片的控制下實(shí)現(xiàn)可模仿人的思維進(jìn)行操作的家用電器。幾種典型的模糊家電產(chǎn)品如下:</p><p><b>

16、  ⑴ 模糊電視機(jī)</b></p><p>  這類電視機(jī)可根據(jù)室內(nèi)光線的強(qiáng)弱調(diào)整電視機(jī)的亮度,根據(jù)人與電視機(jī)的距離自動(dòng)調(diào)整音量,同時(shí)能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)電視機(jī)的色度、清晰度和對(duì)比度。</p><p><b> ?、?模糊空調(diào)器</b></p><p>  模糊空調(diào)器可以靈敏地控制室內(nèi)的溫度。日本研制了一種模糊空調(diào)器,利用紅外線傳感器識(shí)別房

17、間信息(人數(shù)、溫度、大小、門開關(guān)等),從而快速調(diào)整室內(nèi)溫度,提高了舒適感。</p><p><b> ?、?模糊微波爐</b></p><p>  日本夏普公司生產(chǎn)的RE-SEI型微波爐,內(nèi)部裝有12個(gè)傳感器,這些傳感器能對(duì)食物的重量、高度、形狀和溫度進(jìn)行測(cè)量,并利用這些信息自動(dòng)選擇化霜、再熱、燒烤和對(duì)流4種工作方式,并自動(dòng)決定烹制時(shí)間。</p><

18、;p><b> ?、?模糊洗衣機(jī)</b></p><p>  以我國(guó)生產(chǎn)的小天鵝模糊控制全自動(dòng)洗衣機(jī)為例,它能夠自動(dòng)識(shí)別洗衣物人重量、質(zhì)地、污臟性質(zhì)和程度,采用模糊控制技術(shù)來(lái)選擇合適的水位、洗滌時(shí)間、水流程序等,其性能已經(jīng)達(dá)到國(guó)外同類產(chǎn)品的水平。</p><p><b> ?、?模糊電動(dòng)剃刀</b></p><p>

19、  日本三洋、松下公司推出了模糊控制電動(dòng)剃刀,通過(guò)利用傳感器分析胡須的生長(zhǎng)情況和面部輪廓,自動(dòng)調(diào)整刀片,并選擇最佳的剃削速度。</p><p>  在工業(yè)爐方面、石化方面、煤礦行業(yè)、食品加工行業(yè)領(lǐng)域,模糊控制應(yīng)用也很廣泛。</p><p>  1.5 本文的研究目的和內(nèi)容</p><p>  論文將以學(xué)習(xí)PID控制理論、模糊控制理論、模糊PID控制器開發(fā)、MATLA

20、B下的仿真建模為研究方向,具體內(nèi)容安排如下:</p><p>  第二章:研究經(jīng)典PID控制器的工作原理,控制算法及其相應(yīng)的特點(diǎn)。尋求PID各個(gè)控制參數(shù)對(duì)系統(tǒng)輸出的作用規(guī)律以及參數(shù)整定方法。</p><p>  第三章:著重掌握模糊控制理論,掌握模糊原理、模糊推理過(guò)程和模糊控制器的結(jié)構(gòu)和工作方式。</p><p>  第四章:利用模糊控制器和傳統(tǒng)的PID控制器結(jié)合來(lái)

21、形成模糊自適應(yīng)的PID控制器,通過(guò)模糊系統(tǒng)、模糊決策系統(tǒng)和精確化環(huán)節(jié)來(lái)在線確定PID控制器的比例、積分、微分系數(shù),再利用MATLAB仿真程序,通過(guò)SIMULINK模塊搭建系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的仿真。</p><p>  分析仿真結(jié)果,計(jì)算所建立模糊系統(tǒng)的各項(xiàng)指標(biāo)。</p><p>  第二章 PID控制</p><p>  2.1 PID的算法和參數(shù)</p&g

22、t;<p>  2.1.1 位移式PID算法</p><p>  算法在連續(xù)控制系統(tǒng)中,常常采用如圖2-1所示的PID控制。</p><p>  圖2-1 PID控制流程</p><p>  其控制原則如公式2-1所示。</p><p><b> ?。?-1)</b></p><p&g

23、t;<b>  其中,</b></p><p><b>  KP——比例系數(shù);</b></p><p>  TI——積分時(shí)間常數(shù);</p><p>  TD——微分時(shí)間常數(shù);</p><p><b>  e(t)——偏差;</b></p><p>  u

24、(t)——控制量;</p><p>  經(jīng)過(guò)離散化,獲得位置PID的離散算法,如公式2-2所示。</p><p><b> ?。?-2)</b></p><p>  調(diào)節(jié)器輸出u(k)與跟過(guò)去所有偏差信號(hào)有關(guān),計(jì)算機(jī)需要對(duì)e(i)進(jìn)行累加,運(yùn)算工作量很大,而且計(jì)算機(jī)故障可能使u(k)做大幅振蕩,這種情況往往使控制很不方便,在有些場(chǎng)合可能會(huì)造成嚴(yán)

25、重的事故。另外,控制器的輸出u(k)對(duì)應(yīng)的是執(zhí)行機(jī)構(gòu)的實(shí)際位置;如果計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障,u(k)的大幅度變化會(huì)引起執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置的大幅度變化。因此,在實(shí)際的控制系統(tǒng)中不太常用這種方法。</p><p>  2.1.2 增量式PID算法</p><p>  依據(jù)位移式PID算法,推理得公式2-3。 </p><p><b>  (2-3

26、)</b></p><p>  式中,e(k)——第k次采樣時(shí)的偏差值;e(k-1)——第(k-1)次采樣時(shí)的偏差值;u(k)——第k次采樣時(shí)調(diào)節(jié)器的輸出;KP——比例系數(shù);</p><p><b>  ,。</b></p><p>  依據(jù)算法形式,顯然可以看出增量式PID算法和位置式算法相比具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):</p&

27、gt;<p>  首先,增量式算法只與e(k)、e(k-1)、e(k-2)有關(guān),不需要進(jìn)行累加,不易引起積分飽和,因此能獲得較好的控制效果。</p><p>  其次,在位置式控制算法中,由手動(dòng)到自動(dòng)切換時(shí),必須首先使計(jì)算機(jī)的輸出值等于閥門的原始開度,才能保證手動(dòng)到自動(dòng)的無(wú)擾動(dòng)切換,這將給程序設(shè)計(jì)帶來(lái)困難。而增量式設(shè)計(jì)只與本次的偏差值有關(guān),與閥門原來(lái)的位置無(wú)關(guān),因而易于實(shí)現(xiàn)手動(dòng)自動(dòng)的無(wú)擾動(dòng)切換。&l

28、t;/p><p>  再次,增量式算法中,計(jì)算機(jī)只輸出增量,誤動(dòng)作影響小。必要時(shí)可加邏輯保護(hù),限制或禁止故障時(shí)的輸出。</p><p>  為適應(yīng)更多的應(yīng)用領(lǐng)域,PID控制器也有了多種算法。</p><p>  2.1.3 積分分離PID算法</p><p>  積分分離PID算法基本思想是:設(shè)置一個(gè)積分分離閾值β,當(dāng)|e(k)|≤|β|時(shí),采用

29、PID控制,以便于消除靜差,提高控制精度;當(dāng)|e(k)|>|β|時(shí),采用PD控制。其對(duì)應(yīng)的算法如公式2-4所示。 </p><p><b> ?。?-4)</b></p><p>  其中,α為邏輯變量,其取值原則為:</p><p>  對(duì)同一控制對(duì)象,分別采用普通PID控制和積分分離PID控制,見(jiàn)圖2-2。</p><

30、p>  圖2-2 PID控制和積分分離PID控制比較 </p><p>  其中1-普通PID控制效果 2-積分分離PID控制效果</p><p>  顯然,積分分離的PID比普通的PID的控制效果好。</p><p>  2.1.4 不完全微分PID算法</p><p>  在PID控制器的輸出端再串聯(lián)一階慣性環(huán)節(jié)(比如低通濾

31、波器)來(lái)抑制高頻干擾,平滑控制器的輸出,這樣就組成了不完全微分PID控制,見(jiàn)圖2-3。 </p><p>  圖2-3 不完全微分PID控制器</p><p>  其控制算法,如公式2-5所示。</p><p><b>  (2-5)</b></p><p><b>  其中</b></p&

32、gt;<p>  通過(guò)這樣的算法,可以延長(zhǎng)微分作用的時(shí)間,見(jiàn)圖2-4。</p><p>  圖2-4 不完全微分PID和完全微分PID控制特性比較</p><p>  不完全微分PID控制中的微分作用能緩慢地維持多個(gè)采樣周期,使一般的工業(yè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)能較好地跟蹤微分作用的輸出。因此,抗干擾能力較強(qiáng),在一些擾動(dòng)頻繁的場(chǎng)合應(yīng)用十分普遍。</p><p>  

33、2.2 PID參數(shù)對(duì)系統(tǒng)控制性能的影響</p><p>  2.2.1 比例系數(shù)KP對(duì)系統(tǒng)性能的影響</p><p>  比例系數(shù)加大,使系統(tǒng)的動(dòng)作靈敏,速度加快,穩(wěn)態(tài)誤差減小。KP偏大,振蕩次數(shù)加多,調(diào)節(jié)時(shí)間加長(zhǎng)。KP太大時(shí),系統(tǒng)會(huì)趨于不穩(wěn)定。KP太小,又會(huì)使系統(tǒng)的動(dòng)作緩慢。KP可以選負(fù)數(shù),這主要是由執(zhí)行機(jī)構(gòu)、傳感器以控制對(duì)象的特性決定的。如果KD的符號(hào)選擇不當(dāng),對(duì)象狀態(tài)就會(huì)距離目標(biāo)狀態(tài)

34、越來(lái)越遠(yuǎn),如果出現(xiàn)這樣的情況KP的符號(hào)就一定要取反。</p><p>  2.2.2 積分時(shí)間常數(shù)Ti對(duì)系統(tǒng)性能的影響</p><p>  積分作用使系統(tǒng)的穩(wěn)定性下降,Ti?。ǚe分作用強(qiáng))會(huì)使系統(tǒng)不穩(wěn)定,但能消除穩(wěn)態(tài)誤差,提高系統(tǒng)的控制精度。</p><p>  2.2.3 微分時(shí)間常數(shù)Td對(duì)系統(tǒng)性能的影響</p><p>  微分作用可以改

35、善動(dòng)態(tài)特性。Td偏大時(shí),超調(diào)量較大,調(diào)節(jié)時(shí)間較短;Td偏小時(shí),超調(diào)量也較大,調(diào)節(jié)時(shí)間也較長(zhǎng)。只有Td合適,才能使超調(diào)量較小,減短調(diào)節(jié)時(shí)間。</p><p>  2.3 PID控制器的選擇與PID參數(shù)整定</p><p>  2.3.1 PID控制器的選擇</p><p>  在引入PID之前要確定用哪種類型,即選定PID控制器的基本類型。通常依據(jù)表2-1原則確定。&

36、lt;/p><p>  表2-1 PID控制類型選定原則</p><p>  *K:當(dāng)工業(yè)對(duì)象具有較大的滯后時(shí),可引入微分作用;但如果測(cè)量噪聲較大,則應(yīng)先對(duì)測(cè)量信號(hào)進(jìn)行一階或平均濾波。</p><p>  2.3.2 PID控制器的參數(shù)整定</p><p>  PID控制器的參數(shù)整定是控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。它是根據(jù)被控過(guò)程的特性確定PID控制

37、器的比例系數(shù)、積分時(shí)間和微分時(shí)間的大小。</p><p>  PID控制器參數(shù)整定的方法很多,概括起來(lái)有兩大類:</p><p>  一是理論計(jì)算整定法。它主要是依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,經(jīng)過(guò)理論計(jì)算確定控制器參數(shù)。這種方法所得到的計(jì)算數(shù)據(jù)未必可以直接用,還必須通過(guò)工程實(shí)際進(jìn)行調(diào)整和修改。</p><p>  二是工程整定方法,它主要依賴工程經(jīng)驗(yàn),直接在控制系統(tǒng)的試驗(yàn)中進(jìn)

38、行,且方法簡(jiǎn)單、易于掌握,在工程實(shí)際中被廣泛采用。PID控制器參數(shù)的工程整定方法,主要有臨界比例法、反應(yīng)曲線法和衰減法。三種方法各有其特點(diǎn),其共同點(diǎn)都是通過(guò)試驗(yàn),然后按照工程經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行整定。但無(wú)論采用哪一種方法所得到的控制器參數(shù)都需要在實(shí)際運(yùn)行中進(jìn)行最后調(diào)整與完善?,F(xiàn)在一般采用的是臨界比例法。</p><p>  第三章 模糊控制器及其設(shè)計(jì)</p><p>  3.1 模糊

39、控制器的基本結(jié)構(gòu)與工作原理</p><p>  模糊控制器有如下結(jié)構(gòu),圖3-1呈現(xiàn)了其基本控制流程。</p><p>  圖3-1 模糊控制器控制流程</p><p>  為了了解模糊控制器的工作原理,圖3-2列出其結(jié)構(gòu)框圖。</p><p>  圖3-2 模糊控制器結(jié)構(gòu)</p><p>  顯然,模糊控制器主要由

40、模糊化接口、知識(shí)庫(kù)、模糊推理機(jī)、解模糊接口四部分組成,通過(guò)單位負(fù)反饋來(lái)引入誤差,并以此為輸入量進(jìn)行控制動(dòng)作。</p><p>  3.2 模糊控制器各部分組成</p><p>  3.2.1 模糊化接口</p><p>  模糊化接口接受的輸入只有誤差信號(hào)e(t),由e(t)再生成誤差變化率或誤差的差分Δe(t),模糊化接口主要完成以下兩項(xiàng)功能:</p>

41、<p><b> ?、?論域變換 </b></p><p><b>  ⑵ 模糊化 </b></p><p><b>  3.2.2 知識(shí)庫(kù)</b></p><p>  知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)著有關(guān)模糊控制器的一切知識(shí),它們決定著模糊控制器的性能,是模糊控制器的核心。</p><

42、;p>  ⑴ 數(shù)據(jù)庫(kù)(Data Base)</p><p>  數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊的一切知識(shí),包括模糊化中的論域變換方法、輸入變量各模糊集合的隸屬度函數(shù)定義等,以及模糊推理算法、解模糊算法、輸出變量各模糊集合的隸屬度函數(shù)定義等。</p><p> ?、?規(guī)則庫(kù)(Rule Base)</p><p>  模糊控制規(guī)則集,即以“if…the

43、n…”形式表示的模糊條件語(yǔ)句,如</p><p>  R1:If e* is A1, then u* is C1,</p><p>  R2:If e* is A2, then u* is C2,</p><p><b>  …</b></p><p>  其中,e*就是前面所說(shuō)的模糊語(yǔ)言變量,A1,A2,…,An是et

44、*的模糊子集,C1,C2,…,Cn是u*的模糊子集。</p><p>  規(guī)則庫(kù)中的n條規(guī)則是并列的,它們之間是“或”的邏輯關(guān)系,整個(gè)規(guī)則集合的總模糊關(guān)系為:。</p><p>  3.2.3 模糊推理機(jī)</p><p>  模糊控制應(yīng)用的是廣義前向推理。即通過(guò)模糊規(guī)則對(duì)控制決策進(jìn)行推斷,以確定模糊輸出子集。</p><p>  3.2.4

45、解模糊接口</p><p><b> ?、?解模糊 </b></p><p><b> ?、?論域反變換 </b></p><p><b>  3.3模糊推理方式</b></p><p>  3.3.1 Mamdani模糊模型(邁達(dá)尼型)</p><p>

46、;  Mamdani型的模糊推理方法最先將模糊集合的理論用于控制系統(tǒng)[7]。它是在1975年為了控制蒸汽發(fā)動(dòng)機(jī)提出來(lái)的。其采用極小運(yùn)算規(guī)則定義表達(dá)的模糊關(guān)系。如R:If x is A then y is B。式中:x為輸入語(yǔ)言變量;A為推理前件的模糊集合;y為輸出語(yǔ)言變量;B模糊規(guī)則的后件。用RC表示模糊關(guān)系,如公式3-1。</p><p><b> ?。?-1)</b></p>

47、<p>  當(dāng)x為,且模糊關(guān)系的合成運(yùn)算采用“極大—極小”運(yùn)算時(shí),模糊推理的結(jié)論計(jì)算如公式3-2所示。</p><p><b>  (3-2)</b></p><p>  3.3.2 Takagi-Sugeno模糊模型(高木-關(guān)野)</p><p>  Sugeno模糊模型也稱TSK模糊模型,旨在開發(fā)從給定的輸入—輸出數(shù)據(jù)集合產(chǎn)生

48、模糊規(guī)則的系統(tǒng)化方法。此類方法將解模糊也結(jié)合到模糊推理中,故輸出為精確量。這是因?yàn)镾ugeno型模糊規(guī)則的后件部分表示為輸入量的線性組合。它是最常用的模糊推理算法。</p><p>  與Mamdani型類似;其中輸入量模糊化和模糊邏輯運(yùn)算過(guò)程完全相同,主要差別在于輸出隸屬函數(shù)的形式。典型的零階Sugeno型模糊規(guī)則的形式:If x is A and y is B then z =k。</p>&l

49、t;p>  式中:x和y為穿入語(yǔ)言變量;A和B為推理前件的模糊集合;z為輸出語(yǔ)言變量;k為常數(shù)。</p><p>  更為一般的一階Sugeno模型規(guī)則形式為:If x is A and y is B then z= px+qy+r。</p><p>  當(dāng)然,以上兩種解模糊方法各有千秋。由于Mamdani型模糊推理規(guī)則的形式符合人們的思維和語(yǔ)言表達(dá)的習(xí)慣。因而能夠方便地表達(dá)人類的知

50、識(shí),但存在計(jì)算復(fù)雜、不利于數(shù)學(xué)分析的缺點(diǎn);Sugeno型模糊推理則具有計(jì)算簡(jiǎn)單,利于數(shù)學(xué)分析的優(yōu)點(diǎn),是具有優(yōu)化與自適應(yīng)能力的控制器或模糊建模工具。</p><p>  3.4模糊控制器的維數(shù)確定</p><p><b> ?、?一維模糊控制器</b></p><p>  見(jiàn)圖3-3,它的輸入變量往往選擇為受控變量和輸入給定值的偏差e,但卻很難反

51、映過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性品質(zhì),因而往往被用于一階被控對(duì)象。 </p><p><b>  ⑵ 二維模糊控制器</b></p><p>  見(jiàn)圖3-4,它的兩個(gè)輸入變量基本上都選用受控變量值和輸入給定值的偏差e和偏差變化ec,由于它們能夠嚴(yán)格地反映受控過(guò)程中輸出量的動(dòng)態(tài)特性,故在控制效果上要比一維控制器好得多,目前采用較廣泛。</p><p><b

52、>  ⑶ 三維模糊控制器</b></p><p>  見(jiàn)圖3-5,它的三個(gè)輸入分別為系統(tǒng)偏差量e,偏差微分ec,偏差的二階微分ecc。但由于這種模糊控制器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,推理運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)。因此,適用于動(dòng)態(tài)特性的要求特別高的場(chǎng)合。</p><p>  圖3-3 一維模糊控制器 圖3-4 二維模糊控制器 </p><p&

53、gt;  圖3-5 三維模糊控制器</p><p>  從理論上講,模糊控制系統(tǒng)所選用的模糊控制器維數(shù)越高,系統(tǒng)的控制精度也就越高。但是維數(shù)選擇太高,模糊控制律就過(guò)于復(fù)雜,基于模糊合成推理的控制算法也就更困難。</p><p>  3.5 模糊控制器的隸屬函數(shù)</p><p>  典型的隸屬函數(shù)有11種,即雙S形隸屬函數(shù)、聯(lián)合高斯型隸屬函數(shù)、高斯型隸屬函數(shù)、廣義鐘

54、形隸屬函數(shù)、雙S形乘積隸屬函數(shù)、S狀隸屬函數(shù)、梯形隸屬函數(shù)、三角隸屬函數(shù)、Z形隸屬函數(shù)。在模糊控制中應(yīng)用較多的隸屬函數(shù)有以下6種:</p><p><b> ?、?高斯型隸屬函數(shù)</b></p><p>  見(jiàn)圖4-2,它的MATLAB表示為gaussmf(x,[σ,c])。</p><p>  圖4-2 高斯型隸屬函數(shù)</p>

55、<p>  ⑵ 廣義鐘形隸屬函數(shù)</p><p>  見(jiàn)圖4-3,它的MATLAB表示為gbellmf(x,[a,b,c])。</p><p>  圖4-3 廣義鐘形隸屬函數(shù)</p><p><b> ?、?S形隸屬函數(shù)</b></p><p>  見(jiàn)圖4-4,它的MATLAB表示為sigmf(x,[a,c

56、])。</p><p>  圖4-4 S形隸屬函數(shù)</p><p><b> ?、?梯形隸屬函數(shù)</b></p><p>  見(jiàn)圖4-5,它的MATLAB表示為trapmf(x,[a,b,c,d])。</p><p>  圖4-5 梯形隸屬函數(shù)</p><p><b> ?、?三角形

57、隸屬函數(shù)</b></p><p>  見(jiàn)圖4-6,它的MATLAB表示為trimf(x,[a,b,c])。</p><p>  圖4-6 三角形隸屬函數(shù)</p><p><b>  ⑹ Z形隸屬函數(shù)</b></p><p>  見(jiàn)圖4-7,它的MATLAB表示為zmf(x,[a,b])。</p>

58、<p>  圖4-7 Z形隸屬函數(shù)</p><p>  3.6模糊控制器的解模糊過(guò)程</p><p><b>  ⑴ 重心法</b></p><p><b> ?、?最大隸屬度法</b></p><p>  在推理結(jié)論的模糊集合中取隸屬度最大的那個(gè)元素作為輸出量即可。</p&g

59、t;<p><b>  ⑶ 系數(shù)加權(quán)平均法</b></p><p>  3.7 模糊PID控制器的工作原理</p><p>  模糊PID控制器是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)的基本理論和方法,把控制規(guī)則的條件、操作用模糊集表示,并把這些模糊控制規(guī)則及有關(guān)專家的控制信息作為知識(shí)存入計(jì)算機(jī)知識(shí)庫(kù)中[8],然后計(jì)算機(jī)根據(jù)控制系統(tǒng)實(shí)際響應(yīng)狀況,運(yùn)用模糊控制規(guī)則表中的相關(guān)的規(guī)則進(jìn)

60、行模糊推理。它能自動(dòng)調(diào)整PID參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)PID控制器參數(shù)的最優(yōu)配備,從而讓PID控制具有更強(qiáng)的適應(yīng)性,優(yōu)化了控制效果。</p><p>  模糊PID控制器有多種結(jié)構(gòu)和形式,但是其原理都是基本一致的。</p><p>  第四章 模糊PID控制器的設(shè)計(jì)</p><p>  模糊PID控制器是以操作人員手動(dòng)控制經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出的控制規(guī)則為核心,通過(guò)辨識(shí)系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)

61、;經(jīng)過(guò)模糊推理,模糊判決,解模糊過(guò)程得到確定的控制量以實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的在線控制。</p><p>  4.1 模糊PID控制器組織結(jié)構(gòu)和算法的確定</p><p>  論文中,模糊PID控制器的設(shè)計(jì)選用二維模糊控制器。即,以給定值的偏差e和偏差變化ec為輸入;ΔKP,ΔKD,ΔKI為輸出的自適應(yīng)模糊PID控制器,見(jiàn)圖4-1。</p><p>  圖4-1 自適應(yīng)模

62、糊PID控制器</p><p>  其中PID控制器部分采用的是離散PID控制算法,如公式4-1。</p><p><b>  (4-1)</b></p><p>  4.2 模糊PID控制器模糊部分設(shè)計(jì)</p><p>  4.2.1 定義輸入、輸出模糊集并確定個(gè)數(shù)類別</p><p>  依據(jù)

63、模糊PID控制器的控制規(guī)律以及經(jīng)典PID的控制方法[9],同時(shí)兼顧控制精度。論文將輸入的誤差(e)和誤差微分(ec)分為7個(gè)模糊集:NB(負(fù)大),NM(負(fù)中),NS(負(fù)小),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)。</p><p>  即,模糊子集為e,ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。</p><p>  將輸出的ΔKP,ΔKD,ΔKI也分為7個(gè)模糊集:N

64、B(負(fù)大),NM(負(fù)中),NS(負(fù)小),ZO(零),PS(正?。?,PM(正中),PB(正大)。</p><p>  即,模糊子集為ΔKP,ΔKD,ΔKI={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。</p><p>  4.2.2 確定輸入輸出變量的實(shí)際論域</p><p>  根據(jù)控制要求,對(duì)各個(gè)輸入,輸出變量作如下劃定:</p><p>

65、;  e,ec論域:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}</p><p>  ΔKP,ΔKD,ΔKI論域:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}</p><p>  應(yīng)用模糊合成推理PID參數(shù)的整定算法。第k個(gè)采樣時(shí)間的整定為</p><p>  式中為經(jīng)典PID控制器的初始參數(shù)。</p>&l

66、t;p>  為了便于系統(tǒng)輸入,輸出參數(shù)映射到論域內(nèi)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)和相關(guān)文獻(xiàn),確定模糊化因子為:ke=kec=0.01;解模糊因子為:K1=0.5,K2=K3=0.01。</p><p>  4.2.3 定義輸入、輸出的隸屬函數(shù)</p><p>  誤差e、誤差微分及控制量的模糊集和論域確定后,需對(duì)模糊變量確定隸屬函數(shù)。即對(duì)模糊變量賦值,確定論域內(nèi)元素對(duì)模糊變量的隸屬度。</p>

67、;<p>  參考輸入、輸出變量的變化規(guī)律,依據(jù)第三章中3.5節(jié)相關(guān)內(nèi)容。通過(guò)實(shí)驗(yàn)、試湊。最終作如下規(guī)定:</p><p>  對(duì)于輸入量誤差(e),誤差微分(ec)都采用高斯型的隸屬函數(shù)(gaussmf),同時(shí)為體現(xiàn)定義的7個(gè)模糊子集,見(jiàn)圖4-8和圖4-9。</p><p>  圖4-8 偏差隸屬函數(shù) 圖4-9 偏差微分隸屬函數(shù)</

68、p><p>  對(duì)于輸出量KP變化量(ΔKP),KD變化量(ΔKD),KI變化量(ΔKI)采用三角形隸屬函數(shù)(trimf),同時(shí)為體現(xiàn)定義的7個(gè)模糊子集,見(jiàn)圖4-10,4-11,4-12。</p><p>  圖4-10 KP變化量隸屬函數(shù)</p><p>  圖4-11 KD變化量隸屬函數(shù)</p><p>  圖4-12 KI變化量隸屬函

69、數(shù)</p><p>  4.2.4 確定相關(guān)模糊規(guī)則并建立模糊控制規(guī)則表</p><p>  根據(jù)參數(shù)KP、KI、KD對(duì)系統(tǒng)輸出特性的影響情況,可以歸納出系統(tǒng)在被控過(guò)程中對(duì)于不同的偏差和偏差變化率參數(shù)KP、KI、KD的自整定原則:</p><p> ?、?當(dāng)偏差較大時(shí),為了加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,并防止開始時(shí)偏差的瞬間變大可能引起的微分過(guò)飽和而使控制作用超出許可范圍,應(yīng)

70、取較大的KP和較小的KD。另外為防止積分飽和,避免系統(tǒng)響應(yīng)較大的超調(diào),KI值要小,一般取KI=0。</p><p>  ⑵ 當(dāng)偏差和變化率為中等大小時(shí),為了使系統(tǒng)響應(yīng)的超調(diào)量減小和保證一定的響應(yīng)速度,KP應(yīng)取小些。在這種情況下KD的取值對(duì)系統(tǒng)影響很大,應(yīng)取小一些,KI的取值要適當(dāng)。</p><p> ?、钱?dāng)偏差變化較小時(shí),為了使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能,應(yīng)增大KP、KI值,同時(shí)為避免輸出響應(yīng)

71、在設(shè)定值附近振蕩,以及考慮系統(tǒng)的抗干擾能力,應(yīng)適當(dāng)選取KD。原則是:當(dāng)偏差變化率較小時(shí),KD取大一些;當(dāng)偏差變化率較大時(shí),KD取較小的值,通常為中等大小。</p><p>  參考以上自整定原則,總結(jié)工程設(shè)計(jì)人員的技術(shù)知識(shí)和實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn),建立合適的關(guān)于e、ec、ΔKP、ΔKD、ΔKI的模糊規(guī)則,如:</p><p>  1.If (e is NB) and (ec is NB) then

72、(KP is PB)(KI is NB)(KD is PS)</p><p>  2.If (e is NB) and (ec is NM) then (KP is PB)(KI is NB)(KD is NS)</p><p>  3.If (e is NB) and (ec is NS) then (KP is PM)(KI is NM)(KD is NB)</p>&l

73、t;p><b>  ......</b></p><p>  49.If (e is PB) and (ec is PB) then (KP is NB)(KI is PB)(KD is PB)</p><p>  將以上規(guī)則定義成模糊規(guī)則控制表,見(jiàn)表4-1,4-2,4-3。</p><p>  表4-1 ΔKP模糊規(guī)則表</p&

74、gt;<p>  表4-2 ΔKI模糊規(guī)則表</p><p>  表4-3 ΔKD模糊規(guī)則表</p><p>  4.2.5 模糊推理</p><p> ?、?選擇模糊推理方法 </p><p>  權(quán)衡PID控制自身的諸多特點(diǎn)。例如,它的控制規(guī)則形式符合人們的思維和語(yǔ)言表達(dá)的習(xí)慣,控制策略能夠方便地表達(dá),控制算法簡(jiǎn)單等

75、。</p><p>  論文中,選用的是Mamdani型的模糊推理辦法。</p><p><b> ?、?規(guī)則匹配和觸發(fā)</b></p><p>  給定輸入的誤差和誤差微分后,分別代入隸屬函數(shù)中,并求出關(guān)于所建立七個(gè)模糊子集的隸屬度,統(tǒng)計(jì)輸入的誤差和誤差微分隸屬度不為零的模糊子集對(duì)數(shù),依照模糊控制規(guī)則表,查得并統(tǒng)計(jì)輸出對(duì)應(yīng)的模糊子集。<

76、/p><p><b> ?、?規(guī)則前提推理</b></p><p>  在同一條規(guī)則內(nèi),前提之間通過(guò)“與”的關(guān)系得到規(guī)則結(jié)論。對(duì)前提的可信度之間通過(guò)取小運(yùn)算來(lái)確定,之后統(tǒng)計(jì)出規(guī)則總的可信度。</p><p> ?、?模糊系統(tǒng)總的輸出</p><p>  模糊系統(tǒng)總的可信度為各條規(guī)則可信度推理的并集。通過(guò)統(tǒng)計(jì),可以得到被觸發(fā)的

77、若干條規(guī)則。</p><p><b> ?、?解模糊</b></p><p>  參考第三章中3.6節(jié),兼顧模糊PID系統(tǒng)的要求,此系統(tǒng)利用重心平均法進(jìn)行解模糊操作。</p><p>  以e=-0.455,ec=0.738為例,解模糊過(guò)程見(jiàn)圖4-13。</p><p>  圖4-13 解模糊示例</p>

78、<p>  如上,利用重心平均法,在e=-0.455,ec=0.738時(shí)可推得:ΔKP=0.35,ΔKD=-2.44,ΔKI=0.246。將以上參數(shù)與初始參數(shù)整合的值KP=20.35,KD=1.26, KI=1.596。將其送至經(jīng)典PID控制器,就可以在這一暫態(tài)獲得理想的控制效果。</p><p>  第五章 模糊PID控制器的MATLAB仿真</p><p>  5.1

79、模糊控制部分的fuzzy inference system仿真</p><p>  5.1.1 定義輸入輸出變量并命名</p><p>  在MATLAB提示符下鍵入下列名字啟動(dòng)系統(tǒng)“Fuzzy”。打開一個(gè)標(biāo)記為input1的單輸入,標(biāo)記為output1的單輸出的一個(gè)沒(méi)有標(biāo)題的FIS編輯器[10]。打開Edit菜單并選擇Add Variable...分別添加輸入、輸出,并分別命名為E,EC

80、,ΔKP,ΔKI,ΔKD。將控制器命名為“graduate2”,見(jiàn)圖5-1。</p><p>  圖5-1 設(shè)置好的FIS編輯器</p><p>  5.1.2 編輯隸屬函數(shù)</p><p>  在上圖所示窗口中,打開View下拉式菜單并選擇Edit Membership Functions...通過(guò)雙擊各個(gè)變量,設(shè)置Range和Display Range。以定

81、義其論域和每支隸屬函數(shù)的范圍。從Edit菜單中選擇Add MFs...分別對(duì)系統(tǒng)的輸入輸出變量按照設(shè)計(jì)書對(duì)隸屬函數(shù)的類型、數(shù)量進(jìn)行定義,見(jiàn)圖5-2。</p><p>  圖5-2 隸屬函數(shù)編輯器</p><p>  5.1.3 編輯模糊規(guī)則庫(kù)</p><p>  在上圖所示窗口中,點(diǎn)擊“Edit”,選中“Rules...”按照任務(wù)書中的關(guān)于e、ec、ΔKP、ΔKD

82、、ΔKI的模糊規(guī)則,參照編輯器的提示,將規(guī)則一條一條的錄入其中,見(jiàn)圖5-3。</p><p>  圖5-3 模糊規(guī)則庫(kù)</p><p>  綜上,對(duì)模糊控制器的各部分設(shè)置完成,將其保存為“graudate2.fis”。通過(guò)調(diào)用曲面觀察器,所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)如圖5-4。</p><p>  圖5-4 曲面觀察器</p><p>  通過(guò)分析圖

83、形特點(diǎn),可以看到它有明顯的梯度分布,說(shuō)明所設(shè)計(jì)的模糊系統(tǒng)從誤差和誤差變化到三個(gè)PID參數(shù)變化量的模糊映射與理論設(shè)計(jì)匹配良好。</p><p>  因而,所設(shè)計(jì)的模糊控制器合格。</p><p>  5.2 對(duì)模糊控制器的SIMULINK建模</p><p>  MATLAB提供的SIMULINK是一個(gè)用來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模,仿真與分析的軟件包[11]。它功能強(qiáng)大,使

84、用簡(jiǎn)單,支持連續(xù),離散和二者混合的系統(tǒng),同時(shí)還可用于線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)的分析。SIMULINK包含多個(gè)子模型庫(kù),每個(gè)子模型庫(kù)里又包含多個(gè)功能模塊。利用這些資源直接進(jìn)行系統(tǒng)仿真,最后用模擬示波器將仿真動(dòng)態(tài)結(jié)果予以顯示。</p><p>  5.2.1 將模糊系統(tǒng)載入SIMULINK</p><p>  SIMULINK可以與模糊邏輯工具箱結(jié)合。在MATLAB中建立一個(gè)M文件,命名為“gra

85、duate2.m”,其內(nèi)容為: matrix=readfis(‘graduate1.fis’),這樣就完成了模糊邏輯組件和SIMULINK相關(guān)模塊的連接。</p><p>  5.2.2 在SIMULINK中建立模糊子系統(tǒng)</p><p>  在MATLAB 的命令窗口里鍵入“SIMULINK”可建立一個(gè)新的SIMULINK仿真模型。打開的SIMULINK庫(kù)中選擇“Fuzzy Logic

86、Toolbox”項(xiàng),將選項(xiàng)“Fuzzy Logic Controller”拖到SIMULINK仿真系統(tǒng)中。確定模糊化因子為:ke=kec=0.01;解模糊因子為:K1=0.5,K2=K3=0.01[12]。</p><p>  建立如下模型,并將其封裝成子系統(tǒng)。見(jiàn)圖5-5。</p><p>  圖5-5 模糊控制器 </p>&

87、lt;p>  5.3 PID部分的SIMULINK建模</p><p>  首先,在MATLAB提示符下鍵入下“SIMULINK”,啟動(dòng)SIMULINK模塊。由于在Matlab7.11.0.584(R2010b)的版本中,PID控制器有獨(dú)立的SIMULINK模塊,它的KP、KD、KI可直接設(shè)置。建立“五入單出”的PID控制器。見(jiàn)圖5-6。</p><p>  圖5-6 五輸入PID

88、控制器</p><p>  5.4 模糊PID控制器的SIMULINK建模</p><p>  完成各個(gè)部分的SIMULINK仿真后。依據(jù)模糊PID控制器原理,利用剛剛封裝的子系統(tǒng)進(jìn)行模糊PID控制器的仿真。為了預(yù)置初始參數(shù),利用SIMULINK中“Commonly Used Blocks”下的“Constant模塊”和“Sum模塊”。</p><p>  針對(duì)被控

89、對(duì)象,把經(jīng)典PID控制器的預(yù)置參數(shù)KP=20,KD=3.7,KI=1.35設(shè)置給“Constant模塊”,將模糊控制器的輸出控制信號(hào)ΔKP、ΔKI、ΔKD與預(yù)置參數(shù)加和一起送到經(jīng)典PID控制器,并在輸出的PID參數(shù)位置分別加入SIMULINK中“Sinks”下的“Scope模塊”,用來(lái)觀察模糊PID控制器的在線參數(shù)整定的情況。依照以上要求,建立如圖5-7模型。</p><p>  圖5-7 模糊PID控制器&l

90、t;/p><p>  5.5 利用子系統(tǒng)對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行SIMULINK建模</p><p>  先將各個(gè)部分封裝成子系統(tǒng),再把控制器與被控對(duì)象進(jìn)行連接,設(shè)定單位負(fù)反饋回路以形成閉環(huán)系統(tǒng)。</p><p>  論文中,選擇單位階躍信號(hào)為系統(tǒng)輸入;被控對(duì)象為;控制系統(tǒng)分三個(gè)支路進(jìn)行輸出:1.單位階躍信號(hào)直接作為系統(tǒng)輸出</p><p>  2.模糊P

91、ID控制系統(tǒng)輸出</p><p>  3.經(jīng)典PID控制系統(tǒng)輸出</p><p>  論文采用同一個(gè)示波器同時(shí)顯示經(jīng)典PID控制器、模糊PID控制器的系統(tǒng)輸出圖像和輸入信號(hào)的方式來(lái)顯示輸出波形,建立如圖5-8的控制系統(tǒng)模型。</p><p>  圖5-8 控制系統(tǒng)SIMULINK模型</p><p>  5.6 控制系統(tǒng)的SIMULINK仿

92、真研究</p><p>  在MATLAB中先載入"graduate2.m"文件,按“F5”進(jìn)行運(yùn)行,這里工作空間包含了名為“matrix”的矩陣,其表達(dá)了模糊控制規(guī)則的相關(guān)信息,在MATLAB的命令欄中顯示如下:</p><p><b>  matrix = </b></p><p>  name: 'gradua

93、te1'</p><p>  type: 'mamdani'</p><p>  andMethod: 'min'</p><p>  orMethod: 'max'</p><p>  defuzzMethod: 'centroid'</p><p&

94、gt;  impMethod: 'min'</p><p>  aggMethod: 'max'</p><p>  input: [1x2 struct]</p><p>  output: [1x3 struct]</p><p>  rule: [1x49 struct]</p><p

95、>  在模糊控制器的SIMULINK模型中的“Fuzzy Logic Controller模塊”上雙擊鼠標(biāo)左鍵,在彈出的窗口中將“FIS file or structure:”的值設(shè)定為:matrix。</p><p>  保存上述模型文件。其文件名為:new.mdl。</p><p>  將視圖切換至整個(gè)控制系統(tǒng)的SIMULINK模型,這里我們采用默認(rèn)的仿真參數(shù)。用鼠標(biāo)點(diǎn)擊“Sta

96、rt simulation按鍵”。稍等片刻,聽(tīng)到“?!钡囊宦暫螅蜷_“Scope模塊”,可以直觀的看到系統(tǒng)的輸出波形,見(jiàn)圖5-9。</p><p>  圖5-9 控制系統(tǒng)的輸出波形</p><p>  其中,黃色線表示輸入(單位階躍信號(hào));綠色表示經(jīng)典PID控制器的系統(tǒng)輸出;紫色表示模糊PID控制器的系統(tǒng)輸出。</p><p>  依據(jù)系統(tǒng)圖像,分析系統(tǒng)的暫態(tài)性能

97、,見(jiàn)表5-1。模糊PID控制器較經(jīng)典PID控制器有更短的調(diào)節(jié)時(shí)間,能夠更為平穩(wěn)的進(jìn)入穩(wěn)態(tài)。而且模糊PID控制器幾乎沒(méi)有超調(diào)量(0.16%),它約是經(jīng)典PID控制器的1/33。</p><p>  表5-1 控制器性能比對(duì)</p><p>  針對(duì)模糊控制部分,進(jìn)一步觀察模糊控制器的暫態(tài)輸出,即,ΔKP、ΔKI、ΔKD變化過(guò)程,如圖5-10,5-11,5-12所示</p>&

98、lt;p>  圖5-10 KI的暫態(tài)特性圖</p><p>  圖5-11 KD的暫態(tài)特性圖</p><p>  圖5-12 KP的暫態(tài)特性圖</p><p>  可見(jiàn),模糊控制器的控制輸出在波動(dòng)產(chǎn)生后較短的時(shí)間內(nèi),重新進(jìn)入收斂狀態(tài)。反應(yīng)靈敏,動(dòng)作迅速,可靠性比較高。</p><p>  綜上,模糊PID控制器具有優(yōu)良的控制效果,

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