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    常規(guī)PID控制和常規(guī)模糊控制的比較

    2016-12-01 21:15:53胡洋
    科學與財富 2016年26期
    關鍵詞:Matlab仿真PID控制模糊控制

    胡洋

    摘 要:PID控制是自動控制領域產(chǎn)生最早、應用最廣的一種控制方法,但對于大滯后、非線性的復雜系統(tǒng),常規(guī)PID控制很難保證其控制效果始終處于最佳效果,不易進行在線的調(diào)整。模糊控制不需要確定系統(tǒng)的精確數(shù)學模型,是一種基于規(guī)則的控制。模糊控制在智能控制領域由于理論研究比較成熟、實現(xiàn)相對比較簡單、適應面寬而得到廣泛的應用。本文就實際問題對兩種方法進行Simulink仿真,并做了分析比較。

    關鍵詞:PID控制;模糊控制;Matlab仿真

    1 PID控制器的設計

    PID控制器傳遞函數(shù)的一般表達式為:Gc(s)=Kp+Ki/s+Kd*s,Kp為比例增益;Ki為積分增益;Kd為微分增益。

    PID參數(shù)模糊自整定是找出PID中3個參數(shù)與e和ec之間的模糊關系,在運行中通過不斷檢測e和ec,根據(jù)模糊控制原理來對3個參數(shù)進行在線修改,以滿足不同e和ec時對控制參數(shù)的不同要求,而使被控對象有良好的動穩(wěn)態(tài)性能。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面來考慮Kp,Ki,Kd的作用如下:

    (1)比例系數(shù)Kp的作用是:加快系統(tǒng)的響應速度,提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。Kp越大,系統(tǒng)的響應速度越快,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高,但易產(chǎn)生超調(diào),甚至導致系統(tǒng)不穩(wěn)定;Kp取值過小,則會降低調(diào)節(jié)精度,使響應速度緩慢,從而延長調(diào)節(jié)時間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動態(tài)特性變壞。

    (2)積分作用系數(shù)Ki的作用是:消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。Ki越大,系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差消除越快,但Ki過大,在響應過程的初期會產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應過程的較大超調(diào);若Ki過小,將使系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差難以消除,影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度。

    (3)微分作用系數(shù)Kd的作用是:改善系統(tǒng)的動態(tài)特性。其作用主要是能反應偏差信號的變化趨勢,并能在偏差信號值變得太大之前,在系統(tǒng)中引入一個有效的早期修正信號,從而加快系統(tǒng)的動作速度,減少調(diào)節(jié)時間。

    2 常規(guī)模糊控制器的設計

    Matlab中的Simulink仿真圖如下:在Matlab的命令窗口輸入命fuzzy,進入圖形用戶界面(GUI)窗口。根據(jù)隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則,利用模糊推理系統(tǒng)(FIS)編輯器可以建立一個FIS文件。這里模糊推理及其非模糊化方法采MIN-MAX重心法,這里模糊控制器的結(jié)構(gòu)變量取FLC,誤差的量化因子Ke取0.6,誤差變化的量化因子Kc取0.05控制輸出的比例因子Ku取8。利用仿真參數(shù)對話框,可以設置相關的仿真參數(shù)。采樣周期設置為0.5秒。

    模糊PID控制根據(jù)系統(tǒng)運行的不同狀態(tài),考慮e,ec,u三者的關聯(lián),根據(jù)工程經(jīng)驗設計模糊整定這三個參數(shù),選擇輸入語言變量為誤差e和偏差變化率ec,語言變量值取{NB,NM,NS,0,PS,PM,PB}七個模糊值;選擇輸出語言變量為u,語言變量值也取{NB,NM,NS,0,PS,PM,PB}七個模糊值,建立三者的模糊規(guī)則表如下表1。

    控制器的關鍵是確定三個增益值,在Simulink中搭建PID系統(tǒng)控制模型如圖1示。

    在MATLAB命令空間輸入fuzzy,彈出對話框,然后進行設置,如圖2、3、4,設置為兩輸入一輸出結(jié)構(gòu)。

    根據(jù)經(jīng)驗設置輸入輸出的隸屬度函數(shù),設置完隸屬度函數(shù)后,按照上述模糊規(guī)則表格設置添加模糊規(guī)則。(圖2)

    對比結(jié)論:通過上面的仿真,可以看出:在該題中,經(jīng)典PID控制的超調(diào)量比模糊PID控制的超調(diào)量要大,但模糊控制存在一定的穩(wěn)態(tài)誤差,干擾被大大減弱,傳統(tǒng)PID效果更理想。模糊控制器的參數(shù)非常難設定,對于給定了數(shù)學模型的控制來說,顯然常規(guī)PID其具有很大的優(yōu)勢,操作簡單,參數(shù)易于設定。

    目前關于PID控制器參數(shù)整定的基本方法有離散模型的控制器參數(shù)整定、基于Nyquist曲線的控制器參數(shù)整定和基于傳遞函數(shù)模型的控制器參數(shù)整定。把常規(guī)PID控制和模糊控制理論相結(jié)合,可以發(fā)揮一者的特點和優(yōu)勢,以期實現(xiàn)更好的控制效果。在Simulink下設計不同結(jié)構(gòu)的模糊控制器,在利用FIS編輯模糊控制器的過程中,可以設置不同的論域和語言值,不同形式的隸屬度函數(shù)及選取根據(jù)實際經(jīng)驗和分析而得出的不同情況下的模糊規(guī)則表。如何選擇變量的合適的隸屬度函數(shù)、論域和語言值、模糊規(guī)則表及控制器的結(jié)構(gòu),來實現(xiàn)對系統(tǒng)在超量、上升時間、過渡時間及穩(wěn)定性等方面的最優(yōu)控制,還可以進一步研究,進行優(yōu)化。

    參考文獻

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