毕业设计论文模糊PID控制在液位控制中的应用.doc

辽宁科技大学毕业设计（论文） 第39页模糊PID控制在液位控制中的应用摘要液位控制是工业控制中的一个重要问题，针对液位控制过程中存在大滞后、时变、非线性的特点，为适应复杂系统的控制要求，人们研制了种类繁多的先进的智能控制器，模糊PID控制器便是其中之一。模糊PID控制结合了PID控制算法和模糊控制方法的优点，可以在线实现PID参数的调整，使控制系统的响应速度快，过渡过程时间大大缩短，超调量减少，振荡次数少，具有较强的鲁棒性和稳定性，在模糊控制中扮演着十分重要的角色。本文介绍了模糊PID控制在双容水箱的液位控制系统中的应用。首先建立了液位控制系统数学模型，介绍了PID控制、模糊控制以及模糊PID的基本原理，然后利用MATLAB工具生成仿真曲线。关键词:液位系统，液位控制，模糊PID控制，仿真The Application on Fuzzy PID Control for Water Level Control SystemAbstractWater level control is an important problem in industry control.Aimed at the characteristics of long time lag, nonlinearity and variation with time in the process of level control, a vast range of advanced intelligent controllers are designed to meet the control demand of complex systems，among which is fuzzy PID controller.Combining the advantages of PID control algorithm and fuzzy control,fuzzy PID control could realize online adjusting of PID parameters, so as to quicken the control system response speed, reduce the overshoot, shorten the transitional period, and decrease the oscillating time.The system has strong robustness and stability，and plays a leading role in fuzzy control.This thesis introduces the application of fuzzy PID control in double-tank water level system. It first builds a mathematical model of the water level control system, illustrating the rationale of PID control, fuzzy control and fuzzy PID.Then it uses a tool of MATLAB to have a simulating experiment of set-point tracking,disturbance rejection, and accommodating to the object's parameter variation. The results show that comparing with the normal PID algorithm, fuzzy PID control algorithm has characteristics such as strong robustness and good dynamic performance. This control method is effective to the doubletank water level system.Keywordstem: Water Level Syter ,Water level control, fuzzy PID control, simulation目录1 绪论11.1课题研究的背景与意义11.1.1PID控制器的应用与发展11.1.2模糊控制产生的背景与意义21.2液位控制系统实验装置及其控制策略31.2.1水箱液位控制系统简介31.2.2液位控制系统控制对象及控制策略52 液位控制系统结构及其建模62.1水箱系统的结构62.2二阶对象的结构72.3双容水箱系统的建模73 控制算法研究93.1 PID控制算法93.1.1模拟PID调节器93.1.2数字PID控制算法113.1.3 PID控制器的特点133.2模糊控制算法143.2.1模糊控制的产生及发展143.2.2模糊控制的特点153.2.3模糊控制的基本概念153.2.4模糊控制的基本理论194 模糊PID算法的研究与仿真244.1模糊PID控制244.1.1模糊PID控制器的基本理论244.1.1.1输入输出变量模糊化接口设计244.1.1.2模糊推理算法设计254.1.1.3模糊PID的清晰化274.1.2模糊PID控制原理274.1.3模糊PID控制算法274.2模糊PID在液位控制中的仿真275 总结27致谢271 绪论1.1课题研究的背景与意义 随着工业生产的飞速发展，人们对控制系统的控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高。而实际工业生产过程中的被控对象往往具有非线性、时延的特点，应用常规的控制手段难以达到理想的控制效果，研究对非线性、时延对象的先进控制策略，提高系统的控制水平，具有重要的实际意义。 本文所提及的液位控制系统是一种可以模拟多种对象特性的实验装置。该装置是进行控制理论与控制工程教学、实验和研究的理想平台，可以方便的构成多阶系统对象，用户既可通过经典的PID控制器设计与调试，完成经典控制教学实验，也可通过模糊逻辑控制器的设计与调试，进行智能控制教学实验与研究。1.1.1PID控制器的应用与发展 在过去的几十年里，PID控制器在工业控制中得到了广泛应用。在控制理论和技术飞速发展的今天，工业过程控制中95%以上的控制回路都具有PID结构，并且许多高级控制都是以PID控制为基础的。我们今天所熟知的PID控制器产生并发展于1915-1940年期间。尽管自1940年以来，许多先进控制方法不断推出，但PID控制器以其结构简单，对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点，仍被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中1。 PID控制器作为最早实用化的控制器己有70多年历史，它的算法简单易懂、使用中参数容易整定，也正是由于这些优点，PID控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器。 PID的发展过程，很大程度上是它的参数整定方法和参数自适应方法的研究过程。最早的PID参数工程整定方法是在1942年由Ziegler和Nichols提出的简称为Z-N的整定公式，尽管时间已经过去半个世纪了，但至今还在工业控制中普遍应用。1953年Cohen和Coon继承和发展了Z-N公式2，同时也提出了一种考虑被控过程时滞大小的Cohen-Coon整定公式3。 自Ziegler和Nichols提出PID参数整定方法起，有许多技术己经被用于PID控制器的手动和自动整定。按照发展阶段划分，可分为常规PID参数整定方法及智能PID参数整定方法;按照被控对象个数来划分，可分为单变量PID参数整定方法及多变量PID参数整定方法，前者包括现有大多数整定方法，后者是最近研究的热点及难点;按控制量的组合形式来划分，可分为线性PID参数整定方法及非线性PID参数整定方法，前者用于经典PID调节器，后者用于由非线性跟踪一微分器和非线性组合方式生成的非线性PID控制器。1.1.2模糊控制产生的背景与意义 随着现代科学技术的迅速发展，生产系统的规模越来越大，形成了复杂的大系统，导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化。另一方面，人类对自动化的要求也更加广泛，传统的自动控制理论和方法显得已不能适应复杂系统的控制。在许多系统中，复杂性不仅仅表现在很高的维数上，更多表现在: (1)被控对象模型的不确定性; (2)系统信息的模糊性; (3)高度非线性; (4)多层次、多目标的控制要求。 因此，建立一种更有力的控制理论和方法来解决上述提出的问题，就显得十分重要。 模糊控制是智能控制的一种典型和较早的形式，作为智能控制的一个分支，1974年英国的Mandani成功将其应用于锅炉和蒸汽机的控制，近几年来得到了飞速的发展。模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物，它利用了人的思维具有模糊性的特点，通过使用模糊数学中的隶属度函数、模糊关系、模糊推理等工具得到控制表格进行控制，它具有许多特点: (1)不需要建立被控对象的数学模型; (2)系统鲁棒性强; (3)模糊控制方法易于掌握。 因此，它特别适用于那些难以获得过程的精确数学模型及具有时变、时滞非线性、大滞后的复杂工业控制系统，具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。现在模糊控制被越来越多地应用于工业过程、家用电器等复杂场合。 模糊控制系统的核心是模糊控制器，而模糊控制规则是设计模糊控制器的核心，它实际上决定了控制系统的性能及控制效果。 模糊控制也有缺陷: (1)以前，模糊控制规则完全是凭操作者的经验或专家知识获取的，这并不能保证规则的最优或次最优，达到最佳控制的目的; (2)规则的获取没有系统的步骤可以遵循;(3)在控制过程中，外界突加干扰，参数大幅度变化，原来总结的经验和规则不够等因素，都会严重影响控制质量。1.2液位控制系统实验装置及其控制策略1.2.1水箱液位控制系统简介 水箱液位控制系统实验装置是基于工业过程的物理模拟对象，它是集自动化仪表技术、计算机技术、通讯技术、自动控制技术为一体的多功能实验装置。根据自动化及其它相关专业教学的特点，吸收了国内外同类实验装置的特点和长处后，经过精心设计，多次实验和反复论证，推出了这一套全新的实验装置。该系统包括流量、液位、压力等参数，可实现系统参数辨识、单回路控制、串级控制、前馈-反馈控制、比值控制、解藕控制等多种控制形式。 系统的水箱主体由蓄水容器、检测组件和动力驱动三大部分构成。水箱1,2,3和储水箱是用来蓄水的容器;检测液位可以采用压力传感器或者浮漂加滑动变阻器两种方案来实现液位高度数字量的采集，采用电动调节阀用来进行控制回路流量的调节。整个系统通过不锈管道连接起来，储水箱为三个水箱提供水源，通道阀门开启时，水可以被分别送至三个水箱。三个水箱底部均有两个出水管道，其中装有手动阀的管道是控制系统的一部分，也可以手动调节阀门开度用来做漏水干扰的控制实验;另外一个直通管道则是在水箱液位达到最大值时经由它流至储水箱，以防止水箱里的水溢出水箱。 除了上述的控制对象组件，另外还有一个智能仪表综合控制台和一台计算机，这三个部分才构成了完整的液位控制系统实验装置。仪表综合控制台作为系统的电气部分，主要由三部分组成:电源控制屏面板、仪表面板和I/O信号接面板。该控制台通过插头与对象系统连接，结合实验装置水箱主体中应用到的不同组件对象，实验操作员可以自行连线组成不同的控制系统，从而实现几十种过程控制系统的实验。计算机用于采集控制台中的电流、电压信号，使用MCGS组态软件系统构造和生成上位机监控系统，并且与系统控制对象中的电动调节阀配套使用，组成最佳调节回路。 利用水箱液位系统实验装置中各个组件的不同组合情况，可以构成多种不同功能的实验系统。例如，开启与水箱1连接的电动调节阀以及其底部管道的手动阀，关闭水箱2、水箱3通道的所有阀门，关闭水箱1、水箱2和水箱3间的连接阀，这时就可以做单容水箱特性的实验。基于此，也可以打开与水箱2的连接阀和水箱2的出水阀，关闭水箱1出水阀，这样，就构成了双容水箱特性实验。本文主要研究双容水箱系统相关特性，根据本课题研究内容，需要打开储水箱与水箱1、水箱2连通的管道阀门，关闭与水箱2与水箱3连通的阀门，同时关闭水箱1和水箱3底部的出水阀，打开水箱2底部出水阀。这样，就得到了如图1-1所示的双容水箱结构示意图。其中，三个水箱截面积为A,水箱2出水孔截面积为An, hl, h2和h3分别为水箱1 (T1)、水箱2 (T2)和水箱3 (T3)的液位，hmax是最高液位。图1.1 水箱液位系统结构示意图实验系统的检测装置:采用浮漂和滑动变阻器实现对水箱液位的采集和D/A转换。 实验系统的执行机构: 电动调节阀:采用智能型电动调节阀，用来进行控制回路流量的调节。电动调节阀型号为:QSVP-16K。具有精度高、技术先进、体积小、重量轻、推动力大、功能强、控制单元与电动执行机构一体化、可靠性高、操作方便等优点，控制信号为4-20mA DC或1-5V DC，输出4-20mA DC的阀位信号，使用和校正非常方便。1.2.2液位控制系统控制对象及控制策略 工业生产过程中的液位控制必须具有可靠的稳定性才能保证生产的正常，水箱系统控制的难点集中在对水箱的液位高度h的控制上，本文在双容水箱系统中讨论水箱1的液位控制，控制策略的研究工作也就是围绕它进行的。 传统PID调节已经不适合像液位控制系统这样的非线性、时变、多变量祸合的复杂系统。而模糊控制则以其响应速度快、鲁棒性强等特点脱颖而出，在液位控制系统控制中得到比较广泛的应用。但是，基本模糊控制器也有其缺点。首先，基本模糊控制器相当于PD控制，它不具备I(积分)作用，因此基本模糊控制器的稳态性能又不如传统PID控制器的稳态性能好;其次，基本模糊控制器的推理合成过程计算量大，信息损失严重，且模糊控制表的在线修改不方便。基于这些原因，人们针对模糊控制器的种种不足，又吸收融合了其它一些控制思想的优点，将基本模糊控制器加以改进，推出了多种改进型模糊控制器。例如:为了使模糊控制器得到比较好的稳态性能而推出了模糊PID双模控制器，为了能在线得到模糊控制器的最佳参数而推出了自适应模糊控制器(本文采用的正是这种控制器)、神经元模糊控制器和自寻最优模糊控制器，为了使模糊控制器对大滞后系统也能取得良好控制效果而推出Smith预估模糊控制器，为了便于模糊控制规则的修改而推出模糊数模型模糊控制器和带修正因子的模糊控制器。模糊控制技术的发展使模糊控制理论更加迎合控制场合的要求，使得模糊控制技术得到更广泛的应用。2 液位控制系统结构及其建模2.1水箱系统的结构 水箱液位控制系统有多种系统结构，其中液位控制系统液位控制系统由水箱主体、检测元件(液位传感器)、潜水泵、数据采集卡及工控计算机(内有ISA总线插槽)构成，总体结构的原理图如图2-1所示。水箱主体由三个圆柱型玻璃容器、一个回收水槽、两个连接阀门、三个泄水阀门及两个调整进水阀门的步进电机和连接构件组成。 三个玻璃容器Tankl(Tl), Tank2(T2)和Tank3(T3)通过两个连接阀门CV1和CV2依次连接。三个容器分别通过泄水阀门LV1, LV2和LV3排出容器里的水，排出的水流进下面的回收水槽中，用来供潜水泵使用，潜水泵抽出的水通过两个进水阀门(见图2.1中的阀门1和阀门2)进入容器T1和T3，这样就构成了一个封闭的回路。图2.1液位控制系统液位控制实验装置 三个容器上各装有一个由浮漂和滑动变阻器组成的自制的液位传感器作为测量元件，用来测量液位。两个进水阀门通过两个步进电机的转动控制其开度，达到调节进水流量的目的。计算机通过数据采集卡完成从液位传感器采集的电信号的A/D转换，同时通过PC机自带的并行端口输出脉冲给步进电机的驱动器，驱动步进电机，带动步进电机所连接的进水阀门从而调节进水流量，执行各种控制算法。三个泄水阀门LV1, LV2和LV3可以保证实验结束后完全放掉容器中的水。 由于水箱液位对象具有惯性特性，因此可以通过连接阀门和泄水阀门的组合，由这三个水箱的串接来模拟具有一阶、二阶、三阶惯性加纯滞后的过程对象;更可以实现该装置的一个典型工作状态一双入双出非线性对象。同时由于有泄水阀门LV1, LV2和LV3的存在，通过它们的组合，可以在实验中模拟各种实际应用故障，所以本实验装置还可以做为故障诊断和容错控制的研究设备，为研究复杂系统的可靠性带来了便利。 基于系统能模拟不同情况的对象的特性，采取适当的措施，我们选取二阶对象作为本文的控制对象。2.2二阶对象的结构 关掉其它阀门，只打开连接阀门CV1和泄水阀门LV2，以进水阀门1的开度作为控制输入，水箱T2的液位作为系统输出，即可实现SISO二阶惯性对象。通过调节进水阀门1和泄水阀门LV2的开度，考虑浮漂液位传感器的不敏感性和进水管的长度，可以模拟二阶系统中的纯滞后环节。二阶对象的原理图如图2.2所示。图2.2二阶对象的原理图2.3双容水箱系统的建模 要控制一个过程，必须了解过程的特性，过程特性的数学描述就称为数学模型。在控制系统的分析和设计中，过程的数学模型是极为重要的基础资料。模型的建立途径可分机理建模与实验测试两大类，本文采用机理建模。 针对上述的双容水箱结构，根据物料平衡原理，可以得到系统的动态方程: (2.1) (2.2)其中为水箱1到水箱2的流量，为水箱1的进水流量，为水箱2的出水流量，为阀1的开度，为水箱1, 2之间管道的流量系数，为水箱2出水管道的流量系数，为连接水管的截面积，g为重力加速度，为符号函数。3 控制算法研究3.1 PID控制算法 在PID控制算法中，比例、积分、微分三种控制方式各有其独特的作用，比例控制是基本的控制方式，自始至终起着与偏差相对应的控制作用;添入积分控制后，可以消除纯比例控制无法消除的余差;而添入微分控制，则可以在系统受到快速变化干扰的瞬间，及时加以抑制，增加系统的稳定程度。将三种方式组合在一起，就是比例积分微分(PID)控制。由于软件系统的灵活性，PID算法可以得到修正而更加完善。 控制器的基本控制规律有比例(Proportional或P)、积分(Integral或I)和微分(Differential或D)几种，工业上所用的控制规律是这些基本规律之间的不同组合。PID控制产生并发展于1915-1940年期间，尽管自1940年以来，许多先进控制方法不断推出，但PID控制器以其结构简单，对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点，迄今仍被广泛应用于工业过程控制。3.1.1模拟PID调节器如图3.1所示，常规PID控制系统主要由PID控制器和被控对象组成。图3.1模拟PID控制系统 PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值与输出值构成的控制偏差，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称为PID控制器。其控制规律为: （3.1）对应的模拟PID调节器的传递函数为: （3.2）其中，, 为比例系数，为积分时间常数，为微分时间常数。 从式(3.1)看到，PID控制器的控制输出由比例、积分、微分三部分组成。这三部分分别是: (1)比例部分 在比例部分，比例系数的作用在于加快系统的响应速度，提高系统调节精度。加大值，可以提高系统的开环增益，加快系统的响应速度，减小系统稳态误差，从而提高系统的控制精度，但会降低系统的相对稳定性，甚至可能造成闭环系统不稳定，使系统动、静态特性变坏。（2）积分部分 从积分部分的数学表达式可以知道，只要存在偏差，则它的控制作用就会不断积累。由于积分作用，当输入消失后，输出信号的积分部分子有可能是一个不为零的常数。可见，积分部分的作用可以消除系统的偏差。在串联校正时，采用I控制器可以提高系统的型别，以消除或减小系统的稳态误差，改善系统的稳态性能。但积分控制使系统增加了一个位于原点的开环极点，使信号产生的相角滞后，于系统的稳定性不利。因此，在控制系统的校正设计中，通常不宜采用单一的工控制器。(3)微分部分 微分部分的作用在于改善系统的动态特性。PID控制器的微分环节能反应输入信号的变化趋势，产生有效的早期修正信号，以增加系统的阻尼程度，从而改善系统的稳定性。因为微分部分作用只对动态过程起作用，而对稳态过程没有影响，且对系统噪声非常敏感，所以单一的D控制器在任何情况下都不宜与被控对象串联起来单独使用。通常，微分控制规律总是与比例控制规律或比例一积分控制规律结合起来，构成组合的PD或PID控制器，应用于实际的控制系统。 当利用PID控制器进行串联校正时，除可使系统的型别提高一级外，还将提供两个负实零点。与PI控制器相比，PID控制器除了同样具有提高系统的稳态性能的优点外，还多提供一个负实零点，从而在提高系统动态性能方面，具有更大的优越性。因此，在工业过程控制系统中，广泛使用PID控制器。PID控制器各部分参数的选择，在系统现场调试中最后确定。通常，应使I部分发生在系统频率特性的低频段，以提高系统的稳态性能;而使D部分发生在系统频率特性的中频段，以改善系统的动态性能。3.1.2数字PID控制算法 数字PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法，自从计算机进入控制领域以来，用数字计算机代替模拟计算机调节器组成计算机控制系统，不仅可以用软件实现PID控制算法，而且可以利用计算机的逻辑功能，使PID控制更加灵活。在工业过程控制中，模拟PID调节器有电气、气动、液压等多种类型。这类模拟调节仪表是用硬件来实现PID调节规律的。自从计算机进入控制领域以来，用计算机软件(包括PLC的指令)来实现PID调节算法不但成为可能，而且具有更大的灵活性3。在计算机控制系统中，PID控制规律的实现必须用数值逼进的方法。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4。随着计算机技术的发展，实际应用中大多采用数字PID控制器。数字PID控制算法通常分为位置型和增量型两种。 (1)位置型PID控制算法 由于计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量。因此连续PID控制算法不能直接使用，需要进行离散化处理。因此，必须把式(3-1)变换成差分方程，以一系列的采样时刻点kT代替连续时间t，以和式代替积分，以增量代替微分，则可作如下近似变换: (3.3) (3.4)式中，T为采样周期，k为采样序号。 上述离散化过程中，采样周期T必须足够短，才能保证有足够的精度。由式(3.1), (3.3)和(3-4)可得数字PID位置型控制算式为: (3.5)式(3-5)也可被写为: (3.6)式(3-5)或(3-6)表示的控制算法提供了执行机构的位置，如阀门的开度，所以被称为数字PID位置型控制算式。数字PID位置型控制算法的简化示意图如图3.2所示。图3.2数字PID位置型控制示意图这种算法的缺点是，由于全量输出，所以每次输出均与过去的状态有关，计算时要对进行累加，计算机运算的工作量大。而且，因为计算机的输出对应的是执行机构的实际位置，如果计算机出现故障，的大幅度变化会引起执行机构位置的大幅度变化，这种情况往往是生产实践中不允许的，在某些场合，还可能造成重大的生产事故。为了避免这种情况的发生，因而产生了增量型PID算法。 (2)增量型PID控制算法 所谓增量型PID是指数字控制器的输出是控制器的增量。当执行机构需要的不是控制量的绝对值，而是其增量(例如驱动步进电机)时，应采用增量型PID控制。增量型PID控制系统如图3.3所示。图3.3数字PID增量型控制示意图由式(3.5)可看出，位置型控制算式不够方便，这是因为要累加偏差.不仅要占用较多的存储单元，而且不便于编写程序，为此可对式(3.5)进行改进6。根据式(3.5)不难写出的表达式，即: (3.7) 将式(3-5)和式(3-7)相减，即得数字PID增量型控制算式为: (3.8)式(3-8)称为增量式PID控制算法，其中，称为比例增益;称为积分系数;称为微分系数。为了编程方便，可将式(3-8)整理成如下形式: (3.9)其中，;。可见增量型PID算法只需要保持现时以前3个时刻的偏差值，即可由式(3-8)或(3-9)求出控制增量。 采用增量型算法时，计算机输出的控制增量对应的是执行机构位置(例如步进电机)的增量。如图3-3所示，执行机构采用步进电机，每个采样周期，控制器输出的控制量是相对于上次控制量的增加，此时控制器采用数字增量型PID控制算法。 增量型PID算法与位置型相比，有下列优点: (1)增量型算法不需要做累加，控制量增量的确定仅与最近几次误差采样值有关，计算误差或计算精度问题对控制量的计算影响较小;而位置型PID算法要用到过去所有误差的累加值，容易产生大的累加误差。 (2)增量型算法得出的是控制量的增量，例如阀门控制中，只输出阀门开度的变化部分，误动作影响小，必要时通过逻辑判断限制或禁止本次输出，不会严重影响系统的工作;而位置型算法的输出是控制量的全量输出，误动作影响大。 (3)采用增量型算法，易于实现手动到自动的无冲击切换。 但增量型PID也有其不足之处，如积分截断效应大，有静态误差，溢出的影响大。3.1.3 PID控制器的特点 PID控制器由于用途广泛，使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数(,和)即可。PID控制器具有以下特点: (1)原理简单，使用方便。PID参数(，和)可以根据过程动态特性及时调整。如果过程的动态特性发生变化，例如对负载变化引起的系统动态特性变化，PID参数就可以重新进行调整与设定。 (2)适应性强。按PID控制规律进行工作的控制器早已商品化，即使目前最新式的过程控制计算机，其基本控制功能也仍然是PID控制。PID应用范围广，虽然很多任务业过程是非线性或时变的，但通过适当简化，可以将其变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样就可以通过PID控制了。 (3)鲁棒性较弱。即其控制品质对被控制对象特性的变化比较敏感。 传统的PID控制也存在许多不足，最突出的一点就是有关PID参数的问题。首先，传统PID无自适应能力。这主要表现在两个方面:第一，PID控制器的参数整定必须相对于某一模型已知、系统参数己知的系统;第二，PID控制器参数一旦整定完毕，便只能固定地适用于一种工况。但事实上大多数的生产过程都具有非线性，且其特性随时间的变化而变化，显然固定的一组参数是不能满足这种变化的。其次，传统的PID控制器的参数只能整定为满足生产过程控制目标某一个方面的要求。在设计控制系统的过程中人们主要关心的问题是“设定值跟踪特性”和“干扰抑制特性”，而传统的PID控制器只能通过整定一组PID参数来满足一个方面的要求。因此常常采用折中的办法整定控制器参数，这样得到的控制效果显然不是最佳的。3.2模糊控制算法 随着科学技术不断发展，人们所面临的控制问题越来越复杂，对于控制质量的要求也越来越严格，要对那些复杂的工业过程和具有强烈的非线性、不确定性甚至根本无法建立精确数学模型的系统进行有效而精确的控制就非常困难。为了解决这个问题，传统控制理论提出了许多对策，如最优控制、自适应控制等。然而这些控制方式的共同特点是必须建立在被控对象的数学模型上。模糊控制技术可以解决这些困难，这是因为它不依赖于被控对象的数学模型，而只要求掌握现场操作人员和有关专家的经验，知识或者操作数据。模糊控制在一定程度上模仿了人的控制，它不需要有准确的控制对象模型。因此，把模糊控制技术应用到工业控制现场将具有很好的前景，同时有着明显的实际应用意义以及巨大的经济效益。模糊控制技术在自动控制领域和智能控制领域占有相当重要的地位。3.2.1模糊控制的产生及发展 模糊数学和模糊控制的概念是由加利福尼亚大学著名教授查德(L.A.Zandeh)于1965年在他的Fuzzy Sets中首先提出的。1974年英国教授马丹尼(E.H.Mamdani )首先将模糊集合理论应用到锅炉和蒸汽机的控制中去，并带来了模糊控制理论及早期应用的兴盛。模糊系统技术尤其是模糊控制更是在工业界得到了广泛的认可，不仅成功地应用到化工、机械、冶金、水处理等领域中，而且均取得了良好的效果。其中比较典型的有:热交换过程的控制，暖水工厂的控制，污水处理过程控制，交通路口控制，水泥窑控制，飞船飞行控制，机器人控制，模型小车的停靠和转弯控制，汽车速度控制，水质净化控制，电梯控制，电流和核反应堆的控制，并且生产出了专用的模糊芯片和模糊计算机。 虽然模糊理论的提出只有短短30多年的时间，但其发展速度却十分的惊人。大量对模糊理论进行研究的文献论文不断发表，并且数量呈几何趋势增长。这充分体现了模糊理论的发展速度，而且显示了模糊控制理论巨大的发展潜力。随着科学技术的不断进步，自动控制系统被控对象也朝着复杂化的方向发展，主要表现在多输入一多输出的强祸合性、参数时变性和严重的非线性等特点上。然而就在这样复杂的多变量、非线性、时变的系统中，对控制质量的要求却越来越高。正是由于模糊控制具有突出的优点，并且在解决控制系统中的复杂问题上有着特别的优势，所以对模糊控制理论的深入研究对控制理论的发展来说是十分重要的，并且很有实际意义。3.2.2模糊控制的特点 模糊PID控制的基本原理是在普通PID控制器的基础上，加上一个模糊控制环节。模糊控制环节根据系统的实时状态在线分别调节PID的三个参数。 模糊控制之所以能获得迅速的发展，与其自身具备的特点不无关系，模糊控制的突出特点在于: (1)模糊控制器是建立在对专家、操作人员的经验和现场操作数据的模仿总结基础之上，这种控制器的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，而只需要提供现场操作人员的经验知识及操作数据。 (2)控制系统的鲁棒性强，对于非线性时变滞后系统，因为其对参数变化不敏感，所以其动态特性和静态特性均优于常规控制手段。 (3)以语言变量代替常规的数学变量，易于构造形成专家的“知识”。 (4)控制推理采用“不精确推理”(approximate reasoning)。由于推理过程模仿人的思维过程，介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。3.2.3模糊控制的基本概念 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。模糊控制系统的结构和一般的传统控制系统没有多大区别，只是用模糊控制器取代了传统的控制器。模糊控制器的基本结构如图3-4所示。从理论上讲模糊控制器应是连续型的控制器，但在工程上实现模糊控制都是采用数字计算机，所以在实际应用中模糊控制器又是一种离散型的控制器。实现一般模糊控制算法的过程描述如下:微机经过中断采样获得被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，一般选误差信号e作为模糊控制器的一个输入量，把误差信号。的精确量进行模糊化变成模糊量。误差e的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差e的模糊语言集合的一个子集E (E是一个模糊矢量)，再由E和模糊控制规则R(模糊算子)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量U。 (3.10) 模糊控制器是以模糊集理论为基础发展起来的，并已成为把人的控制经验及推理纳入自动控制策略之中的一条简捷途径。图3.5模糊控制器的结构图 (1)模糊集合 给定论域X,是X中的模糊集合，就是指用:这样的隶属度函数来表示其特征的集合。模糊集合有很多种表示方法，最根本是要将它所包含的元素及相应的隶属度函数表示出来。因此它可用如下的序偶形式来表: (3.11) (2)隶属函数 用0, 1中的一个实数来度量元素属于模糊集的程度，这个实数称为“隶属度”;对于一个模糊集而言，隶属度随着元素x的不同而改变，这个表示隶属度变化规律的函数称为“隶属函数”。隶属函数在模糊控制中占有十分重要的地位，确定隶属函数的方法主要有模糊统计法、相对比较法、对比平均法以及专家经验法等。在实际模糊逻辑应用中，常用的隶属函数有以下几种。 高斯型这是最常用的模糊分布。它用两个参数来描述，一般可表述为: (3.12)其分布曲线见图3.6.图3.6高斯分布三角形这种隶属函数的形状和分布由三个参数表示，一般可描述为: (3.13)分布曲线见图3.7。图3.7三角分布梯形这种隶属函数的形状和分布由四个参数表示，一般可描述为: (3.14)分布曲线见图3.8。图3.8梯形分布(3)模糊关系以集合A和B的直积为论域的一个模糊子集R称为集合A到B的模糊关系，也称为二元模糊关系。当论域为n个集合的直积时，称R为n元模糊关系。模糊关系是模糊运算、模糊函数等的基础。 (4)模糊逻辑 研究模糊命题的逻辑称为模糊逻辑，模糊逻辑的真值在0,1之间连续取值。 (5)模糊逻辑函数 如果:取值区间为0,1，则称为模糊变量，模糊变量的集合为，则映射:定义为模糊逻辑函数，记为它是由变量及取有限次析取、合取、非运算及括号组成。 (6)模糊语言变量 模糊语言变量是一个取值为模糊数的由语言词来定义的变量。 (7)量化因子和比例因子 把模