[工学]模糊规则的PID控制论文.doc
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1、宁夏理工学院毕业论文摘 要模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制。它处理的问题可能难以靠解析求解,需要采用复杂的数值计算方法。由于模糊逻辑的迅速推广应用,Math Works公司已经添加了模糊逻辑控制工具箱。利用MATLAB进行仿真就是比较合理的选择。而PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,是迄今为止最稳定的控制方法。它所涉及的参数物理意义明确,理论分析体系完整,并为工程界所熟悉,因而在工业过程控制中得到了广泛应用。从实际需要出发,一种好的PID控制器参数整定方法,不仅可以减少操作人员的负担,还可以使系统处于最佳运行状态。因此,对
2、PID控制器参数整定法的研究具有重要的实际意义。进行传统的模拟和数字PID控制算法,并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进,学习了几种比较普遍运用的方法,如不完全微分PID控制算法、微分先行、遇限消弱积分PID控制算法等。两者结合构成的模糊PID控制仿真研究表明模糊PID控制器具有在控制过程的前期阶段具有模糊控制器的优点,而在控制过程的后期阶段又具有PID调节器的所有优势,是一种性能优良的控制器。关键词:模糊集合理论;PID控制;控制算法;参数整定;性能优良AbstractFuzzy control based on fuzzy set theory, fuzzy linguisti
3、c variables and fuzzy logic control based on a computer. It may be difficult to deal with the problem solved by the resolution required the use of complex numerical methods. Since the rapid popularization and application of fuzzy logic, Math Works has added a fuzzy logic control toolbox. Simulation
4、using MATLAB is a reasonable choice. The PID controller has simple structure, easy to implement, control effect, robustness and other properties, is by far the most stable control. It involves a clear physical meaning of parameters, theoretical analysis system integrity, and engineering are familiar
5、 with, so in the industrial process control has been widely used. From the actual needs, a good tuning method of PID controller parameters can not only reduce the burden on operators, but also can make the system running at its best. Therefore, PID Controller Parameters Tuning of the study has impor
6、tant practical significance. The traditional analog and digital PID control algorithm, the traditional PID control algorithm and differential term and the integral term for the improvement of learning a few of the more commonly used methods such as PID control algorithm is not fully differential, di
7、fferential first, the case of limited consumer Weak integral PID control algorithm. Combination of fuzzy PID control form simulation shows that fuzzy PID controller to control the early stage of the process has the advantages of fuzzy controller, while the later stages in the control process but als
8、o has all the advantages of PID regulator, is an excellent Controller.Key words: fuzzy set theory; PID control; control algorithm; parameter tuning; excellent performance目 录摘 要I关键词IAbstractIIKey wordsII1 引 言11.1 国内外研究进展11.2 本论文研究内容22 模糊控制32.1 模糊控制理论简介32.2 模糊控制理论的特点32.3 模糊控制系统的结构42.4 模糊控制器的设计42.5 利用M
9、ATLAB进行模糊控制仿真72.6 本章小结83 PID控制93.1 PID控制算法103.1.1 模拟PID控制算法103.1.2 数字式PID控制算法113.2 PID参数工程整定法133.3 改进的PID控制算法143.3.1 微分项的改进143.3.2 积分项的改进153.4 PID控制在工业加热炉中的应用183.5 本章小结204 模糊PID控制及其MATLAB仿真214.1 模糊PID控制的设计214.2 MATLAB编程和系统仿真224.2.1 模糊PID控制算法分析224.2.2 MATLAB仿真244.3 MATLAB仿真分析254.4 本章小结27参考文献28结束语29致
10、谢30IV宁夏理工学院毕业论文1 引 言模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制方法,作为智能控制的一个重要分支,在控制领域获得了广泛应用,模糊控制与传统控制方式相比具有以下突出优点:(1) 不需要精确的被控对象的数学模型;(2) 使用自然语言方法,控制方法易于掌握;(3) 鲁棒性好,能够较大范围的适应参数变化;(4) 与常规PID控制相比,动态响应品质优良。PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。它具有容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,同时它原理简单,参数物理意义明确,理论分析体系完整,并为工程界所熟悉,因而在
11、工业过程控制中得到了广泛应用。模糊PID控制是结合PID控制和模糊控制得出的一种新型控制方式,模糊PID调节器与PID调节器进行仿真研究并比较其控制性能,可得模糊PID控制器具有比传统PID调节器优越的性能。1.1 国内外研究进展模糊控制研究发展经历“理论应用理论”的交替热潮过程。1965年Zedeh开创了模糊数学研究,之后又发展了模糊系统与模糊控制的基本概念及理论基础。Mamdani于1974年建立的第一个模糊控制器导致了模糊控制应用技术的发展n到目前为止,大量的模糊技术产品已经在工业及民用方面得到应用。由于Mamdani发展的模糊控制器被以后的研究工作者广泛应用,该控制器一般被称为传统模糊
12、控制器。其典型的构成方法为:A二维输入(误差及误差率变量输入)、一维输出;B模糊规则前件与后件为模糊语言变量;C交规则方式(Intersection-Rule Configuration,或IRC);D“ZadehMamdani最大一最小”模糊推理;E“重心法”解模糊。1987年,Ying在模糊控制理论中首次严格地建立了模糊控制器与传统控制器的分析解关系,其中特别重要的是证明了Marndani模糊PI(或PD)型控制器是具有变增益的非线性PID控制器。这些工作为模糊控制理论与传统PID控制理论相结合建立了桥梁。开拓了模糊控制非线性理论研究的新途径“分析解方法(aualyical approac
13、h)”。应用结构极限分析(Limiting Structure Theorem)可以定性表明,简单地增加规则并不一定会给控制过程带来益处。为了便于讨论,根据控制原理本文将模糊控制器分为两大类型:模糊PID型(fuzzy PID)和模糊非PID型(fuzzy non-PID)。如果模糊控制器的推理计算是限于比例积分微分三个控制分量或增益范围以内的控制作用量,则属于模糊PID控制器类型。否则,属于模糊非PID型,如Tong发展的模糊模型(fuzzy model)控制器,或者应用TSK模型建立的状态空间式模糊控制系统等。根据模糊推理机输出量的直接物理含义,模糊PID型控制器可进一步分成:直接控制量型
14、(Direct-action),增益调整型(Gainscheduling)和混合(Hybrid)。1.2 本论文研究内容本文在介绍传统的PID控制算法,并对传统算法改进后,在学习的基础上提出一种模糊参数自整定方法,这种模糊控制的PID算法必须精确地确定对象模型,是操作人员(专家)长期实践知识用控制规则模型化,再运用推理对参数实现最佳调整。它在常规PID基础上,以输出反馈值与目标值的误差e和误差变化率ec作为输入,用模糊推理的方法对PID参数kp,ki,kd进行在线自整定,以满足不同e和ec对控制器参数的不同要求。把规则的条件、操作用模糊集表示,并把有关信息作为知识存入计算机知识库中,然后计算机
15、根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理,便可实现对PID的参数最佳调整。模糊PID调节器与PID调节器进行仿真研究并比较其控制性能,得出模糊PID控制器具有比传统PID调节器优越的性能的结论。 2 模糊控制智能控制是工科自动化及其相关专业的重要课程之一。它是在人工智能和自动控制等多学科基础上发展起来的新兴交叉学科,对于培养我们学生的专业素养和创新能力有着特殊的意义。而作为该课程主要部分的模糊控制已成为目前实现智能控制的一种重要而有效的手段。模糊控制内容比较抽象,理论性较强,比较枯燥。另外,模糊控制是以模糊集合理论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制。它处理的问题可能难以靠解析
16、求解,需要采用复杂的数值计算方法。MATLAB是当前国际控制界最为流行的面向工程与科学计算的高级语言。利用MATLAB进行仿真就是比较合理的选择。本章即从MATLAB进行模糊控制仿真进行讨论研究,指出它的优点、仿真的步骤过程,同时,对出现的一些问题进行解决。最后提出,在网络环境下,利用MATLAB进行模糊控制仿真的方法。2.1 模糊控制理论简介由于客观世界的千变万化、错综复杂,人们对客观世界的认识以及语言表达不像逻辑推理那么定性和精确化,使得“模糊概念”更适合人们对事物的认识、理解和决策,这也更适合于客观现象和事物的模糊性。模糊控制理论正是基于这种思想下由美国学者L.A.Zadeh于1965年
17、首先提出的,它是以模糊数学为基础,用语言规则描述知识和经验的方法,结合先进的计算机技术,通过模糊推理进行判断的一种高级控制策略。2.2 模糊控制理论的特点模糊控制在动力系统控制、船舶自动驾驶、智能机器人和锅炉控制等方面已得到广泛应用。目前,在工业上投入运行的模糊控制器,大多由一组模糊控制规则组成,通过一定的模糊推理机制确定控制作用。模糊控制(fuzzy control,FC)是以模糊集合论、模糊语言变量及其模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。与常规控制方法相比具有以下几个优点。(1) 模糊逻辑比常规逻辑更接近人直观的思维方式,控制系统的设计不要求掌握受控对象精确的数学模型,只需要提供现场操作人
18、员的经验知识及操作数据;经常选用的隶属函数都比较简单,而所需要的控制规则不会过多,从这些简单的建造模块出发,系统却可以完成非常复杂的任务。(2) 模糊控制采用人类思维中的模糊量,控制量由模糊推理导出,推理过程模仿人的思维过程,是一种反映人类智慧思维的智能控制;模糊控制的核心是控制规则,这些规则以人类语言表达,易于接受。(3) 模糊控制器易于构造和修改,模糊控制器以语言变量代替常规的数学变量,易于形成专家系统的知识,开始可以用某些近似的隶属集合和规则,然后再对参数重新定义,并不断对系统进行优化。模糊推理的各种成分都是独立地对函数进行处理,所以系统可以较容易地被修改。(4) 模糊控制系统的鲁棒性强
19、,对过程参数的变化不敏感,对系统参数变化的适应性强,在所有工作点上都能做到较稳定的控制。常规的基于数学模型的控制系统倾向于是一个相互依赖的整体,如果一个方程失败,或者如果物理系统的条件改变使得模型不再有效,则整个控制过程有可能崩溃。而模糊逻辑含有大量功能独立的元素与规则,模糊输出是多个规则影响的合并,所以即使一个规则失效了,其他的规则往往可以补偿。此时的系统可能不是最佳控制,但是仍然会正常工作。2.3 模糊控制系统的结构控制器为模糊控制器。一般模糊控制器从功能上划分,主要由四个部分组成:模糊器、知识库、模糊推理机、去模糊器。如图2.1所示,为一个典型的模糊控制系统。其中,模糊控制器为二输入(偏
20、差和偏差变化率)单输出(控制量)结构。 图2.1 模糊控制系统模糊控制器的设计主要包括三个部分:控制器输入/输出规范化的比例因子设计,实现精确量的模糊化,把语言变量值转化为适当论域上的模糊子集;模糊控制算法的设计,通过一组模糊条件语句(多为IF,THEN)构成模糊制规则,计算出模糊控制规则确定的模糊关系,并通过模糊推理,给出模糊控制器的输出模糊集合;控制器输出模糊集合的去模糊化,确定精确量。这些抽象化的理论知识都可以通过MATLAB的Fuzzy Logic TOOLBOX来一一实现。2.4 模糊控制器的设计此工业窑炉控制方案中,首先要设计模糊控制器。模糊控制器主要由输入量模糊化接口、知识库、推
21、理机、解模糊接口等4部分组成。此系统采用双输入单输出模糊控制系统,既对实际偏差自动调节,又对实际误差变化率进行调节,可保证系统稳定,又不致产生振荡。图中,e为实际偏差,ke为偏差比例因子;ec为实际偏差变化;kec为偏差变化比例因子;u为控制量,ku为控制量比例因子。在控制过程中,根据温度偏差e(E)及偏差变化率ec(EC)进行决策,输出量u(U)为采样周期中的温度t。本设计中将输入语言变量E取值范围和显示范围设置为【-3 3】,隶属度函数类型设置为高斯型函数(trimf),将输入语言变量EC取值范围和显示范围设置为【-0.3 0.3】,隶属度函数类型设置为高斯型函数(trimf),将输入语言
22、变量E取值范围和显示范围设置为【-4 4】,隶属度函数类型设置为三角型隶属度函数(trimf),本系统把输入变量E语言值的模糊子集确定为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、负零(NO)、正零(PO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。输入变量EC语言值的模糊子集确定为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(O)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。类似地U也可用负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(O)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)等7个模糊状态来描述。根据温度的控制操作经验及精度要求,可给出3个量的赋值表,从而完成模糊化。根据模糊控制规则、模糊关
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