模糊自适应PID控制的Matlab仿真设计研究陈明.docx

模糊自适应PID控制的Matlab仿真设计研究
姓名：陈明
学号：201208070103
班级：湖南大学智能1201

模糊控制思想、PID控制理论简介：
在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素很多基于模糊自适应控制理论,设计了一种模糊自适应PID控制器,具体介绍了这种PID控制器的控制特点及参数设计规则,实现PID控制器的在线自整定和自调整。通过matlab软件进行实例,仿真表明,,提高控制系统实时性和抗干扰能力,易于实现．便于工程应用。
模糊控制的思想：
应用模糊数学的基本理论和方法,控制规则的条件、操作用模糊集来表示、并把这些模糊控制规则以及有关信息,诸如PID控制参数等作为知识存入计算机知识库,然后计算机根据控制系统的实际情况(系统的输入,输出),运用模糊推理。

PID算法：
u(t)=Kp·e(t)+Ki·∫t0e(t)dt+Kd·de(t)dt=Kpe(t)+KiΣei(t)+Kdec(t)
其中,u(t)为控制器输出量,e(t)为误差信号,ec(t)为误差变化率,Kp,Ki,Kd分别为比例系数、积分系数、微分数。
然而，课本中，为了简化实验难度，只是考虑了kp，ki参数的整定。
模糊PID控制器的原理图：

二、基于Matlab的模糊控制逻辑模块的设计
关于模糊逻辑的设计，主要有隶属函数的编辑，参数的选型，规则导入，生成三维图等

2.1模糊函数的编辑器的设定：
打开matlab后，在命令窗口输入“fuzzy”，回车即可出现模糊函数编辑器，基本设置等。基于课本的实验要求，我选的是二输入（e,ec）二输出（kp,ki）。需要注意的是，在命名输入输出函数的时候，下标字母需要借助下划线的编辑，即e_c能够显示为ec。

2.2四个隶属函数的N,Z,P函数设定：
在隶属函数的设定中，N选用的是基于trimf（三角形隶属函数）,Z是基于zmf（Z型隶属函数），P是基于smf（S型隶属函数）。
分别设定二输入（e,ec）二输出（kp,ki）每个函数的N、Z、P的选型，以及取值范围，实际的参数范围。并且，模糊计算的连接词运算AndMethod取min,OrMethod取max,蕴含推理Implication取min，输出合成运算Aggregation取max,去模糊化运算Defuzzification取centroid(重心法)。
这些都完成后，即可。下图以输入e为例：

2.3添加模糊规则：
在FISEditor菜单栏下的Edit中打开“Rules”,即可进行规则的添加，依照课本9条抹灰规则，添加完成后，如下：

2.4模糊规则的视图观察，以及输入输出的的三位图

观察模糊规则的视图：
在e,ec的视图上，可以明显的发现各有一条红线，这条红线就是用于调节这两个参数，当参数变化时，kp，ki的值也会随之变。

这样很容易观察输入参数的变化导致输出参数的变化。

2.4.2输出e,ec及kp，ki的多维图：
：
输入e,ec对kp的控制：

输入e,ec=none对kp的控制：
因为ec在试验中，值比较小，忽略考虑后，对kp的最终值影响不大，可以看出与课本上实验得出的kp=2.67基本是差不多的，验证了实验的正确性。

：
输入e,ec对ki的控制

输入e,ec=none对ki的控制：
因为ec在试验中，值比较小，忽略考虑后，对kp的最终值影响不大，可以看出与课本上实验得出的ki=0.08基本是差不多的，验证了实验的正确性。

隶属函数ec编辑

隶属函数kp

隶属函数ki

添加规则库：

全部规则：

View->rules

View->surface