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潜器螺旋桨的模糊pid控制及仿真研究
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基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真75
中图分类号:TP15文献标识码:A文章编号:10；基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机；耿瑞；(黑龙江省电子信息产品监督检验院,哈尔滨1500；摘要:在分析自适应模糊控制及PID参数变化对系统；PID参数进行整定；Computersimulationofthes；controlsystembasedonMATL；GENGRui；(Heilongj
　　中图分类号:TP15　　文献标识码:A　　文章编号:07)01-0043-04基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真耿　瑞(黑龙江省电子信息产品监督检验院,哈尔滨150090)摘　要:在分析自适应模糊控制及PID参数变化对系统性能影响的基础上,提出在动态过程中对PID参数进行整定。仿真研究表明,控制质量得到了提高。关键词:MATLAB;模糊PID控制;自适应;仿真Computersimulationoftheself-adaptivefuzzyPIDcontrolsystembasedonMATLABGENGRui(HeilongjiangProvincialAcademyofSupervisionandInspectionforElectronicProducts,H150090,China)Abstract:Basedontheanalysisofself-adaptivefuzzycontrolthecontrolparameterchanges,therulesoffuzzyadjustmentofPIDparametersinThesimulationresearchindicatesthatthismethodcanmakeKeywords:MATLAB;fuzzyPID;-0　引言PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由1.1　模糊逻辑工具箱模糊逻辑工具箱(fuzzylogictoolbox)提供了模于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性差。针对这些问题,长期以来,人们一直在寻求PID控制器参数的自动整定技术,以适应复杂的工况和高指标的控制要求。随着计算机技术的发展和数字智能控制器的实际应用,这种设想已变成了现实。本文将模糊控制和PID控制结合起来,构建自适应模糊PID控制器,实现PID参数的最佳调整。1　MATLAB简介MATLAB软件于1984年由美国的Mathworks公司推出,该软件使用简单、方便。自1993年以来,Mathworks公司相继推出了MATLAB4.0,MATLAB4.2,MATLAB5.2,MATLAB6.0等版本。本文在MATLAB6.0基础上,介绍如何利用SIMULINK和FUZZY工具箱构造某模糊控制系统的结构框图和进行仿真研究的方法及步骤。糊逻辑控制器及系统设计的各种途径。工具箱提供了生成和编辑模糊推理系统(FIS)常用的工具函数,如newfis,addvar,addmf,addrule,setfis,writeifs等,它包括了产生新的FIS、给FIS加入变量、隶属函数、规则、设置解模糊方法及存储FIS等功能,用户可以用命令调用这些函数的方式生成和编辑模糊推理系统。工具箱还提供了GUI(图形用户界面编辑函数),利用它用户可以更直观迅速地生成系统。用户双击输入、输出模块,可以进行隶属函数的编辑;双击模糊规则模块,可以写入多条输入输出控制规则。显然这种方法更形象、简便。1.2　SIMULINK工具箱交互式的模型输入与仿真环境SIMULINK工具箱是MATLAB软件的扩展,主要用于动态系统的仿真。它的WINDOWS中提供了建立系统模型所需的大部分类型方块。用户只需用鼠标器选择所需模块在模型窗口上“画出”模型(双击任何模块,即可打开收稿日期:作者简介:耿瑞(1978-),男,2002年毕业于黑龙江大学电子工程学院。研究方向为电子测量和自动化控制。―43―该功能块来完成参数的设定),然后用鼠标器将它们连接起来,就可以构成一个系统的框图描述,亦即得出系统的SIMULINK描述。建立起系统模型后,用户可通过选择仿真菜单(SimulatiorMenu),设置仿真控制参数,启动仿真过程,然后通过输出Scope(示波器)观察系统的仿真结果。在仿真结束时还会自动发出一声鸣叫,提示用户仿真过程已经完成。1.3　MATLAB在模糊控制仿真中的应用PID参数模糊自整定是找出PID中3个参数与e和ec之间的模糊关系,在运行中通过不断检测e和ec,根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改,以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求,而使被控对象有良好的动稳态性能。从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面来考虑,Kp,Ki,Kd的作用如下:(1)比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度,提高系统的调节精度。Kp越大,系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超调,甚至导致系统不稳定。Kp取值过小,则会降低调节精度,使响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态特性变坏。(2)积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。Ki越大,系统的稳态误差消除越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而引起响应过程的较大超调。若i过小,将使系统稳态,(3Kd,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少调节时间。表1　Kp的模糊规则表ΔKpNBNMNSZOPSPMPBPBPBPMPMPSPSZOPBPBPMPMPSZOZOPMPMPMPSZONSNMPMPSPSZONSNMNMPSPSZONSNSNMNMZOZONSNMNMNMNBZONSNSNMNMNBNBecNBNMNSZOPSPMPB模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法,让计算机把人的经验形式化、模型化,根据所取得的语言控制规则进行模糊推理,给出模糊输出判决,并将其转化为精确量,对馈送到被控对象或过程起控制作用。经过多年的实践,模糊控制器已逐渐形成了一种规范形式。如图1所示,图中e,ec分别表示误差和误差变化。模糊控制表是模糊控制算法在计算机中的表达方式,它是根据系统的输入输出个数、隶属函数及控制规则等决定的。目的是把人工操作控制过程表达成计算机能够接受便于计算的形式。模糊控制规则一般具有如下形式:if{e=Aiandec=Bi}thenu=,i,其中e,ec和u的语言变量,而Ai,B(如NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB等)。2　自适应模糊PID控制系统构造及仿真2.1　自适应模糊PID控制原理与结构在传统PID控制的基础上,将控制规则的条件和操作用模糊集表示,并把这些模糊控制规则以及有关信息(如评价指标、初始PID参数等)作为知识存入计算机知识库中,然后计算机根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理,即可自动实现对PID参数的最佳调整。自适应模糊控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。常见结构见图1。ΔKi表2　Ki的模糊规则表ecNBNBNBNBNMNMZOZONMNBNBNMNMNSZOZONSNMNMNSNSZOPSPSZONMNSNSZOPSPSPMPSNSNSZOPSPSPMPMPMZOZOPSPMPMPBPBPBZOZOPSPMPBPBPBNBNMNSZOPS图1　自适应模糊控制器结构PMPB―44―表3　Kd的模糊规则表KdNBNMNSZOPSPMPBPSPSZOZOZOPBPBNSNSNSNSZONSPMNBNBNMNSZOPSPMNBNMNMNSZOPSPMNBNMNSNSZOPSPSNMNSNSNSZOPSPSPSZOZOZOZOPBPBecNBNMNSZOPSPMPB(ΔKiisNB)(ΔKdisPS)(1)②if(eisNB)and(ecisNM)then(ΔKpisPB)(ΔKiisNB)(ΔKdisNS)(1)……～ο??if(eisPB)and(ecisPB)then(ΔKpisNB)(ΔKiisPB)(ΔKdisPS)(1)2.2　仿真算法及结果分析(1)自校正工作流程,如图3所示。　　PID参数的整定必须考虑到在不同时刻3个参数的作用以及相互之间的互联关系。模糊自整定PID是在PID算法的基础上,通过计算当前系统误差e和误差变化ec,利用模糊规则进行模糊推理,查询模糊矩阵表进行参数调整。模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验,建立合适的模糊规则表,得到针对Kp,Ki,Kd3个参数分别整定的模糊控制表。Kp,Ki,Kd的模糊规则如表1-3。Kp,Ki,Kd,如下方法进行Kp,将系统误差eec变化范围定义为模糊集上的论域。e,ec={-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}其模糊子集为e,ec={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},子集中元素分别代表负大,负中,负小,图3　自调整工作流程图零,正小,正中,正大。根据Kp,Ki,Kd3个参数模糊ΔKi,规则表构造一个两输入(e,ec)三输出(ΔKp,ΔKd)模糊控制器,取名fuzzypid.fis。如图2所示。参数修正公式:Kp=Kp′+{ei,eci}pKi=Ki′+{ei,eci}iKd=Kd′+{ei,eci}d(2)仿真实例设被控对象为:G(S)=S(S+118S+14880)2采样时间为1ms,采用模糊PID控制进行阶跃响应,修正公式中参数的初值分别为:Kp=1,Ki=1,Kd=1,在第300个采样时刻控制器输出加1.0图2　模糊PID控制器构成(100%)的干扰,相应响应曲线如图4-8所示,并计49条模糊规则形式如下:算出系统的性能指标如下:超调量δ:=8.13%―45―①if(eisNB)and(ecisNB)then(ΔKpisPB)峰值时间:tp=49ms调节时间:ts=170ms图7　ki的自适应调整图4　模糊PID控制阶跃响应图8　kd的自适应调整u3　结束语模糊自调整PID是在常规PID算法的基础上,通过计算当前系统误差e和误差变化ec,利用模糊推理系统(FIS),查询模糊矩阵表进行参数调整,该方法实现简单、方便易用,对实际控制有重要指导意义。同时,利用模糊逻辑工具箱设计的模糊控制器,能方便地修改输入输出的论域、模糊子集、隶属度函数及模糊控制规则等,突破了传统方法需要编制大量程序的做法。用模糊推理的方法在动态过程中改变PID的参数,能够发挥两种控制方式的优点,克服图6　kp的自适应控制两者的缺点,提高控制质量。参考文献:[1]　李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制论[M].哈尔滨:哈尔在第300个采样时刻控制器输出加100%扰后的超调量为δ=3.46%,调节时间为ts′=80ms。(3)仿真分析滨工业大学出版社,1998.[2]　陶永华.新型PID控制及其应用[M].北京:机械工业出版社,2002.[3]　赵文峰.基于MATLAB6.X的控制系统设计与仿真[M].西安:于三阶对象,普通PID控制很难获得好的控制效果,同时3个参数也不易确定,但采用自适应模糊控制整定PID参数,却取得了良好控制效果。从系统的性能指标可看出系统具有良好的速度和稳态精度,且抗干扰能力强,是一种较好的控制方案。西安电子科技大学出版社,2002.[4]　刘金锟.先进PID控制及其MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2003.责任编辑:肖滨―46―包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、行业资料、生活休闲娱乐、各类资格考试、中学教育、应用写作文书、专业论文、基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真75等内容。
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