用模糊控制自整定PID參數(shù)的研究

引言

在煉油廠等自動化程度較高的一些場合，在單回路控制或串級控制中主要用到的是PID控制算法。煉油廠的特殊生產(chǎn)條件使得控制對象存在著非線性、時變性等不確定性因素,此時PID控制效果將難以達(dá)到預(yù)期的目的，PID的參數(shù)需要頻繁整定，不僅在一定程度上影響了生產(chǎn)，也增加了自控工程師的工作量。而模糊控制不依賴于對象模型，它不是用數(shù)值變量而是用語言變量來描述系統(tǒng)特征，并依據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)信息和模糊控制規(guī)則進(jìn)行推理以獲得合適的控制量，因而具有較強(qiáng)的魯棒性，特別適應(yīng)于對象滯后大，且要求超調(diào)量較小的控制場合。

1模糊自適應(yīng)PID控制器的設(shè)計

自適應(yīng)模糊PID控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

自適應(yīng)模糊控制器以誤差e和誤差變化率《作為輸入,在運(yùn)行中通過不斷檢測e和％根據(jù)模糊規(guī)則原理對PID三個參數(shù)進(jìn)行自整定，以滿足不同e和ec對控制器參數(shù)的不同要求,從而使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。這一點對于諸如煉油廠這類PID控制回路多且工況經(jīng)常變化的場合尤為重要。

2PID參數(shù)模糊自適應(yīng)模型的建立

所謂模糊自整定參數(shù)，就是找出PID三個參數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系。這個模糊關(guān)系或者說是模糊規(guī)則是總結(jié)工程設(shè)計人員和實際操作人員的技術(shù)知識和實際操作經(jīng)驗得出的，以此建立合適的模糊規(guī)則表，得到針對PID三個參數(shù)分別整定的模糊控制表，通過計算當(dāng)前e和％并利用模糊控制表進(jìn)行模糊推理調(diào)整參數(shù)。三個參數(shù)的模糊規(guī)則表如表1、表2、表3所列。

將系統(tǒng)誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域。

其語言變量取上述六個模糊值，分別代表負(fù)大到正大。輸出語言變量AKp、W、&爲(wèi)則取表內(nèi)的八個模糊值，分別代表負(fù)大到正大。設(shè)e、e°和Kp、K、、KA均服從正態(tài)分布,因而可得到各模糊子集的隸屬度，根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型可得到精確化后的輸出，進(jìn)而調(diào)整PID參數(shù)。

3系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析

3.1仿真模型的建立

如選取被控對象為常見的一階慣性環(huán)節(jié)，時間參數(shù)T=10s，如下式:

運(yùn)用上述模糊PID參數(shù)自整定控制模型，將模糊邏輯工具箱(fuzzylogictoolbox)與Matlab函數(shù)相結(jié)合，可在Matlab中Simulink環(huán)境下進(jìn)行仿真。其中，模糊推理方法釆用Mamdani方法，隸屬度函數(shù)釆用高斯曲線隸屬度函數(shù)，去模糊化法釆用面積中心法。其仿真系統(tǒng)圖如圖2所示。

3.2仿真結(jié)果及分析

圖3所示是常規(guī)PID與模糊自整定PID的仿真結(jié)果圖。

加入延遲環(huán)節(jié)的常規(guī)PID與模糊自整定PID的仿真結(jié)果如圖4所示。

從仿真結(jié)果可以看出：模糊PID參數(shù)自整定控制器具有較小的超調(diào)量和較短的調(diào)節(jié)時間，并具有較好的動態(tài)響應(yīng)特性和穩(wěn)態(tài)特性，優(yōu)于普通PID控制;其次，加入擾動和延遲時,模糊控制器具有較好的魯棒性，同時，它還可以隨輸入的不同自動校正參數(shù)，因而具有較好的自適應(yīng)性能。

4結(jié)語

針對復(fù)雜的非線性時變系統(tǒng)，本文研究了將模糊系統(tǒng)與普通PID相結(jié)合的自適應(yīng)模糊PID控制系統(tǒng)，較為詳細(xì)地總結(jié)了該控制器的設(shè)計過程及方法。仿真結(jié)果表明，這種控制器是一種易于理解、便于實現(xiàn)、性能良好的控制器，適用于非線性、時變、較強(qiáng)干擾的復(fù)雜系統(tǒng)。

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