畢業(yè)設(shè)計--模糊控制器的仿真研究

1、<p>　　模糊控制器的仿真研究</p><p>　　系（院）　 物理與電氣工程學(xué)院 </p><p>　　?！　I(yè)　　電氣工程及其自動化 </p><p>　　日　　期　 2015.06.01 </p><p>　　模糊控制器的仿真研究</p><p><b>　　王方啟

2、</b></p><p>　?。ò碴枎煼秾W(xué)院 物理與電氣工程學(xué)院，河南 安陽 455000）</p><p>　　摘　要：本文對模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計及仿真進(jìn)行研究，對模糊控制及仿真技術(shù)的概念、特點、發(fā)展及應(yīng)用進(jìn)行了論述，簡述了模糊控制的基本理論。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了模糊控制系統(tǒng)的系統(tǒng)組成和基本工作原理。同時，闡述了模糊控制器的結(jié)構(gòu)和基本設(shè)計方法。最后，通過仿真結(jié)果進(jìn)而對模

3、糊控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。使用MATLAB對系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明系統(tǒng)的動態(tài)性能得到了提高。</p><p>　　關(guān)鍵詞:　模糊PID控制器；MATLAB；仿真</p><p><b>　　1 引言 </b></p><p>　　在工程實際應(yīng)用中，應(yīng)用最廣泛的調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制。PID控制器問世至今已有近70年歷史，

4、它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、魯棒性好，工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。但是對一些大慣性 、非線性和時變的系統(tǒng)常規(guī)PID控制就無能為力了。由于負(fù)載擾動或環(huán)境變化，受控過程參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)均發(fā)生變化，由于受到參數(shù)整定方法煩雜的困擾，常規(guī)PID控制器參數(shù)往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應(yīng)性差。本文將模糊控制和PID控制結(jié)合起來，應(yīng)用模糊推理的方法實現(xiàn)對PID參數(shù)進(jìn)行在線自整定，實現(xiàn)PID參數(shù)的最佳調(diào)整，設(shè)計出參數(shù)模糊自整定P

5、ID控制器，并進(jìn)行了Matlab/Simulink仿真。仿真結(jié)果表明，與常規(guī)PID控制系統(tǒng)相比，該設(shè)計獲得了更優(yōu)的魯棒性和動、靜態(tài)性及具有良好的自適應(yīng)性。</p><p>　　模糊控制是以模糊集合論作為它的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的。模糊控制就是利用模糊集合理論，把人的模糊控制策略轉(zhuǎn)化為計算機所能接收的控制算法，進(jìn)而實施控制的一種理論和技術(shù)。它能夠模擬人的思維因而對一些無法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)可以進(jìn)行有效的描述和控制，除了用于工業(yè)

6、，也適用于社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境學(xué)、生物學(xué)及醫(yī)學(xué)等各類復(fù)雜系統(tǒng)。模糊控制與PID控制結(jié)合構(gòu)成模糊PID控制既可實現(xiàn)PID控制的功能又可實現(xiàn)模糊控制的作用，克服PID控制遇到的問題。因此研究模糊PID控制具有十分重要的現(xiàn)實意義。</p><p><b>　　2 常規(guī)PID控制</b></p><p>　　2.1 PID控制器概述</p><p>　

7、　在過去的幾十年里，PID控制器在工業(yè)控制中得到了廣泛應(yīng)用。在控制理論技術(shù)飛速發(fā)展的今天，工業(yè)過程控制中95﹪以上的控制回路都具有PID結(jié)構(gòu)，并且許多高級控制都是以PID控制為基礎(chǔ)的。PID控制器由比例單元（P）、積分單元（I），微分單元（D）組成。</p><p>　　PID控制器具有以下優(yōu)點：</p><p>　　（1）原理簡單，使用方便，PID參數(shù)（Kp，Ki和 Kd）可根據(jù)過程動態(tài)

8、特性及時調(diào)整。</p><p>　?。?）應(yīng)用范圍廣，適應(yīng)性強。PID控制廣泛適用與化工冶金、石油、熱工等工業(yè)生產(chǎn)中。</p><p>　?。?）魯棒性強，即其控制品質(zhì)對被控制對象特性的變化不太敏感。</p><p>　　PID控制也有其固有的缺點。PID在控制非線性、時變、耦合及參數(shù)和結(jié)構(gòu)不確定的復(fù)雜過程時，效果不是太好；最主要的是，如果PID控制器不能控制復(fù)雜過

9、程，無論怎么調(diào)參數(shù)都沒用。</p><p><b>　　3 模糊PID控制</b></p><p><b>　　3.1模糊控制起源</b></p><p>　　模糊控制的誕生是和社會科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與需要分不開的。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，各個領(lǐng)域?qū)ψ詣涌刂葡到y(tǒng)精度、響應(yīng)速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性與適應(yīng)能力的要求越來越高，所研究的系統(tǒng)也

10、日益復(fù)雜多變。然而，由于以一系列原因，諸如被控對象或過程的非線性、時變性多參數(shù)間的強烈耦合、較大的隨機干擾、過程機理錯綜復(fù)雜、各種不確定性以及現(xiàn)場測量手段不完善等，難以建立被控對象的數(shù)學(xué)模型。雖然常規(guī)PID控制可以解決一些問題，但范圍是有限的。對于那些難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜被控對象，采用傳統(tǒng)控制方法，包括基于現(xiàn)代控制理論的控制方法，往往不如一個有實踐經(jīng)驗的操作人員所進(jìn)行的手動控制效果好。因為人腦的重要特點之一就是有能力對模糊事物進(jìn)行識別

11、和判決，看起來似乎不確切的模糊手段常?？梢赃_(dá)到精確的目的。</p><p>　　人的經(jīng)驗是一系列含有語言變量值的條件語句和規(guī)則，而模糊集合理論又能十分恰當(dāng)?shù)乇磉_(dá)具有模糊性的語言變量和條件語句。</p><p>　　3.2模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)與組成</p><p>　　模糊控制器主要由模糊化接口、模糊推理、解模糊化接口和知識庫1四部分組成。模糊化接口的作用是將輸入的精

12、確量轉(zhuǎn)化成模糊化量，并用相應(yīng)的模糊集合來表示。模糊推理是模糊控制器的核心．它具有模擬人的基于模螄概念的推理能力．該推理過程是基于模糊邏輯中的蘊涵關(guān)系及推理規(guī)則來進(jìn)行的。反模糊化接口的作用是將模糊推理得到的控制量變換為實際用于控制的精確控制量。知識庫中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域的知識和要求的控制目標(biāo)，它通常由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則兩部分組成。模糊控制器的基本組成如圖1所示：</p><p>　　圖1 模糊控制器的基本組成&l

13、t;/p><p>　　在模糊控制中．一般通過一組語言描述的規(guī)則來表示專家的知識．專家知識通常具有Jf(滿足一組條件)then(可推出～組結(jié)論)的形式。當(dāng)論域為離散量時，經(jīng)過量化后的輸入量個數(shù)是有限的，可以針對輸入情況的不同組合離線計算出相應(yīng)的控制量，從而組成一張控制表．能夠減少在線的運算量．這種控制方法很容易滿足實時控制的要求。在這種模糊控制結(jié)構(gòu)中，通常用誤差和誤差變化作為模糊控制器的輸入量。先對它們進(jìn)行模糊量化處理

14、．得到模糊變量E和Ec，按模糊控制規(guī)則“進(jìn)行模糊決策得到模糊控制量u．再經(jīng)過解模糊和比例變化得到實際控制量輸出。模糊控制原理，如圖2所示。</p><p>　　圖2 模糊控制器的基本原理</p><p>　　由此可見，模糊控制器實質(zhì)上是反映輸入語言變量與輸出語言變量及語言控制規(guī)則的模糊定量關(guān)系算法結(jié)構(gòu)，一般常用的是二維模糊控制器，即以偏差和偏差變化率作為輸入。工作過程可概括為下述幾個步驟：

15、</p><p>　　（1）將輸入變量的精確值變?yōu)槟：浚?lt;/p><p>　?。?）根據(jù)輸入變量（模糊量）及模糊控制規(guī)則，按模糊推理合成規(guī)則計算控制量（模糊量）；</p><p>　?。?）上述得到的控制量（模糊量）清晰化得到計算精確的控制量。</p><p>　　4 模糊控制器的設(shè)計</p><p>　　4.1語言

16、變量隸屬度函數(shù)的確定</p><p>　　模糊控制器采用兩輸入三輸出的形式,以和為輸入語言變量，、和為輸出語言變量。輸入語言變量的語言值均取為“負(fù)大”(NB)、“負(fù)中”(NM)、“負(fù)小”(NS)、“零”(ZO)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PB)7種.輸出語言變量的語言值均取為“零”(ZO)、“正小”(PS)、“正中”(PM)、“正大”(PB)4種.將偏差和偏差變化率量化到(-3,3)的區(qū)域內(nèi),

17、輸出量化到(0,3)的區(qū)域內(nèi)。</p><p>　　4.2模糊控制器設(shè)計</p><p>　　Matlab模糊控制工具箱為模糊控制器的設(shè)計提供了一種非常便捷的途徑，通過它我們不需要進(jìn)行復(fù)雜的模糊化、模糊推理及反模糊化運算，只需要設(shè)定相應(yīng)參數(shù)，就可以很快得到我們所需要的控制器，而且修改也非常方便。下面將根據(jù)模糊控制器設(shè)計步驟，一步步利用Matlab工具箱設(shè)計模糊控制器。</p>

18、<p><b>　　圖3 模糊控制器</b></p><p>　　下面都是在窗口中進(jìn)行模糊控制器的設(shè)計。</p><p>　　1．確定模糊控制器結(jié)構(gòu)：即根據(jù)具體的系統(tǒng)確定輸入、輸出量。</p><p>　　這里可以選取標(biāo)準(zhǔn)的二維控制結(jié)構(gòu)，即輸入為誤差e和誤差變化ec，輸出為控制量u。注意這里的變量還都是精確量。相應(yīng)的模糊量為E，EC

19、和U，選擇增加輸入(Add Variable)來實現(xiàn)雙入三出控制結(jié)構(gòu)。</p><p>　　圖4模糊控制器輸入輸出量</p><p>　　2．輸入輸出變量的模糊化：即把輸入輸出的精確量轉(zhuǎn)化為對應(yīng)語言變量的模糊集合。</p><p>　　首先要確定描述輸入輸出變量語言值的模糊子集，如{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并設(shè)置輸入輸出變量的論域，例如可以設(shè)置誤

20、差E（此時為模糊量）、誤差變化EC、控制量U的論域均為{-3，-2，-1，0，1，2，3}；然后為模糊語言變量選取相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。</p><p>　　在模糊控制工具箱中，在Member Function Edit中即可完成這些步驟。首先打開Member Function Edit窗口.</p><p><b>　　圖5模糊化</b></p><

21、p>　　然后分別對輸入輸出變量定義論域范圍，添加隸屬函數(shù)，以E為例，設(shè)置論域范圍為[-3 3]，添加隸屬函數(shù)的個數(shù)為7. </p><p>　　圖6 模糊化 </p><p>　　然后根據(jù)設(shè)計要求分別對這些隸屬函數(shù)進(jìn)行修改，包括對應(yīng)的語言變量，隸屬函數(shù)類型。</p><p><b>　　

22、圖7隸屬函數(shù)</b></p><p>　　3．模糊推理決策算法設(shè)計：即根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行模糊推理，并決策出模糊輸出量。首先要確定模糊規(guī)則，即專家經(jīng)驗。對于這個二維控制結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的輸入模糊集，我們可以制定49條模糊控制規(guī)則。</p><p>　　(1)當(dāng)很大時，不論誤差變化趨勢如何，都應(yīng)考慮控制器的輸出應(yīng)按最大(或最小)輸出，以達(dá)到迅速調(diào)整誤差，使誤差絕對值以最大速度減小。同

23、時為了防止積分飽和，此時應(yīng)取較大,較小的和取零。</p><p>　　(2)當(dāng)時，說明誤差在向誤差絕對值增大方向變化。此時若誤差較大，可考慮由控制器實施較強的控制作用,以達(dá)到扭轉(zhuǎn)誤差絕對值朝減小方向變化，并迅速減小誤差絕對值，此時取較大的，不能太大,取較小的值。 若誤差絕對值較小，控制器實施一般的控制作用，只要扭轉(zhuǎn)誤差的變化趨勢，使其朝誤差絕對值減小方向變化。</p><p>　　(3)當(dāng)

24、或時，說明誤差的絕對值朝減小的方向變化，或者已達(dá)到平衡狀態(tài)。此時，可采取保持控制器輸出不變。</p><p>　　(4)當(dāng)時，表明系統(tǒng)的曲線與理論曲線平行或一致，為使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能，應(yīng)采取較大和值，同時避免設(shè)定值附近振蕩，并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能，適當(dāng)選取值。設(shè)</p><p><b>　?。?）</b></p><p>　　式（5）中，

25、和為系統(tǒng)的經(jīng)典PID參數(shù),一般用Z-N法來確定。根據(jù)PID參數(shù)的整定原則及專家經(jīng)驗,采用if-then形式,根據(jù)文中歸納的參數(shù)整定原則，可建立如下模糊控制規(guī)則：</p><p>　　(1) If (E is NB) and（Ec is NB）then (Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is PS)</p><p>　　(2) If (E is NB) and（Ec is NM

26、）then (Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is NS)</p><p>　　(3) If (E is NB) and（Ec is NS）then (Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is NB)</p><p>　　(4) If (E is NB) and（Ec is ZO）then (Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is NB)</p&g

27、t;<p>　　(5) If (E is NB) and（Ec is PS）then (Kp is PS)(Ki is NS)(Kd is NB)</p><p>　　(6) If(E is NB) and（Ec is PM）then (Kp is ZO)(Ki is ZO)(Kd is NB)</p><p>　　(7) If (E is NB) and（Ec is PB）

28、then (Kp is ZO)(Ki is ZO)(Kd is PS)</p><p>　　(8) If (E is NM) and（Ec is NB）then (Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is PS) </p><p>　　(9)If (E is NM ) and（Ec is NB）then (Kp is PB)(Ki is NB)(Kd is NS)</p&g

29、t;<p>　　(10) If (E is NM) and（Ec is NS）then (Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is NB)</p><p>　　(11) If (E is NM) and（Ec is ZO）then (Kp is PS)(Ki is NS)(Kd is NM)</p><p>　　(12) If (E is NM) and（Ec is

30、 PS）then (Kp is PS)(Ki is NS)(Kd is NB)</p><p>　　(13) If (E is NM) and（Ec is PM）then (Kp is ZO)(Ki is ZO)(Kd is NS)</p><p>　　(14) If(E is NM) and（Ec is PB）then (Kp is NS)(Ki is ZO)(Kd is ZO)<

31、/p><p>　　(15) If (E is NS) and（Ec is NB）then (Kp is PM)(Ki is NB)(Kd is ZO)</p><p>　　(16) If (E is NS) and（Ec is NB）then (Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is NS)</p><p>　　(17) If (E is NS) and（E

32、c is NS）then (Kp is PM)(Ki is NS)(Kd is NM)</p><p>　　(18) If (E is NS) and（Ec is ZO）then (Kp is PS)(Ki is NS)(Kd is NM)</p><p>　　(19) If (E is NS) and（Ec is PS）then (Kp is ZO)(Ki is ZO)(Kd is NS

33、)</p><p>　　(20) If(E is NS) and（Ec is PM）then (Kp is NS)(Ki is PS)(Kd is NS)</p><p>　　(21) If (E is NS) and（Ec is PB）then (Kp is NS)(Ki is PS)(Kd is ZO)</p><p>　　(22) If (E is ZO) a

34、nd（Ec is NB）then (Kp is PM)(Ki is NM)(Kd is ZO)</p><p><b>　　……</b></p><p>　　制定完之后，會形成一個模糊控制規(guī)則矩陣，然后根據(jù)模糊輸入量按照相應(yīng)的模糊推理算法完成計算，并決策出模糊輸出量。</p><p><b>　　圖8 模糊控制規(guī)則</b>

35、</p><p>　　對輸出模糊量的解模糊：模糊控制器的輸出量是一個模糊集合，通過反模糊化方法判決出一個確切的精確量，凡模糊化方法很多，這里選取重心法。</p><p>　　5．然后Export to disk，即可得到一個.fis文件，根據(jù)、和三個參數(shù)模糊規(guī)則表構(gòu)造一個兩輸入（）三輸出（）的模糊控制器，取名為fuzzpid.fis。這就是所設(shè)計的模糊控制器。</p><

36、;p>　　5 Matlab仿真</p><p>　　5.1模糊控制器仿真模塊的建立</p><p>　　在Matlab下運行fuzzy fuzzpid.fis可進(jìn)入Matlab動態(tài)仿真工具箱仿真環(huán)境，建立仿真模塊。</p><p>　　圖9 模糊PID與常規(guī)PID控制系統(tǒng)仿真模塊</p><p>　　5.2 仿真和仿真環(huán)境</p

37、><p>　　運行仿真模塊，可在MATLAB中得到如下模糊推理系統(tǒng)：</p><p>　　圖10 模糊推理系統(tǒng)</p><p>　　打開曲面觀測窗口，可以查看如下圖11輸出曲面：</p><p><b>　　圖11 輸出曲面</b></p><p>　　運行可以得到輸入變量E如下圖12的隸屬函數(shù)曲線：

38、</p><p>　　圖12 E的隸屬函數(shù)曲線</p><p>　　Kp的隸屬函數(shù)曲線：</p><p>　　圖13 Kp的隸屬函數(shù)曲線</p><p>　　圖14 PID控制和模糊PID控制的仿真曲線</p><p><b>　　6結(jié) 語</b></p><p>　　從仿

39、真結(jié)果可以看出，模糊PID控制效果優(yōu)于常規(guī)（傳統(tǒng)）PID控制。通過對仿真曲線的分析，可以知道應(yīng)用了模糊PID控制時，系統(tǒng)的響應(yīng)速度加快、沒有超調(diào)和振蕩、調(diào)節(jié)精度提高、穩(wěn)態(tài)性能變好，動靜態(tài)性能也有所提高，具有較強的魯棒性，能更好的滿足系統(tǒng)的應(yīng)用要求。同時，將模糊PID控制算法與Matlab結(jié)合在一起，利用模糊邏輯工具箱設(shè)計模糊控制器，能方便地修改輸入輸出的論域、模糊子集、隸屬度函數(shù)及模糊控制規(guī)則等，突破了傳統(tǒng)方法需要編制大量程序的做法，靈

40、活，可視性強。</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　很感慨，我在長舒一口氣后開始寫我的畢業(yè)論文的致謝辭了。論文的完成標(biāo)志著我的大學(xué)生活即將結(jié)束，也意味著，新的生活又將開始了。最近的半年則并行著找工作和寫論文。其間的起起伏伏、悲喜得失，今天想來仍舊唏噓不已。所幸我沒有被失敗擊垮。自信、堅強、樂觀的態(tài)度讓我堅持到了最后，并且爭取了最好的結(jié)局。

41、</p><p>　　十年寒窗，所收獲的不僅僅是愈加豐厚的知識，更重要的是在閱讀、實踐中所培養(yǎng)的思維方式、表達(dá)能力和廣闊視野。很慶幸這些年來我遇到了許多恩師益友，無論在學(xué)習(xí)上、生活上還是工作上都給予了我無私的幫助和熱心的照顧，讓我在諸多方面都有所成長。感恩之情難以用語言量度，謹(jǐn)以最樸實的話語致以最崇高的敬意。 </p><p>　　感謝我的恩師郭季老師。兩年來，郭老師對我的學(xué)習(xí)和研究都非常

42、嚴(yán)格，并給予了悉心的指導(dǎo)，使我受益菲淺。從恩師身上我體味到了豐富的學(xué)養(yǎng)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)、求實的態(tài)度，勤奮的精神，這都成為了我不斷前行的動力和標(biāo)桿。 </p><p>　　還要感謝我的父母，給予我生命并竭盡全力給予了我接受教育的機會，養(yǎng)育之恩沒齒難忘；感謝我的室友，無論在精神還是在物質(zhì)上都給予我莫大的支持，在我最困難的時候總能給予我安慰和鼓勵，讓我重拾信心。 還有許多人，也許他們只是我生命中匆匆的過客，但他們對我的支持

43、和幫助。</p><p>　　最后，我以《瓦爾登湖》里的一句話結(jié)束我的論文，并以此作為未來乘風(fēng)破浪的心靈腳注：使我們視而不見的光亮，對于我們就是黑暗。但我們清醒時，曙光才會破曉。來日方長，太陽只是顆啟明星。以此為記。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] 樹青.西安、先進(jìn)控制技術(shù)及其應(yīng)用北京：化學(xué)工業(yè)出版社，

44、20005 </p><p>　　[2] 增圻，張再興，鄧志東。智能控制理論與技術(shù)：清華大學(xué)出版社，20042</p><p>　　[3] 陽黎明，MATLAB控制系統(tǒng)設(shè)計：國防工業(yè)出版社，20019</p><p>　　[5] 王立新．模糊系統(tǒng)與模糊控制.王迎軍譯.[M].北京:清華大學(xué)出版社 </p><p>　　[6] 章衛(wèi)國等.模糊控

45、制理論與應(yīng)用.[M].西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社</p><p>　　[7] 韋巍.智能控制技術(shù).[M].北京：機械工業(yè)出版社</p><p>　　[8] 王正林等.MATLAB/SIMULINK與控制系統(tǒng)仿真.[M].北京：電子工業(yè)出版社</p><p>　　Simulation Study of Fuzzy Self-tuning PID Controller B

46、ased on Matlab</p><p>　　Abstract:The thesis' main job namely is to do reasearch in fuzzy control system’ designation and emulati

47、on, It also illustrates fuzzy control and techniques of emulation’s notion, point, development and application , giving a brief

48、60;introduction of fuzzy control’ elementary theories, on the foundation of which it introduces fuzzy control system’s elements and

49、0;basic working principles in details. Meanwhile, it illustretes fuzzy control engine’s construction and its basic designing methods Co