基于matlab_simulink的pid参数自整定控制系统的仿真研究

基于matlab_simulink的pid参数自整定控制系统的仿真研究内容摘要：

PID PI PID PI PID PI PID 第三步： 在闭环系统中运行与修正。 总结其经验得到以下要领，如表格 23 所示： 表 23 经验要领 参 数 整 定 找 最 佳 从 小 到 大 顺 序 查 先 是 比 例 后 积 分 最 后 再 把 微 分 加 曲 线 振 荡 很 频 繁 比 例 度 盘 要 放 大 曲 线 漂 浮 绕 大 弯 比 例 度 盘 往 小 扳 曲 线 偏 离 回 复 慢 积 分 时 间 往 下 降 曲 线 波 动 周 期 长 积 分 时 间 再 加 长 曲 线 振 荡 频 率 快 先 把 微 分 降 下 来 动 差 大 来 波 动 慢 微 分 时 间 应 加 长 理 想 曲 线 两 个 波 41前 高 后 低 比 一 看 二 调 多 分 析 调 节 质 量 不 会 低 (3) ZieglerNichols 整定法则 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 14 ZieglerNichols 整定法则 是基于被控对象频域特性的模型设计 PID 控制器的方法。 该方法可分为两种计算方案。 计算方案一 ： 给予系统施加单位阶跃输入，得到响应的波形图。 假设所控系统中不存在积分环节 ， 而且还 不 存在 主导共轭复数极点， 响应的波形如图 22 所示，波形为 S 形状 ， 不具备该特点的系统就不能 采用计算方案一。 该波形可以采用两个相关概念描述，分别是：如图中的 L，代表的是该系统的 延迟时间 ，图中的 T，代表的是该系统的 时间常数， 在转折点，如图中的 P 点处，作 切线， 相交的交点分别是 A、 B 点 ，就可 算出时间常数 T、延时时间 L。 图 22 S 型单位阶跃响应曲线 因此被控对象的传递函数可以近似为带延迟的一阶系统： () 1Lso KeGs Ts   ， 该 法则 的相关计算，如表格 24，计算出 pK 、 iT 、 dT。 表 24 计算方案一，参数表 控制器类型 Kp Ti Td P T/L  0 PI T/L L/ 0 PID T/L 2L 计算方案一中的 PID 控制器，将给出下列公式： 21 1 ( 1 / )( ) ( 1 ) 1 . 2 ( 1 0 . 5 ) 0 . 62c p di T s LG s K T s Ls TT s L Ls s       (24) 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 15 计算方案二 ：去掉积分和微分作用，只采用比例控制作用如图 23 所示，使Kp 从 0 增加到临界值 cK ，其中 cK 是使系统的输出首次持续呈现持续振荡的增益值（如果不论怎样选取 Kp 的值，系统的输出都不会呈现持续振荡，则不能应用此方法）。 临界增益 cK 和响应的周期 cP 可以通过实验方法确定（见图 24），而参数 Kp、 Ti、 Td 的值可以根据表 24 中给出的公式确定。 K pG 0 ( S )C ( S )R ( S )+ 图 23 带比例控制的闭 环系统结构图 C ( t )0tcP 图 24 具有周期 cP 的等幅振荡响应 表 25 计算方案二，参数表 控制器类型 Kp Ti Td P cK  0 PI cK cP / 0 PID cK cP cP 计算方案二中的 PID 控制器由下列公式给出： 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 16 2( 4 / )11( ) ( 1 ) 0 . 6 ( 1 0 . 1 2 5 ) 0 . 0 7 50 . 5 cc p d c c c cic sPG s K T s K P s K PT s P s s      (25) PID控制的特点 PID 控制的特点 [9]： (1)PID 控制具有适应性强的特点，适应各种控制对象，参数的整定是 PID控制的一个关键问题； (2)只要参数整定合适，对大多数被控对象可以实现无差控制，稳态性能好，但动态特性不太理想； (3)PID 控制不具有自适应控制能力，对于时变、非线性系统控制效果不佳。 当系统参数发生变化时，控制性能会产生较大的变化，控制特性可能变坏，严重时可能导致系统的不稳定。 虽然 PID 控制具有一些不理想的方面，但由于其具有十分明显的优点，在工业过程控制领域一直占据了主导地位，而且全世界的控制技术研究和应用人员对 PID 控制进行了大量的研究，努力改善 PID 控制的性能。 围绕 PID 控制，并与多种其它控制技术结合，形成了多种 PID 控制技术。 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 17 3 参数自整定 模糊 PID控制 器 相比非零即一的 传统模式，模糊理论将变化 “程度 ”的理念与数学理论结合，为解决实际问题中无法精确数学描述的模糊现象提供了新的解决方案。 传统自动控制系统设计过程中，必须首先建立能够反映控制对象动态特性的数学模型，其控制效果的好坏与建立数学模型的精确程度密切相关。 然而，实际工程中，控制对象的数学模型是很难精确确立的，一方面大多工控参数多、干扰多，过程比较复杂，单一的数学模型难以完全描述，另一方面受数学理论研究的局限，复杂的控制过程数学描述必然繁复，这使得控制理论受到了限制。 扎德教授所提出的模糊理论为智能控制开辟了新的道路。 1974 年，曼达尼 (E. H. Mamdani，英国伦敦大学玛丽皇后分校自动化教授 )针对蒸汽机的控制方式，首次将模糊理论应用其中。 曼达尼教授的圆满成功标志着新的控制方法 的 诞生 模糊控制。 经过几十年的发展，模糊控制已经在军工、钢铁、煤矿、化工等多个领域取得了成功。 从国内研究来说，首先起步是较晚的，直到八十年代，才开始了初步的探究，最早李宝绶、刘志俊等对模糊控制进行研究是在模糊控制器中没有精确的数学模型下展开的，通过与 PID 控制器进行对比，其结果：在阶跃响应下，模糊控制的响应速度更快，精确度比 PID 控制 器高；随着参数的变化时，模糊控制器的抗干扰能力更强更稳定。 这一实验的研究奠定了我国早起的控制理论发展。 经过多年的发展，我国的模糊控制已逐步得到世界领先地位，尤其是在模糊系统的万能逼近特性、模糊控制器的结构与稳定分析等。 另外，我国在基于模糊逻辑控制的软件产品和硬件设计方面也取得了一定的成果。 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 18 目前来看，模糊控制理论还有两个理论课题亟待解决。 首先 ,怎样能够保证其系统的稳定性的特性；其次，如何获得模糊规则以及如何建立模糊隶属度函数，现在还是凭经验来确立的。 常规的模糊控制系统是一种 单 回 路 反馈控制系统，如图 31 所示，它是由。 模糊控制器和 被控对象 组成的。 模糊化环节、 知 识 库 、 推 理 机 制 和 反模糊化 环节都是 模糊控制器 的组成部分。 模糊控制器首先将在实际生 产 过程中的操作者的经验总结成若干条模糊控制规则，经过一系列的模糊数学方法的处理存放到计算机中，另外通过仿照人脑的推理过程来确定相应的推理规则，完成模糊逻辑推理，最后将 模糊输出量 进行解模糊化，来完成对对被控对象的控制作用。 K 1K 2d e / d t模糊化推理机反模糊化K 3 被 控 对 象被 控 制 对 象 被 控 制 对 象知 识 库euy+r 图 31模糊控制的原理图 Schematic of fuzzy control 由于模糊条件语句可以描述模糊控制规则 ， 所以模糊控制器也成为模糊语言控制器 [10]。 其基本结构包括了 ： 模 糊 化 接 口 、 知 识 库 、 模 糊 推 理 机 与 解 模 糊 化接口四个部分组成。 如图 32 所示。 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 19 图 32 模糊控制器结构框图 Block diagram of the fuzzy controller 模糊化接口： 模糊化就是把精确的输入量由精确值转化为模糊集的过程，以便进行模糊推理。 令 nRX 为输入论域，模糊化方法可视为一个隐射 f ，)(: XFXf  ， Ax。 在控制器中可以通过定义输入与输出的论域，从而完成精确量与模糊量之间的转换。 知识库： 知识库包括数据库 (Data Base , DB)与规则库 (Rule Base , RB)两部分。 数据库能够有效的处理参数与数据之间的复杂关系；规则库则是由实际生产中的经验人员总结的目标和策略组成，包括控制系统中的知识和要求的目标。 模糊推理机： 模 糊 推 理 又称作近似推理，其实质就是根据模糊的前提条件推导出可能的结论 的推理过程，比如我们根据条件 “苹果是红的 ”，则 “苹果熟了 ”和前提 “苹果非常红 ”，立即可以认为 “苹果非常熟 ”，这种不精确的推理模仿了人类推理判断的过程，是二值逻辑无法完成的。 在实际的推理过程中，常用的有 Zadeh 近似推理 的法、 Mamdani 推理 的法和 Larsen 推理 的法等 [11]。 式 31 可以表示为 通过模糊推理方法得到模糊控制器的 输出 模糊 量，  Z X Y R (31) 其中， “”表 示 的 是 直 积 ， “ ”表 示 的 是 合 成。 反模糊化接口： 将模糊集 (模糊量 )转化为精确值的过程。 它的作用是将模糊量转化为基本论域范围的精确量，然后经过尺度变换将论域范围的精确量转变为实际的控制量。 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 20 PID参数模糊自整定 模糊控制与传统的 PID 控制相结合，具 有广泛的实用性。 FuzzyPID 复合控制的应用方式有 :模糊自整定 PID 控制、 FuzzyPID 复合开关控制、模糊自适应PID 控制、设定值迁移模糊 PID 控制器等。 都可以在实际生产过程中进行有效的控制。 本文主要介绍模糊参数自 整定 PID 控制器。 选用二输入三输出的二维模糊控制器，将 系统的当前偏差 e 与的偏差的变化率 ec 作为输入变量，同时将调整值PK 、 IK 、 DK 作为输出变量，如图 33 所示为 参数自整定模糊 PID 控制原理图。 d e / d tP I D 控 制 器被 控 对 象模 糊 推 理euy+re cK p K i K d 图 33 参数自整定 模糊 PID控制原理图 The parameter selftuning fuzzy PID control principle diagram 常规 PID 算法为：        P I Du k K e k K e k K e c k   其中， ek 为 其 输 入 变 量 偏 差；      e e e 1k k k   为偏差；        e c e e 1 0 , 1 , 2k k k k   为偏差变化；  PKP为 表 征 比 例 作 用 的 参 数；  IKI为 表 征 积 分 作 用 的 参 数；  DKD为 表 征 微 分 作 用 的 参 数。 而模糊参数自校正 PID 控制器是以常规 PID 控制器为基础，同时建立参数KP、 KI与 KD同偏差绝对值 |e|和偏差变化 率 绝对值 |ec|间的二元连续函数关系： 江苏师范大学科文学院本科 生毕业设计 基于 MATLAB/Simulink 的 PID 参数自整定控制系统的仿真研究 21    123e , ece , ec e , ecPIDKfKfKf  (32) 并根据不同的 |e|和 |ec|在线自校正参数 KP、 KI与 KD的模糊控制器。 输入量、输出量处理 (1)输入量的模糊化 常规的模糊 控 制 器 其输入量有两个，一是系统的 e误 差 ，另外一个就是误差的变化 率 ec。 同时与 模 糊 控 制 器 的复杂程度密切相关的是 维数。 假如只将误差作为输入量，则其动态性能会很差；虽然增加 维数， 能够提。