模糊控制论文——广石化版.doc

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1、《智能控制》课程论文基于MATLAB的模糊PID在温度控制的应用任课教师：班级：测控09-1姓名：学号:基于MATLAB的模糊PID在温度控制的应用1、课题背景、意义及发展现状常规PID控制由于具有原理结构简单、鲁棒性好，可靠性高，容易实现的特点,是迄今为止应用最广泛的控制算法。然而在温度控制系统屮，由于被控对象具有非线性、吋变、大滞后等特点，且受环境温度等外界诸多因素影响较大，导致难以建立精确的数学模型，难以确定最佳的控制器参数。此时，传统的PID控制对进一步提高控制对象的质量和精度遇到了极大的困难，难以获得良好的效果。为了克服常规PID调节器的

2、不足，提高其性能，人们进行了进一步的研究。H前大部分温度系统控制方法都需要建立比较精确的数学模型，但温度控制系统内参数变化的非线性特性使建立的模型精度受到一定的影响；而模糊控制技术不需要建立精确的数学模型，解决多变量非线性系统具有明显的优点。为此，针对温度系统的多变量、非线性和难建模等特性，将模糊控制与PID控制的优势相结合，实现了对温度控制系统参数的有效控制。该系统的各项性能指标良好，遇到干扰可以进行自我调整，具有一定的自适应性。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。因此，本文提出一种将模糊控制和P

3、ID控制和结合起来，通过模糊控制实现PID参数H适应的方法来控制系统温度。这种Fuzzy-PID策略，模糊控制的采用不是代替PID控制，而是对传统控制方式的改进和扩展，它既保持了常规PID控制系统结构简单、使用方使、鲁棒性强、控制精度高的优点，又采用模糊推理的方法实现了PID参数心、K,.心的在线自整定，兼具了模糊控制灵活性、适应性强的特点，札1比单纯的任一利「控制效果都要好。2、模糊控制基本理论模糊控制是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达

4、到精确控制的H的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多,往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的n的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。一般的模糊控制系统包含以下五个主要部分：(1)定义变量(definedvariable)：即决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差Z变化率ec,血控制变量则为下一个状态之输入-其小e、s、u统称

5、为模糊变量。⑵模糊化(Fuzzify)：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值(Linguisticvalue)求该值相对Z隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合(fuzzysubsets)。(3)知识库(repository)：包括数据库(database)与规则库(rulebase)两部分，其屮数据库是提供处理模糊数据Z相关定义；血规则库则藉由一群语言控制规则描述控制H标和策略。⑷逻辑判断(logicaljudgement)：模仿人类下判断吋的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，血得

6、到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。⑸解模糊化(defuzzify)：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，作为系统的输入值。3、PID控制系统描述PID控制器是将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对彖进行控制。PID控制器是一种线性控制器，它的传递函数为：式屮：Kp为比例系数；7；为积分吋间常数；心为微分吋间常数。PID控制器各控制环节的作用：（1）比例环节能加快系统的响应速度，提高系统的调节精度，控制系统一旦产牛偏差信号，控制器就发出控制指令，调节系统，最大限度地减小偏差；（2）积分环节的作用是

7、消除系统的稳态误差，提高系统的无差度；（3）微分环节的作用是改善系统的动态特性，在偏差信号值变到太大Z前，控制器就产牛一个早期修正信号指令，从而加快系统的调节速度，减少调节时间。4、模糊PID策略的研究众所周知，温度变化过程的机理是很复杂的，且温度控制系统由于存在着大惯性、非线性等特性，如果采用普通的控制算法，例如PID等，试图建立精确的数学模型是极其怵I难的，很难保证最后的控制效果；如果采用自适应等控制算法，就要花费大量的精力去分析系统的模型，并且由于温度控制系统的模型复杂，建立模型也比较难于正确地描述系统的真实行为，所以采用该控制方法也不是非常

8、合适的。温度控制系统本身就是吋变的、菲线性的、有滞后的复杂系统，因此无论使用经典的PID控制还是现代控制理论的各种算法都很