用模糊控制自整定PID参数的研究

引言

在炼油厂等自动化程度较高的一些场合，在单回路控制或串级控制中主要用到的是PID控制算法。炼油厂的特殊生产条件使得控制对象存在着非线性、时变性等不确定性因素,此时PID控制效果将难以达到预期的目的，PID的参数需要频繁整定，不仅在一定程度上影响了生产，也增加了自控工程师的工作量。而模糊控制不依赖于对象模型，它不是用数值变量而是用语言变量来描述系统特征，并依据系统的动态信息和模糊控制规则进行推理以获得合适的控制量，因而具有较强的鲁棒性，特别适应于对象滞后大，且要求超调量较小的控制场合。

1模糊自适应PID控制器的设计

自适应模糊PID控制器的结构图如图1所示。

自适应模糊控制器以误差e和误差变化率《作为输入,在运行中通过不断检测e和％根据模糊规则原理对PID三个参数进行自整定，以满足不同e和ec对控制器参数的不同要求,从而使被控对象有良好的动、静态性能。这一点对于诸如炼油厂这类PID控制回路多且工况经常变化的场合尤为重要。

2PID参数模糊自适应模型的建立

所谓模糊自整定参数，就是找出PID三个参数与e和ec之间的模糊关系。这个模糊关系或者说是模糊规则是总结工程设计人员和实际操作人员的技术知识和实际操作经验得出的，以此建立合适的模糊规则表，得到针对PID三个参数分别整定的模糊控制表，通过计算当前e和％并利用模糊控制表进行模糊推理调整参数。三个参数的模糊规则表如表1、表2、表3所列。

将系统误差e和误差变化率ec变化范围定义为模糊集上的论域。

其语言变量取上述六个模糊值，分别代表负大到正大。输出语言变量AKp、W、&爲则取表内的八个模糊值，分别代表负大到正大。设e、e°和Kp、K、、KA均服从正态分布,因而可得到各模糊子集的隶属度，根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型可得到精确化后的输出，进而调整PID参数。

3系统仿真及结果分析

3.1仿真模型的建立

如选取被控对象为常见的一阶惯性环节，时间参数T=10s，如下式:

运用上述模糊PID参数自整定控制模型，将模糊逻辑工具箱(fuzzylogictoolbox)与Matlab函数相结合，可在Matlab中Simulink环境下进行仿真。其中，模糊推理方法釆用Mamdani方法，隶属度函数釆用高斯曲线隶属度函数，去模糊化法釆用面积中心法。其仿真系统图如图2所示。

3.2仿真结果及分析

图3所示是常规PID与模糊自整定PID的仿真结果图。

加入延迟环节的常规PID与模糊自整定PID的仿真结果如图4所示。

从仿真结果可以看出：模糊PID参数自整定控制器具有较小的超调量和较短的调节时间，并具有较好的动态响应特性和稳态特性，优于普通PID控制;其次，加入扰动和延迟时,模糊控制器具有较好的鲁棒性，同时，它还可以随输入的不同自动校正参数，因而具有较好的自适应性能。

4结语

针对复杂的非线性时变系统，本文研究了将模糊系统与普通PID相结合的自适应模糊PID控制系统，较为详细地总结了该控制器的设计过程及方法。仿真结果表明，这种控制器是一种易于理解、便于实现、性能良好的控制器，适用于非线性、时变、较强干扰的复杂系统。

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