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一種模糊變參數控制方法(2)2004年9月

3  Fuzzy-PID控制[4]

   PID控制是最早發展起來的應用經典控制理論的控制策略之一,由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高,被廣泛應用于工業過程控制,尤其適用于建立精確數學模型的確定性控制系統。而實際工業控制過程中經常會遇到大滯后、時變、非線性的復雜系統,其中,有的參數未知或緩慢變化,有的存在滯后和隨機干擾,有的無法獲得精確數學模型等,應用常規PID控制不能達到理想的控制效果。另外系統的模擬PID控制算法呆板,整定不便,性能欠佳,對運行工況的適應性較差等,單純采用PID控制往往不到滿意的結果。模糊控制與控制理論有機地結合起來,可構造一類新型的智能控制系統,即Fuzzy-PID復合型控制系統。模糊控制與PID控制器兩者結合起來后能揚長避短,既具有模糊控制靈活而適應性強的優點,又具有PID控制精確度高的特點。因此模糊控制并不是代替,而是拓展了傳統的控制。

3.1  系統分析和控制策略

一般來說,PI控制對偏差較大時有效,而PD控制對偏差較小時有效[5],因此采用圖2所示的控制策略,當偏差比較大的時候,希望系統調節參數中對控制上升時間占優的參數處于主導地位;當偏差比較小的時候,調節超調量的控制參數占有優勢。但是在一般的PID當中,PID參數不可能變化,根據已經掌握的PID控制規律,給出不同情況下的控制參數方案,這正是模糊控制的優勢。圖2可以分為3個階段,其控制律如下:

                 圖2  一般階躍響應曲線

①當輸出響應開始處于曲線的第Ⅰ階段時, 較大,為了加快系統的相應速度,并防止因開始時 的瞬間變大可能會引起的微風溢出,應取較大的KP和較小的KD。另外為防止積分飽和,避免系統響應出現較大的超調,此時應去掉積分作用,取KI=0。

② 在響應曲線的第Ⅱ階段, 值中等大小,為了使系統響應的超調量減小和保證一定的響應速度,應取較小的KI,KP和KD的數值大小要適中。

③ 第Ⅲ階段, 較小,為了使系統具有良好的穩定性能,應增大KP和KI的數值。同時為避免輸出響應在設定值附近的振蕩,并考慮系統的抗干擾性能,應適當地選取KD,其原則是:當 值較大時,KD取大一些;當 值較大時,KD取較小地數值,通常KD為中等大小。

3.2  仿真結果和討論

    以Matlab6.1中的Simulink工具箱進行了仿真[6]。所建模型如圖3所示,仿真結果如表1所示。在普通PID控制中,本文分別以上升時間以及超調量為滿足條件得出仿真曲線,序號1為滿足上升時間的條件下得到的參數,得到曲線表明超調量為16%,調整時間為4.4s,上升時間為0.86s。同樣,在側重超調量時(序號2),上升時間為1.4s,超調量為0,調整時間為1.4s。以圖3的模型進行仿真,可以保持上升時間基本不變(0.87s),而超調量也減少很大(6%),調整時間也減少到1.2s(序號3)。

          表1  性能參數比較圖

序號              上升時間              超調量            調整時間

1                    0.86                    16%                   4.4

2                    1.4                      0%                   1.4

3                    0.87                     6%                   1.2

將上述方法應用于軋機,有效地提高了控制過程開始和終了地控制效果并提高了帶材的成材率。

                 圖3  Fuzzy-PID模型圖

由此,模糊控制與傳統的PID控制相結合具有廣泛的實用性。本文僅以Fuzzy-PID控制為例作了一些粗淺的研究。除此之外,關于Fuzzy-PID控制的應用方式還有:模糊自適應PID控制器、設定值遷移模糊PID控制器、模糊自適應PID控制器等。這種新型控制器已引起人們的普遍關注和極大興趣,并已得到較為廣泛的應用。隨著模糊控制技術應用,還會出現各種各樣的復合方式,以對實際過程進行有效的控制。事實上,目前有關模糊控制的理論還是不完整的,僅是極小一部分的模糊邏輯應用于模糊控制上。在模糊控制理論和應用方面,還有不少問題有待人們去深入研究,特別是關于模糊控制器的穩定性、模糊聚類方法以及自建模問題。


 


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以上資料摘錄自《自動化儀表》雜志
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