模糊自适应PID控制器开题报告

前 言

PID控制是比例(P)积分(I)微分(D)控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中，PID 控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。在本世纪40年代以前，除在最简单的情况下可采用开关控制外,它是唯一的控制方式。PID 控制具有以下优点：

(1)原理简单，使用方便。

(2)适应性强，它可以广泛用于化工、热工、冶 金以及造纸、建材等各种生产部门。按PID控制进 行工作的自动调节器早已商品化。

(3)鲁棒性强，即其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感。

正是由于具有这些优点，在实际过程控制和运 动控制系统中，PID 控制都得到了广泛应用。据统 计，工业控制的控制器中PID类控制器占有90%以上。

PID控制结构简单、可靠性高，在工业控制中得到了广泛的应用。但是实际工业生产过程往往具有大滞后、非线性、时变不确定性，因此常规PID控制经常达不到理想的控制效果。因此，有必要提出一种算法简单且对被控对象数学模型要求不高的自适应 PID 控制器。

在控制系统里，如果难以获得被控制对象的数学模型，或者被控对象是个比较复杂的非线性、时变而且又有大的滞后的系统，一般的PID控制难以达到预期的效果，而模糊控制技术在复杂、大滞后、难以建立精确数学模型的非线性控制过程中表现出了优越的性能。模糊控制是以模糊数学为理论基础，他根据实验测得的数据或者工程科技人员的经验概括抽象成一系列的模糊规则，并借助于计算机来完成过程控制的方法。模糊控制具有不依赖被控对象的数学模型、超调小、动态性能好、鲁棒性强等优点，被广泛应用于 工业中。模糊控制器的设计有实际测量值的模糊化、构造模糊规则和模糊决策（又称为解模糊）三部分组成。

模糊自适应PID控制器的优缺点

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它 以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理

论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

PID控制器的结构简单，容易被理解和实现，应用中不需要精确的系统模型的预先知识，因而PID控制器成为应用最广泛的控制器。但是人们对PID控制器的认识和改进远没有完成，到目前为止PID控制的机理、使用范围、鲁棒性等问题还没有侧地全面的分析研究。事实上，PID控制器并非万能的，它存在其固有的缺点：

（1）PID对系统基本线性和动态特性不随时间变化的系统能较好的控制，而很多工业过程是非线性或时变的。

（2）PID参数必须根据过程的动态特性正定的很好。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数要重新整定。实际应用中，PID参数的整定很困难。

（3）PID在控制强耦合及结构不确定的复杂过程时总显得无能为力。PID参数自整定技术是为了处理PID参数整定这个问题而产生的，现在自动的PID控制器已是商业单回路控制器和分布控制系统的一个标准。PID参数整定与自整定的方法很多，但往往难以实现或不很理想，在精度与速度的折中及对象的适用范围上常常难以令人满意。因此，在PID参数的整定及自整定技术方面还有待进一步的深入研究。

模糊控制应用研究现状

模糊控制具有良好控制效果的关键是要有一个完善的控制规则。常规模糊控制的两个主要问题在于：改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。在实际应用中,往往是将模糊控制或模糊推理的思想，与其它相对成熟的控制理论或方法结合起来发挥各自的长处，从而获得理想的控制效果。由于模糊规则和语言很容易被人们广泛接受，加上模糊化技术在微处理器和计算机中能很方便的实现，所以这种结合展现出强大的生命力和良好的效果。对模糊控制的改进方法可大致的分为模糊复合控制，自适应和自学习模糊控制，以及模糊控制与智能化方法的结合等三个方面。

1、模糊复合控制：通常是当误差较大时采用模糊控制，而误差较小时采用PID控制，从而既保证动态响应效果，又能改善稳态控制精度;一种简便有效的做法是模糊控制器和I调节器共同合成控制作用。 模糊 -线性复合控制:如模糊-前馈补偿控制等，实际利用了模糊控制是变增益PI控制器的特点，在实际系统的控制中取得了较好的效果。 史密斯 -模糊控制器:针对系统的纯滞后特性设计，用模糊控制器替代PID可以解决常规史密斯-PID控制器对参数变化适应能力较弱的缺陷;此外模糊推理和模糊规则的运用有利于在一定程度上适应时延的变化，在 更复杂的情况下对对象的纯滞后进行有效的补偿。

2、自适应和自学习模糊控制：修改控制规则的自校正模糊控制器，从响应性能指标的评价出发，利用模糊集合平移或隶属函数参数的改变，来实现控制规则的部分或全面修正，也可通过修正规则表或隶属函数本身来进行调整;基于模糊模型的自校正模糊控制器，包括利用模糊集理论辨识系统模型的语言化方法，基于参考模糊集的系统模糊关系模型辨识方法，以及由I/O数据建立模糊规则模型，并以此作为自校正控制器设计的基础等。

3、模糊控制与其它智能控制方法的结合： 尽管模糊控制在概念和理论上仍然存在着不少争议，但进入 90年代以来，由于国际上许多著名学者的参与，以及大量工程应用上取得的成功，尤其是对无法用经典与现代控制理论建立精确数学模型的复杂系统特别显得成绩非凡。

参考文献

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课题的目的与意义

在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构易发生改变。自适应控制运用现代控制理论辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内，但其控制效果的好坏取决于辨识的模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。因此，在工业生产过程中，大量采用的仍然是PID算法。

在工业过程控制中，PID控制是历史最悠久的，生命力最强的一种控制方式。它是迄今为止最通用的控制方法。常规PID控制器结构简单，参数意义清晰明确，可靠性高，容易实现，稳态无静差，控制精度高，能满足大工业过程的要求。然而在生产现场中，大多数工业过程不同程度的灿在非线性丶大滞后丶参数时变性和模型不确定，因此常规PID参数整定方法复杂，其参数往往整定不良丶性能欠佳，对运行工况的整定性差。而模糊控制不要被控对象的精确模型且适应性强，为了克服传统PID控制器的缺点，人们将模糊控制与PID控制器结合起来，扬长避短，研究出了多种模糊PID控制器。

随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数，这样就出现了专家PID控制器。该控制器把古典的PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。这种控制方法必须精确地确定对象模型，将操作人员长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，并运用推理对PID参数实现最佳调整。

由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示，专家PID方法受到局限。模糊理论是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件丶操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息（如评价指标丶初始PID参数等）作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID控制。因为其采用模糊推理实现PID参数Kp丶Kt丶Kd不仅保持了常规PID控制系统原理简单

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