模糊PID控制算法
PID及模糊控制算法
T 式中，K
常数；u
( 为tp 为) 比控例制增量益；；e为(为T t 被)i 积控分量时与间设常定数值；
为微分时间
的y偏d( t差) 。
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3.2.1 PID控制算法
为了便于计算机实现PID算法，必须将式(3.3)改写为离散 （采样）式，这可以将积分运算用部分和近似代替，微分运算用 差分方程表示，即
T 式中，
为K比P 例系数；
为积分T I时间常数；
为微分时间常数。 D
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3.2.1 PID控制算法
根据被控对象动态特性和控制要求的不同，式 (3.2)中还可以只包含比例和积分的PI调节或者只包 含比例微分的PD调节。下面主要讨论PID控制的特 点及其对控制过程的影响、数字PID控制策略的实 现和改进，以及数字PID控制系统的设计和控制参 数的整定等问题。
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3.2.1 PID控制算法
（3）比例积分微分控制器
积分调节作用的加入，虽然可以消除静差，但其代价是降 低系统的响应速度。为了加快控制过程，有必要在偏差出现 或变化的瞬间，不但要对偏差量做出反应（即比例控制作 用），而且要对偏差量的变化做出反应，或者说按偏差变化 的趋势进行控制，使偏差在萌芽状态被抑制。为了达到这一 控制目的，可以在PI控制器的基础上加入微分控制作用，即构 造比例积分微分控制器（PID控制器）。PID控制器的控制规律为
q0
Kp
1
T Ti
Td T
q1
Kp
1
2Td T
q2
Kp
Td T
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3.2.1 PID控制算法
由此可见，要利用 和 u ( k )得到 u ( k，只1)需要用到u ( k ) , 和 三个历e史( k数据1)。在e(编k 程 过2)程中，u (这k 三 1个) 历史数据可以采用平移法保存，从
离散化 Pid 模糊控制算法
论文标题: 设计PID ，离散化，模糊化控制器PID 控制器设计一 PID 控制的基本原理和常用形式及数学模型具有比例-积分-微分控制规律的控制器，称PID 控制器。
这种组合具有三种基本规律各自的特点，其运动方程为：dt t de dt t e t e t m K K K K K dp ti p p )()()()(0++=⎰相应的传递函数为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=S S s K K K d i p c 1)(D S S S K K K d ip 12++∙=二 数字控制器的连续化设计步骤假想的连续控制系统的框图1 设计假想的连续控制器D（s）由于人们对连续系统的设计方法比较熟悉，对由上图的假想连续控制系统进行设计，如利用连续系统的频率的特性法，根轨迹法等设计出假想的连续控制器D（S）。
2 选择采样周期T香农采样定理给出了从采样信号到恢复连续信号的最低采样频率。
在计算机控制系统中，完成信号恢复功能一般有零阶保持器H（s)来实现。
零阶保持器的传递函数为3将D（S）离散化为D（Z）将连续控制器D（S）离散化为数字控制器D（Z）的方法很多，如双线性变换法，后向差分法，前向差分法，冲击响应不变法，零极点匹配法，零阶保持法。
双线性变换法然后D（S）就可以转化离散的D（Z)三Matlab仿真实验直接试探法求PID根据这个框图，求出该传递函数的P=0.35 I=0 D=0根据⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=S S s K K K d i p c 1)(D D （Z ）=0.35 T=0.01数字连续话PID 控制器设计MA TLAB 仿真框图实验结果 没有经过调节的结果为结果分析一阶阶跃信号的幅值选择为5经过数字连续化PID控制器后，对比图形发现，结果变得非常稳定，没有发现超调量，而没有经过PID控制的图形发生了超调变化达到稳定的时间变得更长。
二离散化控制器的设计离散系统设计是指在给定系统性能指标的条件下，设计出控制器的控制规律和相应的数字控制算法。
基于模糊PID算法的自动控制研究
基于模糊PID算法的自动控制研究基于模糊PID算法的自动控制研究摘要：随着科技的发展和工业化进程的加快，自动控制系统在许多领域里都得到了广泛应用。
传统的PID控制算法虽然具有简单、易实现等优点，但在复杂的控制环境中效果较差。
为了克服这些问题，人们提出了一种基于模糊PID算法的自动控制方法。
本文将详细介绍模糊PID算法的原理和应用，并通过实验验证了其在自动控制系统中的有效性。
关键词：PID控制算法、模糊控制、自动控制系统一、引言自动控制系统是通过对被控对象进行测量和调节，实现系统参数的自动调整，从而使系统在给定的条件下保持所要求的稳定性和性能。
PID控制算法是目前应用最广泛的自动控制算法之一，通过对系统误差的反馈调整，可以实现对被控对象的精确控制。
然而，传统的PID控制算法在一些复杂的控制环境中存在一些问题，如对系统非线性特性的适应能力差、鲁棒性较弱等。
为了提高自动控制系统的性能，人们提出了一种基于模糊PID算法的控制方法。
模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，它通过模糊化输入和输出，建立模糊规则库，通过模糊推理和解模糊操作，实现对系统的控制。
模糊PID算法将模糊控制和PID控制相结合，通过引入模糊控制的思想和方法，克服了传统PID控制算法的一些缺点，提高了控制系统的性能。
二、模糊PID控制算法原理模糊PID控制算法是在传统PID控制算法的基础上引入了模糊控制的思想和方法。
传统PID控制算法主要包括比例环节、积分环节和微分环节，通过对误差进行线性加权，实现对控制对象的调节。
而模糊PID控制算法将比例环节、积分环节和微分环节分别模糊化，通过模糊控制的方法来求解模糊化的输入和输出。
模糊PID控制算法的模糊化过程主要包括模糊化输入、建立模糊规则库和模糊推理三个步骤。
模糊化输入主要是将实际输入转化为模糊输入，建立模糊规则库是通过人工经验，将模糊输入和模糊输出之间的关系进行建模，模糊推理是通过将模糊化的输入和模糊规则库进行运算，得到模糊输出。
智能PID控制综述简版
智能PID控制综述智能PID控制综述引言PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是工业领域中最常用的控制算法之一。
它通过测量系统的误差（偏差）、积分误差和误差变化率，并通过调整控制信号来稳定系统。
然而，传统的PID控制算法在面对复杂系统、非线性系统或时间变化较大的系统时可能表现不佳。
为了解决这些问题，研究人员开发了智能PID控制算法，以提高控制系统的性能与稳定性。
智能PID控制算法智能PID控制算法是一种利用智能技术来改进传统PID控制算法的方法。
它主要包括模糊PID控制、神经网络PID控制和遗传算法PID控制等。
模糊PID控制模糊PID控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将PID 控制器的参数转化为模糊变量，并根据系统的误差和误差变化率来确定输出。
相比传统的PID控制，模糊PID控制在系统非线性程度较高时表现更好，具有较强的鲁棒性。
神经网络PID控制神经网络PID控制是一种利用神经网络模型来优化PID控制器参数的方法。
通过训练神经网络模型，可以实现对PID控制器输出进行非线性映射，从而提高控制系统的性能。
神经网络PID控制在处理非线性系统和大规模系统时表现出色。
遗传算法PID控制遗传算法PID控制是一种利用遗传算法来求解PID控制器参数的方法。
通过定义适应度函数，并利用遗传算法的运算过程进行迭代优化，可以找到适合当前系统的最优PID参数。
遗传算法PID控制在处理具有多个变量和复杂约束条件的控制问题时具有较好的适应性。
智能PID控制在实际应用中的优势智能PID控制算法相较于传统PID控制算法，在实际应用中具有以下优势：1. 提高控制系统的鲁棒性：智能PID控制算法对于系统非线性程度较高或者存在参数变化的情况下，具有较好的鲁棒性。
2. 提高控制系统的性能：智能PID控制算法通过优化PID控制器参数，可以进一步提高控制系统的性能指标，如响应速度、稳定性和鲁棒性等。
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。
然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。
其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。
传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。
因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。
本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。
在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。
本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。
接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。
二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。
该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。
模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。
在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。
模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。
PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。
PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。
P I D 控 制 算 法
-*隶属度计算函数*static void CalcMembership(float *ms,float qv,int * index) ? if((qv=-NB)(qv-NM)) ? index[0]=0; ? index[1]=1; ? ms[0]=-0.5*qv-2.0;? --y=-0.5x-2.0 ? ms[1]=0.5*qv+3.0;? --y=0.5x+3.0 ? else if((qv=-NM)(qv-NS)) ? index[0]=1;
首先，我们来建立模糊规则库，在这里我们要对 Kp、Ki 和 Kd 三个参 数进行调整，所以要建立这 3 个变量的模糊规则库。
2.2.1、Kp 模糊规则设计 在 PID 控制器中，Kp 值的选取决定于系统的响应速度。增大 Kp 能提高 响应速度，减小稳态偏差；但是，Kp 值过大会产生较大的超调，甚至使系 统不稳定减小 Kp 可以减小超调，提高稳定性，但 Kp 过小会减慢响应速度， 延长调节时间。因此，调节初期应适当取较大的 Kp 值以提高响应速度， 而在调节中期，Kp 则取较小值，以使系统具有较小的超调并保证一定的响 应速度；而在调节过程后期再将 Kp 值调到较大值来减小静差，提高控制 精度。基于上述描述我们定义 Kp 的模糊规则如下： 2.2.2、Ki 模糊规则设计 在系统控制中，积分控制主要是用来消除系统的稳态偏差。由于某些 原因(如饱和非线性等)，积分过程有可能在调节过程的初期产生积分饱和， 从而引起调节过程的较大超调。因此，在调节过程的初期，为防止积分饱 和，其积分作用应当弱一些，甚至可以取零；而在调节中期，为了避免影
(完整版)PID控制算法介绍与实现
PID控制算法介绍与实现一、PID的数学模型在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。
经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。
PID算法的一般形式：PID算法通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。
这里我们规定（在t时刻）：1.输入量为i(t)2.输出量为o(t)3.偏差量为err(t)=i(t)− o(t)u(t)=k p(err(t)+1T i.∫err(t)d t+T D d err(t)d t)二、PID算法的数字离散化假设采样间隔为T，则在第K个T时刻：偏差err(k)=i(k) - o(k)积分环节用加和的形式表示，即err(k) + err(k+1) + …微分环节用斜率的形式表示，即[err(k)- err(k−1)]/T; PID算法离散化后的式子：u(k)=k p(err(k)+TT i.∑err(j)+T DT(err(k)−err(k−1)))则u(k)可表示成为：u(k)=k p(err(k)+k i∑err(j)+k d(err(k)−err(k−1)))其中式中：比例参数k p：控制器的输出与输入偏差值成比例关系。
系统一旦出现偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。
特点：过程简单快速、比例作用大，可以加快调节，减小误差；但是使系统稳定性下降，造成不稳定，有余差。
积分参数k i：积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。
微分参数k d：微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。
模糊PID控制算法
模糊PDI控制算法学院：班级：学号：姓名：完成日期：一、模糊PID控制算法综述模糊控制器是一种近年来发展起来的新型控制器，其优点是不要求掌握受控对象的精确数学模型，而根据人工控制规则组织控制决策表，然后由该表决定控制量的大小。
二、模糊PID 控制的原理CPU 根据系统偏差（偏差＝给定－反馈），和偏差变化率（偏差变化率＝当前周期偏差－上周期偏差）查询相应的模糊控制表，得到Kp ，Ki ，Kd 三个参数的整定值，然后进行PID 运算，真正的运用到实际中也就是一张模糊控制查询表，然后就是查表了，也很简单，关键是表的建立还有专家经验的问题等。
三、模糊控制规则模糊控制规则的形成是把有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定成若干控制决策表，这些规则可以用自然语言来表达，但一般要进行形式化处理。
例如：①“If A ｎ Then B ｎ”；②“If A ｎ Then B ｎ Else C ｎ”；③“If A ｎ And B ｎ Then C ｎ”；其中A ｎ是论域U 上的一个模糊子集，B ｎ是论域V 上的一个模糊子集。
根据人工试验，可离线组织其控制决策表R ，R 是笛卡尔乘积U×V 上的一个模糊子集。
则某一时刻，以上控制规则的控制量分别为：①B ｎ＝A ｎ．R②B ｎ＝A ｎ．RC ｎ＝A ｎ．R③C ｎ＝（A ｎ×B ｎ）．R式中 ×——模糊直积运算．——模糊合成运算控制规则③是实际模糊控制器最常用的规则形式。
在这类规则中，A一般用来表示被控制量的测量值与期望值的偏差E＝x－x的隶属函数。
B一般表示０偏差变化率C＝d E／dt的隶属函数。
目前设计的模糊控制器基本上都是采用这种方式。
即在模糊控制过程中，同时要把系统与设定值的偏差和偏差的变化率作为模糊输入量。
这种方法不仅能保证系统的稳定性，而且还可减少超调量和振荡现象。
四、模糊PID控制算法PID调节对于线性定常系统的控制是非常有效的，但对于非线性、时变的复杂系统和模型不清楚的系统就不能很好地控制。
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模糊PID控制算法
在带式淬火炉温度控制系统中的应用与设计
系部：电气与电子工程学院专业班级：自动化0201班学生姓名:刘璇
指导教师:潘健副教授
摘要：本课题针对仙居英达制针有限公司热处理炉温度控制系统，完成了基于研华亚当4000系列模块的网带式淬火炉温度控制系统设计。
论文重点比较了PID控制和模糊控制的异同，将模糊理论的知识表达容易和PID控制精度高这两种优势结合起来，解决了传统模糊控制由于隶属度函数和模糊规则选取不当造成的控制精度不高和PID很难建立系统的精确数学模型的缺陷。
针对植绒针淬火工艺要求，提出了模糊自整定PID控制。
热处理炉温度控制系统软件采用亚控组态王编写，在此基础上，利用1200W圆盘型电炉在实验室完成了基于PID 的控制实验，获取了实验曲线和实验数据，控制精度±3℃。
关键词：模糊PID、温度控制、淬火炉
Fuzzy PID control algorithms in hardening furnace temperature control
system applications and design
Abstract：Completion of hardening furnace control system design aimed at the heat treatment furnace temperature control system of the Xianjuyingda Limited, based on Adam 4000 serise modules of the Yanhua company. Low control precision and difficulty to establish the system the precise mathematical model with PID are the issues of traditional fuzzy control. They are caused by inadequate selection of degree of dependence function and fuzzy rule. The paper emphasizes similarities and differences between the PID control and the fuzzy control, combined the advantages of easily expressed fuzzy control knowledge and high control precision to solve the issues addressed above. It also raised fuzzy PID control, which aimed at craft requirements of Zhirong needle.
Heat treatment furnace temperature control system is programmed using Zutai Wang Asia. Laboratory-based PID control experiments was completed on the basis of using 1200W disk-type stoves.It obtained experimental curve, experimental data, and control precision ±3℃.
Key words :Fuzzy PID control, hardening furnace, temperature control
1．内容简介
1．1．控制策略的比较与选择
淬火炉温度控制的主要问题是：它是一个特性参数随炉温变化而变化的被控对象，炉温控制具有升温单向性、大惯性、大滞后、时变性的特点。
例如，其升温单向性是由于淬火炉的升温保温是依靠电阻丝加热，降温则是依靠环境自然冷却，当其温度一旦超调就很难用控制手段使其降温，因而很难用数学
方法建立精确的模型和确定参数。
根据控制对象的这一特点，比较PID控制、模糊控制和模糊PID控制这三种控制策略发现，常规PID(比例，积分，微分)控制具有简单、稳定性好、可靠性高的特点，而且PID调节规律对相当多的工业控制对象，特别是对于线性定常系统的控制是非常有效的，一般都能够得到比较满意的控制效果，其调节过程的品质取决于PID控制器各个参数的整定。
但是，常规的PID控制存在一些问题。
首先，常规PID控制器不能在线整定参数；并且，常规PID控制器对于非线性、时变的系统和模型不清楚的系统就不能很好的控制，其PID参数不是整定困难就是根本无法整定，因此不能得到预期的控制效果。
简单模糊控制由于不具有积分环节，因而在模糊控制的系统中又很难消除稳态误差，而且在变量分级不够多的情况下，常常在平衡点附近会有小的振荡现象。
但模糊控制器对复杂的和模型不清楚的系统都能进行简单而有效的控制，所以如果把两者结合起来，就可以构成兼有着两者优点的模糊PID(Fuzzy-PID)控制器。
所以，针对被控对象的特性选择利用模糊控制器来给PID控制器在线自整定(或自校正，自调整)PID 参数，组成模糊自整定(或自调整)参数PID控制器的控制策略。
1．2．硬件结构的设计与实现
硬件框架结构分主工控机，ADAM4018＋，ADAM4520，ADAM4024，ZK A-1可控硅电压调整器，双向可控硅六部分。
以工控机为控制系统的核心，将所有模块连成一个完整的系统。
如图1所示。
图1控制系统结构框图
1．3．系统软件设计
综合比较最常用的系统软件，选用组态王6.5实现对整个系统的监控。
1．4．实验
根据系统的硬件设计，笔者应用圆盘型电阻炉作了实验，实验得出系统的飞升曲线，可以得出系统
的传递函数，另外还作了基于PID控制的实验，也得到了控制曲线。
可以看出PID控制的误差较大达±3℃，所以PID控制效果并不理想。
２．设计思想
本课题的主要内容是针对仙居英达制针有限公司热处理炉温度控制系统，设计了网带式淬火炉温度控制系统，考虑到被控对象是一类十分典型的大时滞对象，采用传统的控制方法难以取得令人满意的控制效果，提出了模糊自整定PID控制。
由于热处理炉温度系统控制回路数有16个，有多种工艺曲线，工艺要求复杂，还要求记录和打印生产中的一些关键数据和温度曲线。
市场上购买的控制器，通常只能对单回路进行控制，这样就需要多个控制器，性能价格比不高。
此外，一般的控制器不能满足多种复杂工艺曲线的要求，综合考虑各种因素，我们决定硬件选用研华公司亚当4000系列模块设计出温度控制系统的结构。
3．结论
本文不仅设计了控制算法，还设计了系统的硬件结构，根据温度控制系统的设计笔者还在实验室里进行了模拟试验，效果是好的，但是遗憾的是由于时间的关系只是对PID控制算法在系统中的应用做了实验，而模糊PID控制算法未能进行实验，所以模糊PID控制算法的控制效果还有待进一步的研究。
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