经典PID与模糊PID控制教学提纲
pid模糊控制规则表

pid模糊控制规则表PID模糊控制规则表。
一、PID控制简介。
PID(比例 - 积分 - 微分)控制是一种广泛应用于工业控制等领域的反馈控制算法。
它通过比例项(P)、积分项(I)和微分项(D)对系统的误差进行调节,以达到稳定控制的目的。
(一)比例项(P)比例项的作用是根据当前误差的大小成比例地调整控制量。
例如,在温度控制系统中,如果设定温度为50°C,当前温度为40°C,误差为10°C,比例系数为2,则比例项产生的控制量调整为20(假设控制量与调整量数值上相等关系以便理解)。
比例系数越大,系统对误差的响应就越迅速,但可能会导致系统超调。
(二)积分项(I)积分项用于消除系统的稳态误差。
它对误差进行积分,随着时间的积累,即使误差很小,积分项也会持续调整控制量,直到误差为零。
如果积分项的系数过大,可能会使系统响应变慢,甚至出现积分饱和现象。
(三)微分项(D)微分项根据误差的变化率来调整控制量。
当误差变化迅速时,微分项能够提前预测系统的趋势,起到阻尼的作用,抑制系统的超调。
但是,微分项对噪声比较敏感,因为噪声会导致误差变化率的剧烈波动。
二、模糊控制概述。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它不需要精确的数学模型,而是基于人类的经验和知识来构建控制规则。
模糊控制将输入的精确量模糊化,根据模糊规则进行推理,最后再将模糊输出清晰化得到实际的控制量。
(一)模糊化。
在模糊控制中,首先要将输入量(如误差、误差变化率等)进行模糊化。
例如,对于误差这个输入量,我们可以定义几个模糊集合,如“负大(NB)”、“负小(NS)”、“零(ZO)”、“正小(PS)”、“正大(PB)”。
根据输入量的实际数值,确定其属于每个模糊集合的隶属度。
(二)模糊规则推理。
模糊规则是模糊控制的核心。
例如,有这样一条模糊规则:“如果误差为正大(PB)且误差变化率为正小(PS),那么控制量为正大(PB)”。
根据输入量的模糊化结果,通过多条这样的模糊规则进行推理,得到模糊输出。
PID控制;模糊控制;模糊PID控制器

摘要交流伺服电机现广泛应用于机械结构的驱动部件和各种数控机床。
PID控制是伺服系统中使用最多的控制模式之一。
尽管传统的PID控制系统构造简单、运转稳定,但交流伺服电机存在非线性的、强耦合。
当参数变动或非线性因素的影响发生变化时,控制不能实时改动,不能满足系统高性能、高精度的要求。
结合模糊控制和传统PID控制成一种新的控制方法--模糊PID控制是解决上述问题的一种很好的途径。
模糊控制器不需要被控对象的数学模型,而是根据之前人为设定的控制要求设计用来控制的决策算法,使用此方式确定控制量。
模糊控制和传统PID控制融合的结果,不单具有模糊控制的高性能,还具备传统PID控制精准度高的长处。
本文对PID控制算法的原理和模糊控制算法作了简要的描述和比较。
指出模糊PID混合控制法,在误差很大时使用模糊控制,在不大时使用PID控制,在MATLAB软件中,对交流伺服系统的位置控制进行了仿真。
结果表明,该控制系统仿真结果与理论上差距较小。
关键词:PID控制;模糊控制;模糊PID控制器;MATLAB第1章绪论1.1 研究课题的任务本课题的任务是了解交流伺服系统,比较并结合两种控制的优点,结合成一种新的控制方式--模糊PID控制。
该控制法在系统输出差距大时采用模糊控制,而在差距较小时采用PID控制。
文章最后给出了模糊PID位置控制的MATLAB响应图,同时给出了常规PID控制下的效果图,并比较分析。
1.3 交流伺服系统工作原理相对单一的系统,其一般是根据位置检测反馈组成闭环位置伺服系统。
其组成框图参考图1-1内容[14]。
此类系统主要原理是对比输入的目标位置信号和位置检测设备测试的真实位置信号统计其偏差且使用功率变换器的输入端弱化误差。
控制量被信号转换和功率放大驱动,驱动伺服组织,促使误差不断缩减少,一直到最佳值。
(1)位置检测装置是此类系统的关键构成方面,完整系统的动态功能是否可以满足需求,关键的是位置检测传感器的科学选择以及精度。
PID控制经典培训教程

PID控制经典培训教程一、引言PID控制是自动控制领域最经典、应用最广泛的一种控制策略。
PID控制器因其结构简单、稳定性好、可靠性高、易于调整等优点,在工业控制、航空航天、技术等领域有着广泛的应用。
本教程旨在帮助读者深入理解PID控制原理,掌握PID控制器的设计、参数调整和应用技巧。
二、PID控制原理PID控制器由比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)三个环节组成,其基本原理是根据控制对象的实际输出与期望输出之间的误差,对控制对象进行相应的调节。
1.比例控制(P)比例控制是根据误差的大小进行调节,其控制作用与误差成正比。
比例控制可以减小误差,提高系统的响应速度。
但比例控制无法消除稳态误差,可能导致系统在期望值附近波动。
2.积分控制(I)积分控制是对误差的累积进行调节,其控制作用与误差的累积成正比。
积分控制可以消除稳态误差,提高系统的稳态性能。
但积分控制可能导致系统的超调量和响应速度降低。
3.微分控制(D)微分控制是对误差的变化率进行调节,其控制作用与误差的变化率成正比。
微分控制可以提高系统的稳定性和响应速度,减小超调量。
但微分控制对噪声敏感,可能导致系统在期望值附近波动。
三、PID控制器的设计与参数调整1.确定控制对象和控制目标在设计PID控制器之前,要明确控制对象和控制目标。
控制对象是指需要进行控制的物理量,如温度、压力、位置等。
控制目标是指期望的控制对象达到的值或状态。
2.选择PID控制器类型根据控制对象的特点和控制目标的要求,选择合适的PID控制器类型。
常见的PID控制器类型有:(1)P控制器:适用于控制对象无稳态误差或稳态误差较小的情况。
(2)PI控制器:适用于控制对象有稳态误差,且对响应速度要求较高的情况。
(3)PD控制器:适用于控制对象有稳态误差,且对超调量要求较低的情况。
(4)PID控制器:适用于控制对象有稳态误差,且对超调量和响应速度都有一定要求的情况。
经典PID与模糊PID控制29695培训资料

经典P I D与模糊P I D 控制29695)4)(3)(1(2)(+++=s s s ss G 经典PID 与模糊PID 控制一、PID 控制规律控制输出由三部分组成:比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量,以此产生控制作用,减少偏差。
比例系数的作用是加快系统的响应速度,比例系数越大,系统响应速度越快,系统的调节精度越高,但容易产生超调,甚至会导致系统的不稳定;比例系数过小,会降低系统调节精度,系统响应速度变慢,调节时间变长,系统动态、静态特性变坏。
比例控制是最简单的控制结构,然而,它也能使系统满足某一方面的特性要求,如GM 、PM 、稳态误差等。
积分环节——用于消除静差,提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。
需要注意的是积分作用过强,可能引起系统的不稳定。
微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量,在偏差信号发生较大的变化以前,提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强,可能引起系统的振荡。
已知被控对象的数学模型:二、经典PID 设计由于在设计PID 控制器中要调整3个参数,根轨迹与波特图设计方法通常不被直接采用。
Ziegler 与Nichols 发展了PID 调节器设计方法。
该方法基于简单的稳定性分析方法。
首先,置0==I D K K ,然后增加比例系数直至系统开始振荡(即闭环系统极点在jw 轴上)。
再将该比例系数乘0.6,其他参数按下式计算:m P K K 6.0= m P D w Pi K K 4= Pi w K K m P I =式中,m K 为系统开始振荡时的K 值;m w 为振荡频率。
然而,该设计方法在设计过程中没有考虑任何特性要求。
但是Ziegler 与Nichols 发现这种设计方法给予过程控制器提供了好的工作性能。
工程师们的多年实践经验证明,这种设计方法的确是一种好的方法。
根据给定传递函数用SIMULINK 搭建结构图如下:起振时m K =391,如图:根据公式计算Kp 、I K 、D K 分别为234.6、276、49.8525 此时对于常数3的响应曲线如图:可见,此时系统振荡,不稳定,继续等比例调节参数得新参数65、77、14,得响应曲线:可见此时系统响应时间过长,而且存在比较大的静态误差,为了减小响应K,同时调节过程中会因参数变动时间应增大Kp,为了减小静态误差应增大I产生超调量,综合以上几点性能决定确定参数为120、300、14。
经典PID与模糊PID控制

经典 PID 与模糊 PID 控制一、 PID 控制规律 控制输出由三部分组成: 比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量 ,以此产生控制作用 , 减 少偏差。
比例系数的作用是加快系统的响应速度 ,比例系数越大 ,系统响应速度越 快,系统的调节精度越高 , 但容易产生超调 , 甚至会导致系统的不稳定 ; 比例系数 过小,会降低系统调节精度 ,系统响应速度变慢 ,调节时间变长 ,系统动态、静态特 性变坏。
比例控制是最简单的控制结构, 然而,它也能使系统满足某一方面的特 性要求,如 GM 、 PM 、稳态误差等。
积分环节——用于消除静差 , 提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积 分时间常数 TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。
需要注意的是积分作用过强 , 可能引起系统的不稳定。
微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量 , 在偏差信号发生较大 的变化以前 , 提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强 , 可能引起系统的 振荡。
已知被控对象的数学模型:二、经典 PID 设计由于在设计 PID 控制器中要调整 3 个参数,根轨迹与波特图设计方法通常不 被直接采用。
Ziegler 与 Nichols 发展了 PID 调节器设计方法。
该方法基于简单 的稳定性分析方法。
首先,置 K D K I 0,然后增加比例系数直至系统开始振 荡(即闭环系统极点在jw 轴上)。
再将该比例系数乘 0.6 ,其他参数按下式计算:K P 0.6K mK D K P Pi 4w mK I K P w m Pi式中, K m 为系统开始振荡时的 K 值; w m 为振荡频率。
然而,该设计方法在设计 过程中没有考虑任何特性要求。
但是 Ziegler 与 Nichols 发现这种设计方法给予 过程控制器提供了好的工作性能。
工程师们的多年实践经验证明, 这种设计方法 的确是一种好的方法。
G(s)2s(s 1)(s 3)(s 4)根据给定传递函数用 SIMULINK 搭建结构图如下:根据公式计算 Kp 、K I 、 K D 分别为 234.6 、276、 49.8525 此时对于常数 3 的响应曲线如图:起振时 K m =391,如图:可见,此时系统振荡,不稳定,继续等比例调节参数得新参数65、77、14,得响应曲线:可见此时系统响应时间过长,而且存在比较大的静态误差,为了减小响应时间应增大Kp ,为了减小静态误差应增大K I ,同时调节过程中会因参数变动产生超调量,综合以上几点性能决定确定参数为120、300、14。
PID及模糊控制算法

PID及模糊控制算法背景介绍PID控制是一种常见的控制方法,它通过不断调整系统的输出使得系统的反馈信号与参考信号趋于一致。
控制器的功能是计算出控制信号使得系统输出与参考信号的差值最小化。
PID控制器可以广泛应用于机械、电子、化工、航空等领域。
虽然在实际控制中,PID控制器的效果非常好,但是在某些场合,PID控制器无法满足要求。
因此,近年来,模糊控制算法得到了广泛发展和应用。
模糊控制算法采用模糊逻辑建立控制系统,能够处理一些非线性、复杂的系统,并且控制效果也非常不错。
PID控制算法PID控制器是由比例环节(P)、积分环节(I)和微分环节(D)组成的。
PID 控制器的原理如下:1.假设系统的输出为y,参考信号为r,控制器的输出为u;2.平衡方程为:u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt;其中e(t)= r(t) - y(t);3.将u(t)作为系统输入控制器,通过调节Kp、Ki和Kd参数使得系统输出y(t)达到参考信号r(t);4.在实际应用中,PID控制器常根据具体需要对Kp、Ki和Kd参数进行调整。
虽然PID控制器能够有效地控制系统,提高系统稳定性和精度,但是在一些非线性、时变、复杂的系统中,其控制效果并不理想。
模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法,它通过建立模糊推理规则,实现输出和输入的模糊化和去模糊化。
模糊控制器的基本结构如下:1.模糊化:将输出和输入变量映射为模糊集合,通过模糊运算得到规则库中的模糊。
2.规则库:建立模糊推理规则,将模糊化的输出和输入变量映射到规则库中,得到模糊。
3.去模糊化:将模糊映射为实际控制信号,并输出到被控制系统。
模糊控制算法能够有效地处理非线性、复杂的控制问题,并且其控制效果也非常优秀。
尤其是在多变量控制、非线性控制、自适应控制等方面得到了广泛应用。
模糊PID控制算法模糊PID控制算法综合了PID控制算法和模糊控制算法的优点,是一种非常优秀的控制方法。
PID控制;模糊控制;模糊PID控制器

摘要交流伺服电机现广泛应用于机械结构的驱动部件和各种数控机床。
PID控制是伺服系统中使用最多的控制模式之一。
尽管传统的PID控制系统构造简单、运转稳定,但交流伺服电机存在非线性的、强耦合。
当参数变动或非线性因素的影响发生变化时,控制不能实时改动,不能满足系统高性能、高精度的要求。
结合模糊控制和传统PID控制成一种新的控制方法--模糊PID控制是解决上述问题的一种很好的途径。
模糊控制器不需要被控对象的数学模型,而是根据之前人为设定的控制要求设计用来控制的决策算法,使用此方式确定控制量。
模糊控制和传统PID控制融合的结果,不单具有模糊控制的高性能,还具备传统PID控制精准度高的长处。
本文对PID控制算法的原理和模糊控制算法作了简要的描述和比较。
指出模糊PID混合控制法,在误差很大时使用模糊控制,在不大时使用PID控制,在MATLAB软件中,对交流伺服系统的位置控制进行了仿真。
结果表明,该控制系统仿真结果与理论上差距较小。
关键词:PID控制;模糊控制;模糊PID控制器;MATLAB第1章绪论1.1 研究课题的任务本课题的任务是了解交流伺服系统,比较并结合两种控制的优点,结合成一种新的控制方式--模糊PID控制。
该控制法在系统输出差距大时采用模糊控制,而在差距较小时采用PID控制。
文章最后给出了模糊PID位置控制的MATLAB响应图,同时给出了常规PID控制下的效果图,并比较分析。
1.3 交流伺服系统工作原理相对单一的系统,其一般是根据位置检测反馈组成闭环位置伺服系统。
其组成框图参考图1-1内容[14]。
此类系统主要原理是对比输入的目标位置信号和位置检测设备测试的真实位置信号统计其偏差且使用功率变换器的输入端弱化误差。
控制量被信号转换和功率放大驱动,驱动伺服组织,促使误差不断缩减少,一直到最佳值。
(1)位置检测装置是此类系统的关键构成方面,完整系统的动态功能是否可以满足需求,关键的是位置检测传感器的科学选择以及精度。
模糊PID控制原理与设计步骤

模糊PID控制原理与设计步骤模糊PID控制(Fuzzy PID control)是在PID控制基础上引入了模糊逻辑的一种控制方法。
相比传统的PID控制,模糊PID控制能够更好地适应系统的非线性、时变和不确定性等特点,提高系统的性能和鲁棒性。
设计步骤:1.确定系统的模型和控制目标:首先需要对待控制的系统进行建模,确定系统的数学模型,包括系统的输入、输出和动态特性等。
同时,需要明确控制目标,即系统应达到的期望状态或性能指标。
2.设计模糊控制器的输入和输出变量:根据系统的特性和控制目标,确定模糊控制器的输入和输出变量。
输入变量通常为系统的误差、误差变化率和累积误差,输出变量为控制力。
3.确定模糊集和模糊规则:对于每个输入和输出变量,需要确定其模糊集和模糊规则。
模糊集用于将实际变量映射为模糊集合,如“大、中、小”等;模糊规则用于描述输入变量与输出变量之间的关系,通常采用IF-THEN形式,如“IF误差大AND误差变化率中THEN控制力小”。
4.编写模糊推理和模糊控制算法:根据确定的模糊集和模糊规则,编写模糊推理和模糊控制算法。
模糊推理算法用于根据输入变量和模糊规则进行推理,生成模糊的输出变量;模糊控制算法用于将模糊的输出变量转化为具体的控制力。
5.调试和优化:根据系统的实际情况,调试和优化模糊PID控制器的参数。
可以通过试错法或专家经验等方式对模糊集、模糊规则和模糊函数等进行调整,以达到较好的控制效果。
6.实施和验证:将调试完成的模糊PID控制器应用到实际系统中,并进行验证。
通过监控系统的实际输出和期望输出,对模糊PID控制器的性能进行评估和调整。
总结:模糊PID控制是一种将模糊逻辑引入PID控制的方法,能够有效地提高系统的性能和鲁棒性。
设计模糊PID控制器的步骤主要包括确定系统模型和控制目标、设计模糊控制器的输入输出变量、确定模糊集和模糊规则、编写模糊推理和模糊控制算法、调试和优化以及实施和验证。
通过这些步骤,可以设计出较为优化的模糊PID控制器来实现系统的控制。
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s s s s
s G 经典PID 与模糊PID 控制
一、PID 控制规律
控制输出由三部分组成:
比例环节——根据偏差量成比例的调节系统控制量,以此产生控制作用,减少偏差。
比例系数的作用是加快系统的响应速度,比例系数越大,系统响应速度越快,系统的调节精度越高,但容易产生超调,甚至会导致系统的不稳定;比例系数过小,会降低系统调节精度,系统响应速度变慢,调节时间变长,系统动态、静态特性变坏。
比例控制是最简单的控制结构,然而,它也能使系统满足某一方面的特性要求,如GM 、PM 、稳态误差等。
积分环节——用于消除静差,提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数TI 的大小, TI 越小,积分作用越强。
需要注意的是积分作用过强,可能引起系统的不稳定。
微分环节——根据偏差量的变化趋势调节系统控制量,在偏差信号发生较大的变化以前,提前引入一个早期的校正注意的是微分作用过强,可能引起系统的振荡。
已知被控对象的数学模型:
二、经典PID 设计
由于在设计PID 控制器中要调整3个参数,根轨迹与波特图设计方法通常不被直接采用。
Ziegler 与Nichols 发展了PID 调节器设计方法。
该方法基于简单的稳定性分析方法。
首先,置0==I D K K ,然后增加比例系数直至系统开始振荡(即闭环系统极点在jw 轴上)。
再将该比例系数乘0.6,其他参数按下式计算:
m P K K 6.0= m P D w Pi K K 4= Pi w K K m P I =
式中,m K 为系统开始振荡时的K 值;m w 为振荡频率。
然而,该设计方法在设计过程中没有考虑任何特性要求。
但是Ziegler 与Nichols 发现这种设计方法给予过程控制器提供了好的工作性能。
工程师们的多年实践经验证明,这种设计方法的确是一种好的方法。
根据给定传递函数用SIMULINK 搭建结构图如下:
起振时m K =391,如图:
根据公式计算Kp 、I K 、D K 分别为234.6、276、49.8525 此时对于常数3的响应曲线如图:
可见,此时系统振荡,不稳定,继续等比例调节参数得新参数65、77、14,得响应曲线:
可见此时系统响应时间过长,而且存在比较大的静态误差,为了减小响应时
K,同时调节过程中会因参数变动产生间应增大Kp,为了减小静态误差应增大
I
超调量,综合以上几点性能决定确定参数为120、300、14。
此时跟踪常数、斜坡、正弦、阶越信号图形分别如下:
由以上几个响应曲线可以看出,经典PID对于超调量、响应时间、静态误差很难同时达到让人满意的程度,尤其是对于阶越信号的响应存在较大的振荡。
三、模糊PID设计
模糊自整定PID属于一种智能PID控制,它的主要特点是根据误差e和误差的变化ec来自动调节PID的参数,首先将操作人员或专家的调节经验作为知识库,然后运用模糊控制理论的基本方法把知识库转化为模糊推理机制,利用模糊规则在线实时地对PID参数进行修改,以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。
其控制结构图如下:
通过查阅各种参考文献,建立合适的模糊控制规则表得到三个修正参数的模糊规则表:
(2)Ki的修正规则表
(3)Kd的修正规则表
将系统误差误差e和误差的变化ec范围定义为模糊集上的论域[-12,12],分成7个等级,其模糊化后的子集为}
ZO
PS
NS
ec
e 分别表示
PM
NB
NM
{
,
,
,PB
,
,
,
,
为负大,负中,负小,零,正小,正中,正大。
设e和ec服从正态分布,用适当的隶属度函数表示,如下图:
误差的隶属度函数
误差变化率的隶属度函数
相类似的,可以将修正值模糊化,也分成7个等级,其隶属度函数如下:
Kp的隶属度函数
Ki的隶属度函数
kd
Kd K ki Ki K kp Kp K d i p ∆+=∆+=∆+=00
Kd 的隶属度函数
对与PID 的三个参数,自整定的PID 参数计算公式如下:
式中,Kp0,Ki0和Kd0为给定的初值,一般与经典PID 的整定参数相似,然后根据修正规则表,经过模糊推理获得修正量。
按上诉所设计的模糊系统具体结构如下:
模糊系统的结构图
编制了模糊PID控制的程序分两个部分,程序fuzzy_pid1.m是分别对ec
e,和修正量kd
∆,
,进行隶属度函数的设计和模糊推理系统的设计,程序
∆
kp∆
ki
fuzzy_pid2则是根据自整定参数计算公式实现模糊PID控制系统的主程序。
具体程序可见附录。
先运行fuzzy_pid1.m将模糊推理系统调入内存中,再运行fuzzy_pid2.m自整定PID控制主程序就可得到系统的仿真曲线。
选择预定参数Kp0=50,Ki0=150,Kd0=1200,根据程序仿真如下图所示:
Kp0=50,Ki0=150,Kd0=1200
由图可见虽然系统响应快,没有超调,但是没有实现跟踪,做到无静差。
改变参数选择,提高积分环节:Kp0=50,Ki0=500,Kd0=1500
Kp0=50,Ki0=500,Kd0=1500
响应略微有些超调,基本跟踪良好,调高Ki环节能实现无静差,但要相应增大微分环节避免超调量的过大。
三、经典PID与模糊PID控制系统的比较
简单地说,模糊PID控制器的具体实现过程就是用数字单片机为硬件基础,以软件实现模糊控制来实现变积分系数模糊PID控制,在变积分系数模糊PID控制中要用到各种算法来实现其推理过程,这些算法包括推理的数据结构、隶属函数的定义、隶数函数的形状及表示算法、控制规则的表示和识别算法以及反模糊化的算法等。
通过计算机仿真实验验证了PID模糊自整定控制方法的正确性。
模糊PID 能对常规的PID控制器的参数实现智能调节,具有改善被控过程的动态和稳态性能作用,在提高系统抗干扰性及参数实变的鲁棒性等方面优越于常规的PID调节器。
由于模糊控制规则的智能性,是人类对复杂性系统的控制能力有较大提高。