模糊控制与PID控制的比较
PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较_张金焕
第27卷 第5期 武汉理工大学学报 信息与管理工程版 V o.l 27N o .52005年10月 J OU RNAL OF WU T (I NFO R M AT ION ＆M ANAG E M ENT E NG I NEER I NG ) O c.t 2005文章编号:1007-144X (2005)05-0286-05收稿日期:2005-05-15.作者简介:张金焕(1981-),女,山东济宁人,武汉理工大学信息工程学院硕士研究生.基金项目:国家自然科学基金资助项目(50335020).PI D 控制系统和模糊自适应PI D 控制系统的研究及比较张金焕(武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070)摘 要:首先介绍了P ID 控制系统的工作原理,因P I D 控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。
但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。
为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。
模糊P I D 控制系统就是模糊理论与传统的P ID 控制器的结合。
最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。
关键词:P ID 控制;模糊P ID 控制;模糊控制;模糊推理中图法分类号:TP373+.4 文献标识码:A1 引 言在工业控制中,PI D (Propo rtion ,I n t e gra l ,D if -fer ential )控制是工业控制中最常用的方法。
但是,它具有一定的局限性:当控制对象不同时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
为了使控制器具有较好的自适应性,实现控制器参数的自动调整,可以采用模糊控制理论的方法[1]。
模糊控制已成为智能自动化控制研究中最为活跃而富有成果的领域。
其中,模糊PI D 控制技术扮演了十分重要的角色,并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。
到目前为止,现代控制理论在许多控制应用中获得了大量成功的范例。
模糊控制与PID控制的对比及其复合控制
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短、 优势互补 ， 了一种模糊 ＰＤ复合 型控 制器 。 设计 Ｉ 该复合控制器根据偏差范围的大小 ， 通过模糊控制与 ＰＤ 制的 自 Ｉ控 动切换
工业控制最常用的控制算法
工业控制中必备的算法大全一、PID控制算法PID控制算法是最常用的一种工业控制算法，它是一种反馈控制算法，通过对被控制系统的测量值与期望值之间的差值进行比较，按照比例、积分和微分的系数来调整控制器的输出，使被控制系统稳定在设定的目标状态。
PID控制算法可以适用于各种各样的控制系统，包括温度、压力、流量、位置等控制系统。
二、模糊控制算法模糊控制算法是基于模糊逻辑的一种控制算法，与PID算法相比，模糊控制算法更适用于复杂的非线性系统控制。
模糊控制算法通过将输入变量与输出变量之间的关系表示为模糊规则，利用模糊推理引擎来控制被控制系统。
和PID控制算法相比，模糊控制算法更加适用于大量输入变量和复杂的非线性系统。
三、神经网络控制算法神经网络控制算法是基于神经网络理论的一种控制算法，它可以自适应地调节系统的控制参数。
神经网络控制算法可以根据过去的测量数据和控制输出值来自适应地调整神经网络的权重和阈值，以满足控制系统的要求。
神经网络控制算法可以适用于非线性、时变、参数变化等具有复杂动态性的工业控制系统。
四、遗传算法遗传算法是一种优化算法，可以用来解决复杂优化问题。
在工业控制中，遗传算法可以用来寻找最佳的控制参数。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程来搜索最优解。
遗传算法将控制参数看做是染色体上的基因，通过交叉、突变等基因操作来生成新的染色体，逐步优化控制参数，直至得到最优解。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于模型的控制算法，它通过建立被控制系统的数学模型，预测未来的状态，并根据预测结果来生成控制信号。
模型预测控制算法能够适用于复杂的非线性系统，但需要建立准确的数学模型。
【结论】在工业控制中，PID控制算法是最为常用的控制算法，但是针对一些非线性、复杂的系统，模糊控制、神经网络控制、遗传算法和模型预测控制等算法也逐渐得到广泛应用，提高了工业控制技术的精度和效率。
模糊PID与常规PID的比较
最优控制与智能控制基础文献总结报告模糊PID与常规PID的MATLAB仿真比较与分析学生：班级学号：5080628任课教师：段洪君提交日期：2011.04.02成绩：_____________文献总结报告自查表随着丄业的发展和社会的进步，被控对象越来越复朵，其数学模型的建立也越发困难，对于很多控制对象有的只能建立起粗糙的模型，有的其至无法建立模型。
这类对象往往被称为不确定性系统。
对于不确定性系统很难用传统的控制方法取得满意的控制效果。
但是对于这类系统，人类却可以凭借自身的操作经验进行很好的控制。
于是，人类将这些专家控制经验转化为可以用计算机实现的算法, 为不确定性系统的控制开辟一条新途径。
而后，控制专家运用模糊控制工具，结合人类的专家控制控制经验建立了一种新型的控制方法模糊控制。
模糊控制的基本思想是将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器从而实现对被控对象的控制。
模糊控制器的基本工作原理是：将测量得到的被控对象的状态经过模糊化接口转换为用人类自然语言描述的模糊量，而后根据人类的语言控制规则，经过模糊推理得到输岀控制量的模糊取值，控制量的模糊取值再经过清晰化接口转换为执行机构能够接收的精确量。
PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点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、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。
它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。
PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID 控制器的参数整定是一件比较困难的事。
合理的PID参数通常山经验丰富的技术人员在线整定。
在控制对象有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。
为此，需要引入一套模糊PID控制算法。
所谓模糊PID控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化，以达到较为理想的控制效果。
模糊控制与PID传统控制比较
模糊控制与
传统PID控制比较
目录
引言 (3)
第一章开环测试 (3)
1.1开环测试 (3)
1.2 PID控制 (4)
1.2.1 PID概述： (4)
1.2.2 PID结构 (4)
1.2.3 PID参数作用 (5)
1.2.4 PID调节方法（自整定过程） (6)
第二章：模糊控制 (10)
2.1模糊控制技术的起源与特点 (10)
2.2模糊控制论的特点： (11)
2.3模糊控制研究现状： (11)
2.4模糊控制的发展趋势： (12)
2.5设计一个模糊控制器规则： (12)
2.6一个基本模糊控制器主要有三个功能 (13)
2.7模糊控制器主要步骤： (13)
2.9 simulink仿真 (15)
第三章：模糊控制与传统PID控制比较： (16)
3．1 死区、迟滞 (16)
3.2 PID控制器和模糊控制器对比： (17)
参考文献： (20)
引言
模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。
模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。
不论是对复杂的水泥回转窑的控制，还是在智能化家用电器中的应用，模糊控制都充当着重要的角色。
以下我们从一个典型工业过程通常可以等效为二阶系统加上一个非线性环节（如纯滞后），给出如下典型控制对象传递函数的一般形式：[1]
Gp（s）=K*e-τs/(T1s+1)（T2s+1）
第一章开环测试
1.1开环测试：取K=1，T1=2，T2=4，τ=0.1；
在simulink中搭建开环测试框架图：
图1 开环测试图
仿真结果：。
传统PID控制与模糊控制方法的仿真比较研究
科技资讯科技资讯S I N &T NOLO GY I NFORM TI ON2008N O.07SCI EN CE &TECHN OLOG Y I NFOR M A TI O N高新技术传统PI D 控制是通过调整参数获得良好控制效果的,但参数整定值只具有一定局域性的优化值,全局控制效果不是很理想。
模糊控制器是近年来发展很快的一种新型控制器,它能方便地将专家的经验与推理输入计算机中,使计算机在控制时可以像人一样思考并解决问题,从而达到控制被控对象的目的。
本文利用M at l ab 仿真软件,分别将传统PI D 控制与模糊PI D 控制应用于交流伺服系统的控制中,并作了仿真比较研究。
1加入传统PI D 控制器的交流伺服电机系统的仿真对于交流伺服电机这一具有非线性、不确定性等特征的被控对象,我们可用近似的数学模型传递函数来表征系统在无转动惯量变化、无冲击和力矩干扰等情况下的系统的动态特性。
1.1程序法先用M at l ab 程序法,对该伺服电机系统进行传统PI D 控制模拟仿真,程序运行后结果为:加入传统PI D 控制器前后的幅值裕量分别为21.114(dB )和20.4876(dB ),相位裕量分别为18.3824度和63.5621度,最大超调量分别为59.0024%和20.5%;传统PI D 控制器加入前后的阶跃响应仿真曲线对比如图1所示。
1.2模块法为使传统PI D 控制产生更好的效果,可用模块法仿真加入传统PI D 控制器的伺服电机系统(即用M a t l ab/Si m ul i nk 的现成PI D 控制模块)中,仿真框图如图2所示。
在开关打到下面时,即接入PI D 控制器,在线根据经验反复调整PI D 控制器的kp 、kd 、ki 三个参数,当kp=7.6179,kd =0.1001,ki =144.868时,运行仿真得出的阶跃响应波形如图3所示,其控制效果的动态性能(调节时间t s =0.4s、超调量)比程序法好了不少,但控制精度还差些。
模糊控制与PID控制在机器人控制系统中的应用比较研究
模糊控制与PID控制在机器人控制系统中的应用比较研究机器人控制系统是现代机器人技术的关键之一。
机器人控制系统通常由多种控制算法组合而成，以实现控制机构、传感器和执行器之间的有效沟通和合作。
其中，模糊控制和PID控制是被广泛应用的两种控制算法。
本文将对这两种控制算法进行比较研究，探讨它们在机器人控制系统中的应用情况。
1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制技术，它使用模糊变量和规则来描述并控制非线性、模糊和复杂的系统。
模糊控制器通常包括模糊推理机、模糊集和模糊逻辑。
通过对输入变量的模糊化和规则的匹配，模糊控制器可以对机器人的动作进行柔性控制，从而满足不同场景下的控制需求。
在机器人控制系统中，模糊控制应用广泛。
例如，机器人的避障控制、路径规划控制和手臂控制等都可以采用模糊控制算法进行优化。
模糊控制有以下优点：1.1 适应复杂系统由于模糊控制算法能够实现非线性、模糊和复杂系统的控制，因此可以针对具有多种信号输入和输出的机器人进行调整和优化，使机器人的响应更为准确。
1.2 开发简单快速使用模糊控制进行机器人控制时，只需要基于模糊集、模糊逻辑和模糊推理等基本概念，即可实现所需的控制动作，而无需进行大量的复杂运算和数据处理，开发难度较小且开发速度快。
1.3 灵活性高机器人控制中的模糊控制通过对机器人动作的柔性控制，使得可实现与机器人环境之间的互动，等效于人的行为，因此其兼容性和灵活性更高。
2. PID控制PID控制器是一种基于比例、积分、微分（英文缩写P、I、D）三个参数的控制算法。
PID控制器能够检测到偏差、积分误差和微分误差，并结合比例系数、积分系数和微分系数，计算出一个控制动作，使机器人实现期望动作。
在机器人控制系统中，PID控制同样应用广泛。
例如，对于机器人的姿态控制、精密装配控制和行走活动控制等，PID控制都可以派上用场。
PID控制有以下优点：2.1 稳定性好PID控制器天然的误差反馈机制，使得可以有效地避免系统出现较大的误差，保证系统状态中的稳态性。
DC／DC变换器模糊控制和PID控制比较研究
特 定 工作 点 Ｑ ， Ｒ） 控制 到输 出 电压 的 （ Ｄ， 处
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摘要 ： 糊控 制器 因 具有控 制鲁 棒性 强 ， 模 设计 不 依赖 于被控 对 象精 确模 型等 优 点而 逐渐 应用 在 电力 电子变 换 器 中。以 Ｂ ｏｔ 换器 为例 ， ｏｓ变 从设计 方法 、 具体 工程 实现和 实验 结果三方 面对传 统线性 比例积 分微 分 （ｉ ） ｒｏ 控制 器和模 糊控 制器进 行 了对 比分析 。详细 阐述 了 ＰＤ控制 器和 模糊控 制器 的设 计方 法 ， Ｉ 对其 设计 的侧 重 点进行 了对 比。 过实验 对 比 了线性 ＰＤ控 制器 与模糊控 制器 的控制 性能 。 通 Ｉ 实验结 果表 明 ， 糊控 制技 术相对 于线性 模
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模糊控制与PID控制的比较
自20世纪60年代中期起，模糊控制逐渐崭露头角，其优越性也引
起了人们的关注。
除了模糊控制，当今热门的控制算法之一是PID控制。
那么，模糊控制与PID控制之间的区别是什么呢？它们各自的优
缺点是什么？在特定的应用场合下，哪种控制算法更适用？
一、模糊控制概述
模糊控制是一种无需准确模型或参数即可执行复杂控制系统的方法，它仅使用模糊逻辑来描述输入和输出之间的关系。
模糊控制系统的输
入和输出都是模糊变量。
与其他控制方法相比，模糊控制系统可以更
好地处理不确定性和模糊性，具有更强的容错能力和适应性。
模糊控制系统由四个主要组成部分组成：模糊化、模糊推理、解模
糊化和规则库。
模糊化部分将传感器输出信号转换为模糊变量，模糊
推理部分使用模糊逻辑基于模糊规则将模糊变量转换为控制信号，解
模糊化部分将控制信号转换为精确的控制信号，规则库存储了模糊规
则及其权重。
二、PID控制概述
比例积分微分（PID）控制是一种经典的控制算法，其控制草图由
三个部分组成。
比例项（P）根据当前误差大小进行输出，积分项（I）可以消除稳态误差，微分项（D）可以提高系统的稳定性并抑制系统的
震荡。
PID控制器的设计基于系统的数学模型，在许多应用中，这个模型
是已知的。
在这些情况下，PID控制器可以通过调整不同部分的增益以进行优化。
三、模糊控制与PID控制的对比
1. 精度
PID控制器可以实现非常高的精度，特别是在恒定环境下，模糊控
制器具有更高的容错能力和适应性，而且围绕控制正常的范围内快速
做出反应。
2. 调节
PID调节通常是更容易实现的PLC控制器中自动化开发环境的系统。
Fuzzy可能更多地需要手动调整和对规则进行逐步精细的训练，但它也
可以被训练自动化。
3. 适应性
模糊控制器的好处是可以轻松地处理不确定性和模糊性，因此可以
应对复杂环境。
PID控制器则对不确定性和模糊性更加敏感，而且会因不确定性的变化而导致过度响应或不足响应的问题。
4. 实际应用
PID控制器广泛应用于许多领域，如化工、制造和机械工程。
这些
应用通常基于许多方面的真实度量数据，控制理论对于实现高度准确
的控制非常重要。
模糊控制则特别适用于控制飞机、火车和其他复杂的移动系统。
四、总结
模糊控制和PID控制都各有优缺点，优劣取决于特定应用环境和任务。
PID是一种精确控制，并被广泛应用于许多工业领域，而模糊控制则特别适用于处理不确定性和模糊性的应用场合。
在实践中，一些系统中使用模糊控制和PID控制的混合控制器来结合这两种技术，以获得更好的控制性能和更多的适应性。