PID模糊控制器发展现状综述

模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。

PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。

随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。

为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。

1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。

模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。

与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。

但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。

而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。

因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。

把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息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，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。

2模糊PID控制器设计2.1模糊PID控制器原理基于模糊逻辑推理的PID控制器是以控制专家整定PID控制器参数的经验和知识为基础，通过对系统过渡过程模式的在线识别，对PID参数进行自整定。

它是在PID算法基础上增加了误差和误差变化率的计算，并将在工艺分析和操作经验基础上总结的专家知识，以启发式语句if(条件)then(结果)的形式组成知识库，经模糊合成推理形成模糊查询表[5]，如果在某一采样时刻观察到响应曲线模式与所期望的模式不同，就根据模式状态变量和，通过实时调整机构在知识库中搜索相应的模糊推理矩阵，并进行参数调整，直到其输出达到期望的响应为止。

PID参数的模糊自动调整思想是依据被控对象的响应在采样时刻的误差和误差的变化率两个因素来确定参数调整量的极性和大小的[6]。

本质上同时兼顾了被控对象响应的“静态性能”(是高于还是低于给定值)和响应的“动态性能”(是靠近还是偏离给定值)两个因素。

其算法过程是利用对应的控制表将控制指标模糊化，然后将它与知识库中的模糊规则进行匹配，就可得到相应的参数调整量[7]，因此有实际控制系统的响应值到模糊控制表的条件的转化过程和其规则的操作值到实际的调整系数的判决过程。

控制框图如下图所示：图1参数模糊自整定PID控制系统2.2模糊控制PID参数整定过程1.确定被控对象及初始参数：目前工程上常用的方法是对过程对象施加阶跃信号，测出过程对象的阶跃响应，然后由阶跃响应曲线确定过程的近似传递函数。

被控对象的传递函数确定后选取合适的方法确定PID控制器的参数，得到三个参数初值。

2.输入输出变量的模糊化：运用模糊控制表进行PID参数自整定的模糊算法设计。

首先将偏差、偏差的变化率及输出参数模糊化，确定各自的模糊子集的隶属度，接着用的模糊校正模型来表达参数的矫正过程，最后应用模糊合成推理计算出的模糊控制参数调整表。

3.模糊合成推理方法：根据专家经验，系统在被控过程中基于系统输出响应，在不同的和下，对PID的控制器参数的整定要求可得出简单的相关规律，再根据的作用在于加快系统的响应程度，提高系统调节精度，的作用在于消除系统的稳态误差，的作用在于改善系统的动态特性，制作出参数控制规则表，然后根据模糊关系公式可求出的模糊控制子集。

4.解模糊并建立模糊控制查询表：经过模糊推理，得到的输出量是模糊值，并不能直接用于控制被控对象，通常被控对象只能接受一个精确的控制量，所以必须经过解模糊过程将模糊推理得到的值转化为一个确定的值，用其控制被控对象。

在推理得到的模糊集合中，取一个最能代表这个模糊集合的单值的过程称为解模糊判决。

5.模糊PID算法：由、以及的模糊子集的隶属度，再根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数的模糊调整规则，运用模糊合成推理设计出的PID参数模糊调整表，这是整定系统模糊控制算法的核心，将其存入计算机中供查询。

然后用在线自整定得到的PID参数就可根据PID控制算法的离散差分公式位置式计算方法计算出输出控制量。

3模糊PID控制的研究现状模糊PID控制以其能够有效地调整复杂非线性模型参数的优势引起广泛关注并迅速发展起来。

目前，自模糊PID控制器主要有以下三种主要基本形式：(1)增益调整型(Gain一scheduling)模糊PID控制器由于常规PID调节器不具有在线调整参数的功能，使其不能满足偏差及偏差变化对PID 参数的自整定要求，从而不能满足要求的性能指标或影响了其控制效果的进一步提高。

为了满足这个要求，利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，便构成了增益调整型模糊PID 控制器。

该类控制器中输出的物理量直接对应增益参数，通过应用模糊规则实现对三个增益参数的调整。

近几年，对这种类型模糊PID控制器的研究和应用比较多。

文献[8]给出了四种典型结构：运用在线辨识策略的自整定PID模糊控制器，在线实时模糊自整定PID控制器，Fuzzy—PID自动调节控制器，基于Fuzzy推理的自调整PID控制器。

采用文献[9]提出的基于Fuzzy 推理的自整定PID控制器参数方法设计的控制器在跟踪设定值和抑制扰动方面，控制效果都有很大的改善。

文献[10]将Fuzzy—PID控制应用到交流伺服系统中，使得系统在不同的负载下具有较强的鲁棒性，可实现大范围内高精度控制。

文献[11]提出的Fuzzy—PID控制器利用单参数因子对三个PID参数进行参数化处理，当在线参数发生偏移时，把PID控制器作为补偿公式的基本控制，从而把过程的输出调节到给定值，实现自动调节。

对于那些含有对被控过程在线辨识环节的Fuzzy—PID控制器，对具有不确定性的对象有较好的控制效果，通常用两种方式实现对被控过程的在线辨识：一种是运用模糊规则控制的同时进行在线辨识，另一种是利用神经网络的逼近能力和自学习能力，把神经网络训练成可代替被控对象的逆模型，然后再进行控制。

（2）直接控制量型(Direct-action)模糊PID控制器如果模糊推理机的输出是PID原理范围内的控制作用量，则该控制器属于直接控制量型。

模糊PID控制算法结构研究的许多新成果不断涌现，用最为深刻的理论分析证明了具有最简单线性控制规则的二维模糊控制器的输出可等同于一个非线性PI控制器，在线性对象和非线性对象上的仿真结果表明了模糊控制器同PI控制器的内在联系和区别。

并将此方法推广到具有通常线性控制规则的二维模糊控制器，证明了其输出可等同于一个全局多层次线性关系式和一个局域非线性PI控制器，将结构分析方法推广到具有线性规则的三维模糊控制器上，得出了三维模糊控制器的一般解析输出表达式，证明了具有一般线性推理规则的三维模糊控制器可等同于一个全局多层次关系式和一个局部非线性PID控制器。

文献[12]基于正态分布隶属函数，分别导出了一维模糊控制器和二维模糊控制器的解析表达式，并证明了其渐近结果，因而从另一个角度揭示了模糊控制器的实质。

文献[13]的结论认为常规PID 控制是一种特殊结构的模糊控制。

(3)混合型(Hybrid)模糊PID控制器混合型模糊PID控制器可以有各种形式出现：如增益调整型与直接控制量型的结合，或传统线性PID控制器与模糊控制器的结合。

类比传统的PD，PI，PID控制，模糊控制器亦可分为PD，PI和PID型。

人们在1974年Mamdani工作的基础上，提出了二维模糊控制器结构。

这种模糊控制器主要可分为两类：PI型的模糊控制器，由偏差及偏差的和作为输入量；PD型的模糊控制器，由偏差及偏差变化率作为输入量。

但二者都有不足，PI型控制由于有积分的作用，在高阶系统中过渡过程较差；PD型控制因没有积分的作用，难以消除稳态误差，为此在模糊控制器中引入积分作用。

W.L.Bialkowski于1983年提出了由一个常规PI控制器和一个二维模糊控制器相并联而成的混合型模糊PID控制器，这种控制器可使系统成为无差模糊控制系统。

基于Astrom与Hagglund提出的改进比例控制的PID控制方法，Visioli[14]应用二维模糊推理方式计算“动态”的设定值的权系数，取得了比静态的固定值算法优良的控制效果，这是混合模糊PID控制器的另一种形式。

Kim等应用模糊前向补偿器与PID控制器结合的方式也可以被认为是一种混合型模糊PID控制器[15]。

4．模糊PID优势及发展方向目前，模糊控制已广泛地应用于工业过程控制、家用电器智能化、仪器仪表自动化、计算机及电子技术应用等领域[16][17][18]、尤其在交通路口控制、机器人、机械手控制，航天飞行控制，汽车控制，电梯控制，核反应堆及家用电器控制等方面，表现其很强的应用价值，它主要用于线调整复杂模型的参数，增加生产及工程过程的稳定性，提高工程或生产效率。

但是目前模糊PID方法还是存在一定的局限性使其无法的到广泛的应用。

例如在一些领域中，人们还不能完全掌握模糊PID方法的规律及模型。

而且一旦模糊控制表确定后，就不再改动，会降低控制的精确度。

4.1模糊自整定PID控制器优势1.随着系统设定值的增加，系统出现的过大超调,有效抑制控制初期系统超调量。

2.系统利用较少的控制规则，减小在线计算量,使本文方法控制系统响应速度明显加快。

3.对常规PD参数进行先粗调，再微调的控制方案,使系统稳定能力得到增强，有效提高稳态控制精度，具有良好控制性能。

4.2模糊PID控制发展方向模糊控制的核心在于它用具有模糊性的语言条件语句，作为控制规则去执行控制，控制规则往往是由对被控过程十分熟悉的专门人员给出的，所以模糊控制在本质上来说是一种专家控制，这种控制的控制规则充分反映了人的智能活动，但它的缺点在于主观性比较大，不能按给定的控制性能指标进行优化设计，因此并不能更充分的发挥模糊控制的优点。

但是可以从以下几个方面作进一步研究:（1）设计能在线自调整模糊控制规则的Fuzzy—PID控制器，实现控制规则的在线自调整。