模糊PID控制
模糊PID控制
2 模糊PID参数自整定方法[1]2.1模糊控制的基本原理模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制，其基本概念是由美国加利福尼亚大学著名教授查德（L.A.Zadeh）首先提出的，经过20多年的发展，在模糊控制理论和应用研究方面均取得重大成功。
模糊控制的基本原理框图如图2-1所示。
它的核心部分是模糊控制器，如图中划线框中部分所示，模糊控制器的控制规律由计算机程序实现。
实现一步模糊控制算法的过程描述如下：微机经中断采样获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E，一般选误差信号E作为模糊控制器的一个输入量。
把误差信号E的精确量进行模糊变成模糊量。
误差E的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到误差E的模糊语言集合的一个子集e，再由e和模糊控制规则R 根据推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u。
u=e·R图2-1 模糊控制原理框图2.2 PD参数自整定方法2.2.1 参数自整定模糊PD控制系统结构如图2-2所示图2-2 系统结构框图PD参数自整定是找出PD三个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对三个参数修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动|、静态性能。
2.2.2 PD参数自整定原则从系统的稳定性，响应速度，超调量和稳态精度等各方面来考虑，Kp、Ki、Kd的作用如下：⑴比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。
Kp越大, 系统的响应速度越快,系统的调节精度越高,但易产生超调,甚至会导致系统不稳定。
Kp取值过小,则会降低调节精度,使响应速度缓慢,从而延长调节时间,使系统静态、动态特性变坏。
⑵积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。
Ki越大,系统静态误差消除越快,但Ki过大,在响应过程的初期会产生积分饱和现象,从而引起响应过程的较大超调。
若Ki过小,将使系统静态误差难以消除,影响系统的调节精度。
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。
模糊pid原理
模糊pid原理
模糊PID原理
PID控制是一种常用的控制算法，可以实现对系统的自动控制。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制项
组成，通过计算这三个控制项的值来调节系统的输出，以达到期望的状态。
比例控制项（P）根据系统的误差信号来调整输出。
它与误差
成正比，误差越大，输出也会越大。
比例控制项的作用是使系统的响应快速且精确，但在某些情况下可能会引发超调或振荡的问题。
积分控制项（I）是对误差信号进行累积运算，并与积分时间
相乘。
积分控制项的作用是消除系统的静差，使系统的输出能够达到期望的状态。
但如果积分时间设置不当，可能会导致系统的响应速度变慢或产生超调。
微分控制项（D）是对误差信号的变化率进行计算，并与微分
时间相乘。
微分控制项的作用是抑制系统的振荡或超调，使系统的输出更加稳定。
但如果微分时间设置过大，可能会引发系统的抖动或震荡。
模糊控制则是在PID控制的基础上引入了模糊逻辑来调整PID 各个参数的权重。
模糊控制根据系统的输入和输出，通过模糊化、规则库匹配和去模糊化的过程，确定PID各个参数的取值，从而实现对系统的自适应控制。
模糊控制可以有效地应对
非线性、复杂的系统，具有较强的鲁棒性和适应性。
总之，模糊PID控制通过模糊化逻辑来调整PID各个参数的权重，从而实现对系统的自适应控制。
它在处理非线性、复杂系统时表现出较好的鲁棒性和适应性。
模糊PID控制
Fuzzy - simulink有关模糊PID问题概述最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：(1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp 与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
(2)当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
(3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
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。
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。
pid模糊控制算法
PID模糊控制算法介绍PID控制算法在控制系统中，PID是一种常用的控制算法，其全称为比例-积分-微分控制（Proportional-Integral-Derivative Control）算法。
PID控制是一种反馈控制算法，通过根据系统输出和预期输出之间的误差来调整控制器的输出，以使系统输出逼近预期输出。
PID控制算法被广泛应用于工业控制、机器人控制、自动驾驶等领域。
PID控制算法由三个部分组成： - 比例（Proportional）：比例控制部分根据误差的大小，产生一个与误差成正比的控制量。
比例控制可以实现快速响应，但可能产生稳态误差。
- 积分（Integral）：积分控制部分根据误差的累积值，产生一个与误差积分成正比的控制量。
积分控制可以消除稳态误差，但可能导致超调和振荡。
- 微分（Derivative）：微分控制部分根据误差的变化率，产生一个与误差导数成正比的控制量。
微分控制可以增加系统的稳定性，减少超调和振荡，但可能引入噪声。
模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，与传统的精确控制方法相比，模糊控制更适用于处理不确定性、模糊性和非线性的问题。
模糊控制使用模糊规则来描述输入和输出之间的映射关系，通过模糊推理和模糊集合运算来产生控制量。
PID模糊控制PID模糊控制是将PID控制算法与模糊控制相结合的一种控制方法。
PID模糊控制通过将PID控制器的参数调整为模糊集合，以便更好地适应系统的动态特性和非线性特性。
PID模糊控制可以克服PID控制算法在处理非线性系统时的局限性，提高控制系统的性能和鲁棒性。
PID模糊控制的基本原理PID模糊控制的基本原理是将PID控制器的输入和输出转换为模糊集合，通过模糊推理和模糊集合运算来确定最终的控制量。
具体步骤如下： 1. 确定模糊控制器的输入和输出变量：通常将系统误差和误差变化率作为模糊控制器的输入变量，将控制量作为输出变量。
2. 设计模糊规则库：根据经验和专家知识，设计一组模糊规则，来描述输入和输出之间的映射关系。
模糊pid控制-python实现
模糊pid控制 python实现模糊PID控制（Fuzzy PID control）是一种基于模糊逻辑的控制方法，它结合了模糊控制和经典PID控制的优点，可以在复杂和不确定的环境中实现精确的控制。
本文将介绍模糊PID控制的原理、实现方法以及在Python中的应用。
一、模糊PID控制的原理PID控制是一种经典的控制方法，它通过比较实际输出与期望输出之间的误差，根据比例、积分和微分三个参数进行调节，使系统输出逐渐趋近于期望值。
然而，传统的PID控制方法在面对非线性、时变和不确定性系统时表现不佳。
模糊PID控制通过引入模糊逻辑来解决传统PID控制的问题。
模糊逻辑是一种能够处理模糊信息的数学方法，它可以将模糊的输入映射到模糊的输出。
模糊PID控制器通过将误差、误差变化率和误差积分三个输入量模糊化，然后根据一组模糊规则进行推理，得到模糊输出。
最后，通过解模糊化的方法将模糊输出转化为具体的控制量。
二、模糊PID控制的实现方法1. 模糊化模糊化是将具体的输入量映射到模糊集合上的过程。
常用的模糊化方法有三角隶属函数、梯形隶属函数和高斯隶属函数等。
根据具体的问题和经验，选择合适的隶属函数进行模糊化。
2. 规则库规则库是模糊PID控制的核心。
它包含了一组模糊规则，用于根据输入量的模糊值推理出输出量的模糊值。
模糊规则一般采用IF-THEN的形式，例如“IF 误差是A1 AND 误差变化率是B2 THEN 输出是C3”。
规则库的设计需要根据具体问题进行，可以基于经验或者专家知识。
3. 推理机制推理机制是根据模糊规则进行推理的过程。
常用的推理方法有最大最小合成、模糊推理和模糊推理和等。
推理机制将模糊输入与规则库进行匹配，然后根据匹配的程度计算出模糊输出的隶属度。
4. 解模糊化解模糊化是将模糊输出转化为具体的控制量的过程。
常用的解模糊化方法有最大隶属度法、面积法和重心法等。
解模糊化方法根据模糊输出的隶属度分布，计算出具体的控制量。
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模糊PID控制器在伺服系统中的应用
造车网2008年09月09日
0 引言
传统PID（比例、积分和微分）控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。
但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。
不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。
本文介绍了基于车载伺服系统的模糊PID控制，它不需要被控对象的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控对象参数的任何变化。
并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID控制使系统的性能得到了明显的改善。
1 传统PID与模糊PID的比较
1.1 PID控制
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非常令人头痛的事。
合理的PID参数通常由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，引入了一套模糊PID控制算法。
1.2 模糊PID控制
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PID 控制共包括参数模糊化、模糊规则推理、参数解模糊、PID控制器等几个重要组成部分。
计算机根据所设定的输入和反馈信号，计算实际位置和理论位置的偏差e以及当前的偏差变化ec，并根据模糊规则进行模糊推理，最后对模糊参数进行解模糊，输出PID控制器的比例、积分、微分系数。
2 车载天线伺服系统
2.1 车载天线伺服系统的组成
车载天线系统由两部分组成：户外设备和户内设备。
户外设备主要是天线伺服跟踪系统（包括平台、平台伺服跟踪系统、惯性传感器、GPS、卫星天线等）;户内设备主要是控制器（包括各传感器接口、数据采集、控制器、卫星接收机等）和主控计算机，两者之间采用电缆连接，具有稳定跟踪和接收卫星信号的两大功能。
本系统采用德州仪器推出的TMS320LF2407A，与传统的单片机相比有巨大的优势。
只需外加较少的硬件即可实现电机控制系统。
本系统采用增量式光电码盘反馈转子的速度和磁极位置及初始位置。
车载天线伺服系统模糊PID控制框图如图1所示。
图1 车载天线伺服系统模糊PID控制框图
2.2 车载天线伺服系统数学模型的确定
若电机的负载为常数且只输出电机转动的角速度，则得到直流伺服电机的传
递函数如式（1）。
其中，ωa是转子旋转的角速度，K V和K t是由永磁体的磁通密度、转子绕组的数目以及铁芯的物理性质决定的速度常数和力矩常数， J是转子和电机负载的转动惯量。
B是整个机械旋转系统的阻尼常数。
由电机特性与系统特性，得到电机各参数R a; L a;K V;K t;J; 的值：把这些参数值代入式（1），得到电机的传递函数如式（2）所示：
转台下部直流伺服电机驱动子系统结构框图如图2所示，其中1/10为蜗轮蜗杆的减速比。
图2 直流伺服电机转动系统结构框图
3 模糊PID控制器的设计
PID参数的模糊自整定是找出PID三个参数Kp、Ki、Kd与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断的监测e和ec，根据模糊控制原理对三个参数进行在线的整定。
PID参数的设定是靠经验及工艺的熟悉,参考测量值与设定值曲线,从而调整Kp、Ki和Kd的大小。
模糊控制规则是用于修正PID参数的，模糊控制规则根据过程的阶跃响应情况来考虑求取。
规则如下所示：
（1）预选择一个足够短的采样周期让系统工作;
（2）仅加入比例控制环节,直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡,记下这时的比例放大系数和临界振荡周期﹔
（3）根据下面的具体规则修改PID控制器参数，直至满意为止。
根据上面所述的模糊控制规则，采用如下的PID参数的调节规则，如表1、表2、表3所示。
表1 Kp规则调节表
表2 KI规则调节表
表3 Kd规则调节表
PID三个参数的模糊规则库建立好以后，就可以根据模糊控制理论进行参数的自调整。
将系统误差e和误差变化率ec变化范围定义为模糊上的论域：
e,ec=｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝
在模糊控制规律中，e和ec的语言变量值取“负大”（NB），“负中”（NM），“负小”（NS），“零”（ZO），“正小”（PS），“正中”（PM），“正大”（PB）共7个值。
它们的隶属度函数都是三角形，并且，每个值所取的范围宽度相等。
4 仿真结果
为了验证PID模糊控制器的控制效果，用Matlab/Simulink软件进行仿真，根据系统的数学模型，仿真框图如图3所示。
图3 车载天线伺服系统仿真框图
运行仿真程序，得到如图5所示的仿真结果。
从图中可以知道，在阶跃响应
下，与传统PID仿真图4相比，该系统的上升时间和调节时间大大缩小，超调量明显减小，大大提高了系统的动态性能。
图4传统PID动态响应曲线
图5模糊PID动态响应曲线
5 结束语
本论文将模糊控制与SIMULINK相结合，对车载伺服系统设计了一个比较合理的模糊PID控制器并且进行MATLAB仿真。
由于车载天线处于一个实时变化的环境，导致系统参数可能会根据环境变化。
传统的固定控制参数的控制策略没有办法满足这样的需求，而模糊自适应控制却恰好弥补这一缺陷。
同时模糊自适应控制还很好地解决了伺服系统本身自带的由于惯量引起的误差。
软硬件结合真正满足了系统的快，准，稳。
为军事上各种雷达天线的设计提供了参考。