基于Smith算法的模糊PID控制器的设计
基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真
基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真李静;周德俭;刘电霆;刘亮
【期刊名称】《人天科学研究》
【年(卷),期】2011(010)005
【摘要】针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,结合Smith预估算法能有效克服纯滞后、模糊控制鲁棒性较强以及PID控制稳态精度高这三者的优点,提出了一种模糊PID-Smith控制器的设计方法,并将其应用于电机网络控制系统中。
MATLAB仿真结果表明,新的控制方案与传统的Smith控制器、Fuzzy-PID控制器相比,不仅具有满意的控制性能,而且具有较强鲁棒性和抗干扰性能,稳态精度高,对时变滞后对象具有良好的控制效果。
【总页数】3页(P31-33)
【作者】李静;周德俭;刘电霆;刘亮
【作者单位】桂林理工大学机械与控制工程学院,广西桂林541004;广西工学院机械工程系,广西柳州545063;桂林理工大学机械与控制工程学院,广西桂林541004;桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.4
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2.基于MATLAB的纯滞后系统的模糊Smith控制器设计与仿真 [J], 谭敬辉;张绍
德
3.基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真 [J], 李静;周德俭;刘电霆;刘亮
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5.基于MATLAB的模糊控制器设计与仿真 [J], 黄春香
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基于模糊PID算法的温度控制系统的设计
基于模糊PID算法的温度控制系统的设计基于模糊PID算法的温度控制系统的设计摘要：本文主要介绍了基于模糊PID算法的温度控制系统的设计。
首先介绍了温度控制系统的背景和重要性，然后详细介绍了PID控制算法和模糊PID控制算法的原理和特点。
接着，我们设计了基于模糊PID算法的温度控制系统，并进行了实验验证，测试了系统的控制性能。
最后，对实验结果进行了分析和总结。
关键词：温度控制系统；PID控制算法；模糊PID控制算法；控制性能1. 引言随着科学技术的发展和工业生产的进步，温度控制在各个领域都起着重要的作用，如工业生产中的温度控制、环境监测中的温度控制等。
传统的温度控制系统采用PID控制算法，能够较好地实现控制目标。
然而，对于存在非线性、时变性、模型不准确等问题的温度控制系统来说，传统的PID控制算法不一定能够获得满意的控制效果。
因此，引入模糊PID控制算法成为了一个研究热点。
2. PID控制算法和模糊PID控制算法的原理和特点2.1 PID控制算法的原理和特点PID控制算法是一种经典的控制算法，由比例、积分和微分三个部分组成。
具体来说，PID控制器根据当前的偏差，分别计算比例部分、积分部分和微分部分的控制量，最后将这三个控制量进行线性组合，得到最终的控制量。
PID控制算法具有简单、稳定性好等特点，被广泛应用于工业控制领域。
2.2 模糊PID控制算法的原理和特点模糊PID控制算法是PID控制算法与模糊控制算法相结合的一种控制方法。
模糊控制算法能够处理非线性、不确定性的系统，因此在对温度控制系统进行非线性控制时，模糊PID控制算法可以更好地适应系统的变化。
模糊PID控制算法的核心思想是将PID控制算法中的参数进行模糊化，使得控制器能够根据当前的控制误差和误差的变化率进行模糊推理，从而实现对温度控制系统的精确控制。
3. 基于模糊PID算法的温度控制系统的设计3.1 系统结构设计基于模糊PID算法的温度控制系统包括传感器、执行器、温度控制器等部分。
基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真
图 ｌ
模 糊 ＰＩ 控 制 系 统 框 图 Ｄ
整定规则如下 ：
ａ 当 ｌ 大 时 ， ． Ｊ ｅ较 为使 系 统 具 有 较 好 的 跟 踪 性 能 ， 取 应 较 大 的 Ｋ 与 较 小 的 Ｋ ， 时 为 避 免 系 统 响 应 出 现 较 大 同
１ 模 糊 Ｐ Ｄ控 制 器 的 设 计 Ｉ
纯 滞 后 、 糊 控 制 鲁 棒 性 较 强 以 及 Ｐ Ｄ 控 制 稳 态 精 度 高 这 三 者 的优 点 ， 出 了一 种 模 糊 Ｐ 【 Ｓ ｔ 模 Ｉ 提 Ｉ ＿ ｍｉ ） ｈ控 制 器 的 设 计 方 法 ， 将 其 应 用 于 电机 网络 控 制 系统 中 。ＭＡ Ａ 并 ＴＬ Ｂ仿 真 结 果 表 明 ， 的 控 制 方 案 与 传 统 的 Ｓ ｔ 新 ｍｉ ｈ控 制 器 、 ｕ ｚ－ Ｉ Ｆ ｚｙ Ｐ Ｄ
Ｐ Ｄ控 制 是 一 种 典 型 的 传 统 反 馈 控 制 器 ， 有 结 构 简 Ｉ 具 单 、 棒 性 好 和 易 于 实 现 等 优 点 ， 广 泛 地 应 用 于 工 业 过 鲁 被
程 控 制 。在 网 络 化 控 制 系 统 中 ， 统 Ｐ Ｄ 控 制 器 的 参 数 传 Ｉ
的 调 整 对 被 控 对 象 的 数 学 模 型 依 赖 较 大 ， 且 控 制 过 程 中 并
Ｌ —— 吉 ． 疆两泵 ． ． ． ！ ．
．
结合 传 统 的 Ｓ ｔ 制 对 时 滞 过 程 控 制 的 有 效 性 ， 出 了 ｍｉ ｈ控 提
模 糊 Ｐ Ｄ－ｍｉ Ｉ Ｓ ｔ ｈ控 制方 案 ， 对 直 流 伺 服 电 机 控 制 系 统 进 并 行 实 例仿 真 分 析 ， 明 了 该 方 案 的有 效 性 。 证
３桂 林 理 工大 学 信 息科 学与 工程 学 院 ， 西 桂 林 ５ １０ ） ． 广 ４ ０ ４
基于Smith预估模糊PID的控制温度系统的设计与仿真
第３７卷第４期２０２３年７月兰州文理学院学报(自然科学版)J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y ofA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３７N o ．４J u l ．２０２３收稿日期:２０２３Ｇ０１Ｇ２０基金项目:安徽省科学研究重点项目(２０２２A H ０５２０００,２０２２A H ０５２００２);安徽三联学院校级平台重点研究项目(K J Z D ２０２２００６)作者简介:夏百花(１９８１Ｇ),女,安徽合肥人,副教授,硕士,研究方向为自动化．E Ｇm a i l :５５３７９７７５＠q q．c o m．㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０２３)０４Ｇ００５９Ｇ０５基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真夏百花,蒋龙云(安徽三联学院电子电气工程学院,安徽合肥２３０６０１)摘要:针对工业生产控制过程中的温度非线性㊁滞后大等缺点,设计了一种基于S m i t h 预估算法的模糊P I D 控制器．以一阶加滞后系统为例,通过对常规P I D 控制算法㊁S m i t h 预估控制算法和模糊P I D 控制算法的理论分析研究,提出了一种将S m i t h 预估控制和模糊算法相结合的控制方案应用于温度控制系统,并用S i m u l i n k 对温度控制系统进行仿真,得出常规P I D 控制算法对于滞后较大的系统无法适用,而采用S m i t h 预估模糊P I D控制算法的上升时间和调节时间分别减小了１s 和２s ．实验结果表明:基于S m i t h 预估的模糊P I D 控制算法在响应速度和调节过程中具有更大的优势．关键词:S m i t h 预估;模糊P I D ;大滞后中图分类号:T P １３㊀㊀㊀文献标志码:AD e s i gna n dS i m u l a t i o no f T e m p e r a t u r eC o n t r o l S y s t e mB a s e do nS m i t hE s t i m a t eF u z z y PI D X I A B a i Ｇh u a ,J I A N GL o n gＧY u n (S c h o o l o fE l e c t r o n i c a n dE l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g ,A n h u i S a n l i a nU n i v e r s i t y,H e f e i ２３０６０１,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e s h o r t c o m i n g s o f t e m p e r a t u r e i n i n d u s t r i a l p r o d u c t i o n c o n t r o l pr o c e s s ,s u c ha s n o n l i n e a r i t y a n d l a r g ed e l a y ,a f u z z y P I Dc o n t r o l l e rb a s e do nS m i t h p r e d i c t i o na l g o Ｇr i t h m w a s d e s i g n e d ．T a k i n g t h e f i r s t Ｇo r d e r p l u s d e l a y s y s t e ma s a n e x a m p l e ,t h r o u gh t h e t h e Ｇo r e t i c a l a n a l y s i s a n dr e s e a r c ho f c o n v e n t i o n a lP I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,S m i t he s t i m a t ec o n t r o l a l g o r i t h ma n d f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m ,t h i s p a p e r p r o p o s e d a c o n t r o l a l go r i t h mt h a t c o m Ｇb i n e dS m i t h e s t i m a t e c o n t r o l a n d f u z z y a l g o r i t h mt o a p p l y t o t h e t e m p e r a t u r e c o n t r o l s ys t e m ,a n du s e dS i m u l i n kt os i m u l a t e t h e t e m p e r a t u r ec o n t r o l s ys t e m ,a n dc o n c l u d e dt h a t t h ec o n Ｇv e n t i o n a l P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w a sn o t a p p l i c a b l e t o t h e s y s t e m w i t h l a r g ed e l a y ,T h e r i s e t i m e a n d a d j u s t m e n t t i m e o f t h eS m i t he s t i m a t e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m w e r e r e d u c e db y１s a n d ２s r e s p e c t i v e l y ．T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e f u z z y P I Dc o n t r o l a l g o r i t h m b a s e do nS m i t h p r e d i c t i o nh a d g r e a t e r a d v a n t a g e s i n r e s p o n s e s p e e d a n d r e gu l a t i o n p r o c e s s ．K e y w o r d s :S m i t he s t i m a t e ;F u z z y P I D ;l a r g e d e l a y ㊀㊀工农业生产控制过程中,温度控制约占据工业控制系统的７０％以上,但这些被控对象普遍存在一些较为复杂的因素,如动态特性复杂㊁非线性㊁干扰强㊁滞后时间较大等[１]．若采取简单控制系统且控制器采用常规P I D 控制时,对温度的控制效果并不是很理想,因此必须寻求更加先进且有效的控制方法．1㊀Smtih预估模糊PID控制算法的理论基础1.1㊀控制系统数学模型建立一般情况下,温度控制系统都具有非线性㊁时滞大等特点,为了简化温度控制系统的数学模型,可近似用一阶惯性加纯滞后环节或二阶系统加纯滞后环节来表示．在本文中,温度控制系统的数学模型用一阶系统进行简化,假设其传递函数可表示为G(s)＝K０T０s＋１e－τs＝G０(s)e－τs,(１)其中:K０表示被控对象的静态增益;T０表示被控对象的惯性时间常数;τ表示被控对象的滞后时间常数．在大多数被控过程的动态特性中,通常用τ/T的比值大小作为衡量被控过程纯滞后的严重程度,若τ/T＜０．３,被称为一般滞后过程,对于这类系统,使用常规的P I D控制算法就可得到满意的控制效果;若τ/T＞０．３,则称为大滞后过程,此类系统需采用较为复杂的控制算法进行控制．本文中所讨论的被控对象为大滞后过程,即τ/T＞０．３的温度控制系统．1.2㊀Smith预估模糊PID控制算法理论基础对于大多数定值控制系统来说,需要将被控对象的实时参数与设定值之间进行比较得到偏差,然后根据偏差的大小送入控制器中进行控制,其控制规律通常选用常规P I D(比例㊁积分㊁微分)控制算法,优点在于其原理简单,易于参数整定, P㊁I㊁D３个参数之间相互分离㊁互不干扰,且在分析系统时,也不需要对系统进行复杂的建模分析和处理．随着工业生产过程中控制系统对精度要求的不断提高和被控对象的日益复杂,特别是滞后较大的系统来说,常规的P I D控制算法已经无法满足系统所需的稳定性和精度要求．为了解决这种情况,本文主要以模糊控制算法为基础,采用基于S m t i h预估算法的模糊P I D控制算法对温度系统实施更加精确的控制．(１)反馈控制算法理论基础反馈控制算法是指系统的输出直接作用于系统的输入端,与输入信号进行比较产生偏差后送入控制器中发出控制信号[５],其模型如图１所示．由图１可知系统输出量Y(s)为Y(s)＝G c(s)G v(s)G(s)１＋G c(s)G v(s)G(s)X(s)．(２)图１㊀反馈控制系统模型㊀㊀系统的特征方程为:D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＝０,由于被控对象中存在着滞后环节e－τs项,因此会对系统的稳定性带来不利影响．(２)S m i t h预估控制算法理论基础S m i t h预估控制是一种针对于纯滞后系统设计的控制策略,其系统模型如图２所示．其基本思想[２]是:首先预先估计出被控过程的动态模型,然后引入一个和被控对象相并联的补偿器对被控对象的纯滞后时间进行补偿,使得被滞后了τ时间的被控量提前反馈到控制器的输入端,致使控制器提前发出动作,以减小系统超调,进而加速整个调节过程,从而对纯滞后时间进行削弱和消除．图２㊀S m i t h预估控制系统模型㊀㊀由图２可知此时的闭环传递函数为Y(s)X(s)＝{G c(s)G v(s)G０(s)e－τs}/{１＋G c(s)G v(s)G０(s)e－τs＋G c(s)G v(s)G０(s)(１－e－τs)}＝G c(s)G v(s)G０(s)e－τs１＋G c(s)G v(s)G０(s)．(３)从闭环传递函数可以看出,系统的特征方程D(s)＝１＋G c(s)G v(s)G０(s)＝０中已没有了e－τs 纯滞后项,即该系统与原系统相比已经消除了纯滞后对闭环系统稳定性的影响．(３)模糊P I D控制算法理论基础将S m i t h预估算法㊁常规P I D控制算法与模糊算法相结合就组成了模糊P I D控制算法,其控０６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷制系统模型如图３所示．图３㊀模糊P I D 控制系统模型㊀㊀本文选择的是目前使用较广泛的二维模糊P I D 控制器[３]．将模糊P I D 温度控制系统的给定温度X (s )与测量温度Y (s )之间的偏差记为E ,偏差变化率d e /d t 记为E C ．将E 和E C 作为二维模糊控制器的输入变量,其输出变量为P I D 控制器的参数K p ㊁K i ㊁K d 的修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d ．假定E 和E C 的模糊论域为[－５,５],ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊论域均为[－３,３],系统各参数论域如表１所列．表１㊀系统各参数论域表变量EE CΔK pΔK iΔK d基本论域[－１０,１０][－２,２][－１．５,１．５][－１．５,１．５][－３,３]模糊论域[－５,５][－５,５][－３,３][－３,３][－３,３]量化因子０．５０．４０．５０．５１㊀㊀采用七段式模糊的方法将输入变量和输出变量分解成７个模糊子集[４],其语言变量分别为:正大(P B )㊁正中(P M )㊁正小(P S )㊁零(Z O )㊁负小(N S )㊁负中(NM )和负大(N B )．常用的隶属度函数主要分为３类,即S 形(S M F )隶属函数㊁Z 形(Z M F )隶属函数和三角形(T R I M F )隶属函数,由于目前还没有较为成熟的方法来确定每个系统的具体隶属函数,因此本文选取计算量小㊁灵敏度高且稳定性好的三角形(T R I M F )隶属函数形作为模糊控制的隶属度函数,其曲线如图４所示．图４㊀E 的隶属度函数㊀㊀根据人的直接思维进行推理,采取系统输出的误差E 及误差的变化趋势d e /d t 来设计减小或消除系统误差的模糊控制规则．当误差E 较大时,在选择模糊控制量时应以减小或消除误差为主,而当误差E 较小但误差变化率变化较大时,模糊控制量的选择则应以在保证系统稳定的前提条件下,防止系统出现超调为主．根据专家和个人经验可得修正量ΔK p ㊁ΔK i ㊁ΔK d 的模糊控制规则如表２~表４所列．为了保证系统的稳定性㊁动态和稳态性能基本要求,由最大隶属度法可知,系统中所需的模糊P I D 控制参数,即比例㊁积分㊁微分的输出结果均在原始P I D 参数的基础上进行修正,其修正公式为K ᶄp ＝K p ＋ΔK p ,K ᶄi ＝K i ＋ΔK i ,K ᶄd ＝K d ＋ΔK d ．ìîíïïïï(４)2㊀仿真设计及结果分析假设某一温度控制系统的被控对象的数学模型为G (s )＝１２s ＋１e －３s ,(５)其中,静态开环增益K ０为１,时间常数T ０为２s ,滞后时间τ为３s ,由于τ/T ＝１．５＞０．３,因此系统被认定为大滞后系统．本文仿真均采用MA T ＧL A B 软件中的子模块S i m u l i n k 进行实现,利用其相应模块搭建控制系统原理图,如图５所示．图中点线㊁实线和点划线方框中分别表示常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的原理图．通过示波器观察系统仿真波形,并将３种仿真波形进行比较分析．假设原理图中信号输入模块s t e p 为单位阶跃信号１,代表输入温度值为３０度,其阶跃响应曲线如图６所示．图中,实线代表输入信号,长划线㊁点划线㊁虚线分别为常规P I D控制㊁S m i t h 预估控制和S m i t h 预估模糊P I D 控制的系统响应曲线．从图中可以看出,不管是哪种控制方式,系统总是在滞后时间３s 后才开始作出响应．１６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真表２㊀ΔK p模糊控制规则E E CN B P B P B P B P B P M P S０NM P B P B P B P B P M００N S P M P M P M P M０P S P S ０P M P M P S０N S N S NM P S N S N S０N S NM NM NM P M N S０N S NM NM NM N B P B００NM NM NM N B N B表３㊀ΔK i模糊控制规则E E CN B N B N B NM NM N S００NM N B N B NM N S N S００N S N B NM N S N S０P S P S ０NM NM N S０P S P M P M P S NM N S０P S P S P M P B P M００P S NM P M P B P B P B００P S P M P M P B P B表４㊀ΔK d模糊控制规则E E CN B P S N S N B N B N B NM P S NM P S N S N B NM NM N S０N S０N S NM NM N S N S０００N S N S N S N S N S０P S０００００００P M P B P S P S P S P S P S P B P B P B P M P M P M P S P S P B㊀㊀被控对象中由于τ/T＝１．５＞０．３,属于大滞后系统,从图６中可以看出,在常规P I D控制下,无论P,I,D取何值,系统的输出都无法达到一个稳定值,因此无法保证系统的稳定性要求,同时也可以看出常规P I D控制算法对于滞后较大的系统不适用．将S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D 控制的响应曲线从计算上升时间㊁调节时间和稳态误差３个参数进行对比分析,其结果如表５所列．由于此被控对象是一阶加纯滞后环节,因此系统响应过程中没有超调现象出现．从表５的数据可以看出,不管控制器采用S m i t h预估控制和S m i t h预估模糊P I D控制中哪一种算法,系统都可以在一段时间后进入稳定状态,且稳态误差几乎相同,但是动态过程则有所不同,与单纯的S m i t h预估控制算法相比,本文控制算法上升时间减小了１s,调节时间减小了２s,即后者响应速度更快,系统的动态调节过程就越快．表５㊀阶跃响应曲线参数对比算法上升时间/s调节时间/s稳态误差S m i t h预估控制１．５３０．０２S m i t h预估模糊P I D控制０．５１０．０２3㊀结语本文提出了一种将S m i t h预估控制算法和模糊控制理论相结合的P I D控制解决方案,实现了对工业温度控制系统中所需温度的精确控制．２６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷图５㊀系统仿真原理图图６㊀阶跃响应曲线从仿真结果可以看出,对于滞后较大的系统来说,常规P I D 控制算法已经无法保证系统稳定性的基本要求,与S m i t h 预估控制算法相比,本文方案在系统的响应速度和动态调节过程持续的时间上具有较大优势,可广泛适用于控制系统中滞后较大的情况,这对于工业控制中的温度控制向更加智能化㊁快速化的方向发展具有重要意义．参考文献:[１]潘永湘,杨延西,赵跃．过程控制与自动化仪表[M ]．第２版．北京:机械工业出版社,２００７．[２]张皓,高瑜翔．前馈反馈S m i t h 预估模糊P I D 组合温度控制算法[J ]．中国测试,２０２０,４６(１１):１３２Ｇ１３８,１６８．[３]吕宝传,高晓红,董帅帅．基于变论域模糊P I D 的供热系统设计和仿真[J ]．吉林建筑大学学报,２０２１,３８(６):７５Ｇ７９．[４]张峰,王强．基于模糊粒子群P I D 算法的温控系统研究[J ]．电子测量技术,２０２２,４５(３３):１０９Ｇ１１４．[责任编辑:李㊀岚]３６第４期夏百花等:基于S m i t h 预估模糊P I D 的控制温度系统的设计与仿真。
基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真
基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真摘要：针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题，结合Smith预估算法能有效克服纯滞后、模糊控制鲁棒性较强以及PID控制稳态精度高这三者的优点，提出了一种模糊PID Smith控制器的设计方法，并将其应用于电机网络控制系统中。
MATLAB仿真结果表明，新的控制方案与传统的Smith控制器、Fuzzy PID控制器相比，不仅具有满意的控制性能，而且具有较强鲁棒性和抗干扰性能，稳态精度高，对时变滞后对象具有良好的控制效果。
关键词：网络控制系统；纯滞后；模糊PID；Smith控制；模糊PID Smith控制器0 引言PID控制是一种典型的传统反馈控制器，具有结构简单、鲁棒性好和易于实现等优点,被广泛地应用于工业过程控制。
在网络化控制系统中，传统PID控制器的参数的调整对被控对象的数学模型依赖较大，并且控制过程中的滞后性、控制参数的非线性和高阶性也增加了对控制参数的调整难度。
而模糊控制系统正是由于它不依赖于工业对象模型,具有较强的鲁棒性，近年来被广泛的应用到网络化控制系统领域。
本文在模糊PID控制的基础上，结合传统的Smith控制对时滞过程控制的有效性，提出了模糊PID Smith控制方案，并对直流伺服电机控制系统进行实例仿真分析，证明了该方案的有效性。
1 模糊PID控制器的设计1.1 模糊PID控制器PID参数模糊自整定是在常规PID控制的基础上，应用模糊集合理论建立参数K\-p、K\-i、K\-d与偏差e和偏差变化率ec 间的函数关系。
其结构图如图1所示。
参数K\-p、K\-i、K\-d与偏差e和偏差变化率ec间的函数关系如下：K\-p= K′\- p+ΔK\-p= K′\-p+{e,ec }\-pK\-i = K′\-i+ΔK\-i= K′\-i+{e,ec }\-iK\-d= K ′\-d+ΔK\-d= K′\-d+{e,ec }\-d其中，K′\-p，K′\-i，K′\-dΔK\-pΔK\-iΔK\-d为参数的修正值。
基于Smith 预估型模糊PID 温度控制系统的设计
究。 文献[1] 设计一种常用的 Fuzzy鄄PID 算法控制 杂,成本较高,参数控制困难,难以在保证系统性能
ห้องสมุดไป่ตู้系统温度,对 PID 整定值进行在线调整,使其具有较 的前提下,提高操作可行性。
好的适应能力。 文献[2] 建立了模糊神经网络 PID
为提高温控系统性能,解决温控系统中产生超
算法的结构模型,在模糊 PID 算法中引入神经网络 调量较大的扰动,响应时间较长等问题[7] 。 设计一
图 1摇 模糊控制流程图 Fig. 1摇 Fuzzy control flow chart
一般情况下,温度模糊控制系统选择预定温度 和实际温度的偏差 e 及偏差变化率 ec 作为模糊控 制器的输入,系统的决策部分选用的是 Mamdani 算 法。 规则库是由若干条控制规则组成,按照 IF…is …and…is…THEN…is…的形式表达。 根据实践经
2摇 模糊 PID 及 Smith 预估器
2郾 1摇 模糊 PID 模糊控制是基于模糊逻辑的描述一个过程的
控制算法,缺 点 是 难 以 消 除 稳 态 误 差, 稳 态 精 度 较 低[11] 。 因此,在 传 统 PID 算 法 中 引 入 模 糊 推 理 算 法,加快响应速度,提高系统的稳定性,是一种常见 的控制方法。 具体传统 PID 控制流程如图 2 所示。
整。 文献[4]提出了一种综合滤波算法用来消除噪 声对温度信号的干扰,对电压信号进行滤波消噪处 理,利用综合滤波算法为基 础 并 辅 以 模 糊 自 适 应 PID 控制温度,此方法可消除多数噪声。 文献[5] 方 法通过蚁群算法获取一组最佳的 PID 系数 Kp、Ki、 K d ,具有良 好 寻 优 的 特 性, 在 规 定 范 围 内 进 行 高 效 启发式搜索找到最优解。 但上述控制系统操作复
定量水分控制系统模糊Smith-PID控制器的设计与仿真
Ａｂ ｔ ａ ｔ： ｏ ｓｄ ｒｎ ｅ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｙ，ｎ ｅｆｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｃ ｕ ｌ ｇ ｓ ｒ ｕ ，ｔ ｅａ ｆｔｅ ｐ ｐ ｒｍａ ｉｇ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓｏ ｅ ｐ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｅ ｓｒ ｃ Ｃ ｎ ｉ ｅｉ ｇ ｔ ｏ ｌ ａｉ Ｉ ｔｒｅｅ ｃ ｎ ｏ ｐ ｉ ｅ ｉ ｓ ｉ ｄ ｌｙ ｏ ａ ｅ — ｋ ｎ Ｉ ｏ ｈ ａ ｉ ｆｄ ｅ ｎ ｌ ｓ ｆｔ ｈ ｎ ｔ ｎ ｏ ｍｅ ｈ ｓ ｈ
FIMU温度的模糊自适应PID.Smith控制
FIMU温度的模糊自适应PID.Smith控制
进行温度控制是提高基于光纤陀螺的惯*测量单元(FIMU)测量精度的重要手段.温控对象具有大惯*和大延迟等特*,难以取得满意的控制效果.在分析了常用温度控制方法的基础上,本文将模糊自适应整定PID控制与Smith预估控制方法相结合,在FIMU中采用模糊自适应整定PID-Smith的温度控制策略.该方法加快了系统的响应速度,很好的解决了控制系统的滞后问题.对高精度FIMU温度控制系统的*研究表明:该方法的控制品质良好,具有较强的鲁棒*,能适应环境参数的变化.本文研究也可用于其它大滞后高精度控制系统设计.。
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技术创新
《微计算机信息》(测控自动化)2009年第25卷第11-1期
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《现场总线技术应用200例》
控制系统
基于Smith 算法的模糊PID 控制器的设计
Smith's algorithm based on fuzzy PID controller design
(空军工程大学)
李晓鹏刘建都
LI Xiao-peng LIU Jian-du
摘要:在基于Smith 算法的基础上,将模糊控制器与传统的PID 控制器结合,设计了一种模糊PID 控制器。
该控制器通过输入
偏差信号和偏差信号的变化率,对PID 的参数进行实时整定,并将控制过程中出现的纯滞后环节,移到闭环回路之外,从而消除纯滞后现象,提高系统的稳定性。
保证了系统具有良好的动态性能。
关键词:PID;PID 控制器;模糊控制;模糊PID 控制;Smith 预估器中图分类号:TP273文献标识码:A
Abstract:Smith -based algorithm based on fuzzy controller with the traditional PID controller,the design of a fuzzy PID controller.The controller through the input signal and the deviation of the error signal changes in the rate of the PID parameters Real -time tuning and move the course of time delay link in the control,to the closed-loop.So as to eliminate dead time,and increase the sta -bility of the system.To ensure that the system has a good dynamic performance.Key words:PID;PID control;fuzzy control;fuzzy PID control;Smith predictor
文章编号:1008-0570(2009)11-1-0066-02
引言
PID 控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于过程控制和运动控制中,虽然PID 控制规律对相当多的控制对象,尤其是对于可建立精确数学模型的确定性控制系统,非常有效。
但是现代的工业生产过程往往都具有非线性、时变不确定性,往往很难建立精确的数学模型,这对于传统的PID 控制来说,很难达到理想的效果。
近年来,模糊控制科学的发展受到了广泛的关注,模糊控制的出现弥补了传统PID 控制的不足,模糊控制与PID 控制的结合,能够更好的适应现代工业的发展,它具有不依赖系统精确数学模型的特点,对系统的变化也具有较好的鲁棒性。
1传统的PID 控制器
PID(比例、
积分、微分)控制器是一种线性的控制器(如图1),其输入是系统的偏差信号(e),输出是控制量(u)。
输入信号经过比例、积分、微分的线性组合,构成控制量。
它包括比例调节环节、积分调节环节、微分调节环节。
图1传统PID 控制器原理图
经过调节后的输出的控制量:
PID 控制器各校正环节的作用如下:
1、比例调节环节:成比例地反映控制系统的偏差信号e,偏
差一旦产生,控制器立即产生控制作用,以减少偏差。
2、积分调节环节:主要用于消除静差,提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数,越大,积分作用越弱,反之则越强。
3、微分调节环节:反映偏差信号的变化趋势
〔变化速率),并能在偏差信号变得太大之前,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少调节时间。
2模糊控制器
模糊控制器不需要精确的数学模型,它是基于专家系统,通过模糊推理来完成控制决策的一种新型控制器,主要由四部分(如图2)组成:
图2模糊控制器原理图
1、模糊化:将精确量转化为模糊量;
2、知识库:知识库由数据库和规则库组成。
其中,数据库主要包含尺度变换因子、模糊分割数,以及各模糊变量的模糊取值及相应的隶属函数;规则库包含了控制规则;
3、模糊推理:根据规则库和系统状态推断出控制量的过程;
4、去模糊化:将模糊推理出的模糊量转化为精确量。
3基于Smith 算法的模糊PID 控制器
如图3,将模糊控制器与带Smith 预估器的PID 控制器有效的结合起来,可以有效的解决纯滞后所带来的问题,同时又可以保持系统的稳定的性。
3.1Smith 预估器原理
设控制对象的传递函数为G(s)=Gp(s)exp(-τs),PID 控制器的
李晓鹏:硕士生
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控制系统
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传递函数为D(s)在控制器上并联一个补偿环节G(s)=Gp(s)(1-exp(-τs)),则由Smith 预估器和PID 调节器组成的补偿回路的传递函数为,补偿后系统的闭环
传递函数为:
这样可以把在控制过程中出现的纯滞后环节,移到闭环回
路之外,从而消除纯滞后现象,提高系统的稳定性。
Smith 预估器原理控制规律:
设k 为被控对象的放大系数;Ti 为被控对象的时间常数;τ是滞后时间常数。
当τ=NT 时:
Smith 预估器的输出为:
当τ≠NT 时:exp(-τs)≈1-τs/2
Smith 预估器的输出为:
PID 控制器的输入信号:
3.2模糊PID 控制原理
模糊PID 控制器,是将传统的PID 控制器和模糊控制器有效的结合起来,通过模糊控制器的功能来实现PID 控制器中K p 、K i 、K d 等参数的实时整定。
模糊控制器的输入为e 和e 的变化率。
模糊控制器根据知识库中的模糊推理规则,得出
、、,再根据
、、求出参数(K p 、K i 、K d ),并将参数输入到PID 控制器中。
=
+
;
=
+
;
=
+
;
4仿真实验
为了验证该方法的有效性,取被控对象的传递函数为:
,Ts=0.1s,并且在20s 的时候,给控制器加
入一个幅度为1.0的干扰,分别对传统PID 控制器、普通模糊PID 控制器、基于Smith 算法的模糊PID 控制器进行仿真实验,得出结果如图:
图4传统PID 控制器输出曲线
图4是由传统PID 控制器在K p =0.5;K i =0.001;K d =0.001情况下的得出的结果的;图5是基于Smith 算法的模糊PID 控制
器得出的结果。
经过比较,我们可以知道,基于Smith 算法的模糊PID 控制器的仿真结果是最优的。
图5基于Smith 算法的模糊PID 控制器输出曲线
5结束语
本文的设计思想是将模糊控制器与带Smith 预估器的PID 控制器有效的结合起来,并进行了仿真试验。
通过实验,我们发
现,基于Smith 算法的模糊控制器在消除了纯滞后现象的影响的同时保持了系统的稳定性。
同时比普通的带Smith 预估器的PID 数字控制器具有更强的适应性,可以实时的调整参出,使输
出的结果更能接近期望值,可用性更高。
本文创新点:通过将模糊控制器与带Smith 预估器的PID 控制器有效的结合起来,设计了一种模糊PID 控制器,从而更好地消除纯滞后现象,提高系统的稳定性。
参考文献
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[2]张艳兵,赵建华,鲜浩.计算机控制技术[M].北京:国防工业出版社,2008
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[6]褚丽丽,李春茂,郭汉桥.,刘军华.时滞系统的模糊自适应PID 控制研究[J].自动化技术与应用2008-27.34~36
作者简介:李晓鹏(1985-),男,硕士生,研究方向:计算机控制技术;刘建都(1962-),男,副教授、硕士研究生导师,研究方向:计算机控制技术。
Biography:LI Xiao-peng(1985~),male,master,research direction:computer control technology.
(713800三原空军工程的大学导弹学院)李晓鹏刘建都(Missile Institute,Air Force Engineering University,Sanyuan 713800,China)LI Xiao-peng LIU Jian-du
通讯地址:(713800三原空军工程的大学导弹学院)李晓鹏
(收稿日期:2008.12.20)(修稿日期:2009.03.20)
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