基于参数模糊自整定的PID控制器(精)
参数自整定模糊PID控制器在模拟铝电解槽中的应用
参数自整定模糊PID控制器在模拟铝电解槽中的应用
在铝电解槽的生产过程中，控制铝液温度和浓度是非常重要的任务。
传统的PID控制器在这方面表现出局限性，因为它们难以应对复杂的非线性系统。
为了提高控制效果，研究人员开始探索新的控制算法，其中包括模糊PID控制器。
模糊PID控制器结合了模糊控制和PID控制的优点，能够更好地应对非线性系统的控制问题。
它能够自动调整控制参数，并且能够根据实际情况进行参数整定，提高系统的稳定性和鲁棒性。
在模拟铝电解槽中的实验中，我们使用了参数自整定模糊PID控制器来控制铝液温度和浓度。
首先，我们收集了铝液温度和浓度的实时数据，并将其输入到控制器中。
控制器根据这些数据进行模糊推理，得出相应的控制动作。
然后，控制器将控制信号发送给执行机构，调整铝液温度和浓度。
实验结果显示，参数自整定模糊PID控制器在控制铝液温度和浓度方面具有优越性能。
它能够快速地响应系统变化，使铝液温度和浓度保持在设定值附近。
与传统的PID控制器相比，模糊PID控制器具有更好的鲁棒性和适应性。
此外，参数自整定模糊PID控制器还具有自动整定参数的功能，能够根据系统的实际运行情况自动调整参数，使控制系统更
加稳定和可靠。
这对于长时间运行的铝电解槽来说尤为重要，因为系统参数可能会随着时间的推移而发生变化。
综上所述，参数自整定模糊PID控制器在模拟铝电解槽中的应用具有很大的潜力。
它能够有效地控制铝液温度和浓度，提高生产效率和产品质量。
未来，我们将进一步研究和改进这种控制器，以适应更复杂的工业控制系统。
PID参数自整定模糊控制器的应用
模糊自适应PID参数自整定控制器的研究
２ 模 糊 ＰＤ控 制器 的设 计 Ｉ 由 于 ＰＤ 控 制 器 的参 数 比较 难 整定 ， 对 这一 问题 ， 文 设 Ｉ 针 本
计 了模 糊 ＰＤ控 制 器 ， 普 通 的 ＰＤ 控 制 相 比 ， 具 有 易 于 对 Ｉ 与 Ｉ 它 不 确 定 系统 或 非 线 性 系统 进 行 控 制 、对 被 控 对 象 的 参 数 变 化 有 较 强 的鲁 棒 性 、对 外界 的干 扰 有 较 强 的抑 制 能 力 等 特 点 。 模 糊
张 燕 红 （ 州工 学院 电子信 息与 电气工程 学院 ， 苏 常州 ２ ３ ０ ） 常 江 １ ０ ２
摘
要
当控 制 系统 中的被 控 对 象存 在 纯 滞后 、 变 或 非 线 性 等 复 杂 因素 时 ， 通 的 ＰＤ控 制 器 的 控 制 效 果 很 难 达 到 较 好 的 时 普 Ｉ
近年来 ，Ｉ ＰＤ控 制 及 其 相 应 的 改 进 型 的 ＰＤ 控 制 已经 被 广 Ｉ 泛 地 应用 于各 个 领 域 中 ，但 是 当控 制 系统 中 的被 控 对 象 存 在 非 线 性 、 变 性 和 不 确 定 性 等 因素 ， 用 常 规 ＰＤ 控 制 ， 难 达 到 时 采 Ｉ 很 较好 的控 制 效 果 ， 且 在 ＰＤ控 制 器 中 ， 数 的 整 定 也 一 直是 比 而 Ｉ 参 较 困 难 的 ， 其 是 被 控 对 象 的 参数 发 生 变化 的 时候 ， 前 的 ＰＤ 尤 之 Ｉ 控制 器 的参 数 很 难适 应 新 的变 化 的被 控 对 象模 型 ， 因此 。 针对 这
控 制 效 果 ， 对 这 一 问题 ， 用模 糊控 制 和 自适 应 控 制 的知 识 ， 计 了模 糊 自适 应 ＰＤ 参 数 自整 定控 制 器 ， 控 制 器 的 比 针 应 设 Ｉ 此 例 系数 、 分 系数和 微 分 系数 可根 据 模 糊 推 理规 则进 行 在 线 调 整 。仿 真 结 果表 明 ， 积 该控 制 方 法 提 高 了 系统 的 动 、 态特 性 ， 静
基于模糊自整定PID参数控制器的设计
整 定 等 缺 点 ． 果 能 实 现 Ｐ Ｄ控 制 器 的参 数 在 线 如 Ｉ 自整 定 ， 么 就 进 一 步 完 善 了 Ｐ Ｄ控 制 器 性 能 ， 那 Ｉ 以适应 控 制 系统 的参 数 变 化 和 工 作 条 件 变化 ． 其
控 制 器结 构 如 图 １ 示 ． 所
１ ２ Ｐ Ｄ参 数 自 整 定 原 则 ． Ｉ
其中 “ ｋ （ ）为 控 制 器 输 出 量 （ 制 量 ） ｅ ｋ 控 ，（ ）
差 的 绝对 值 及 误差 的变 化率 完 全 可 以表 示 出 系统
的整 个 响应 过 程 ． 增 加论 域 中元 素 的个 数 ， 而 即把 等 级 分得 过 细 ， 于 模糊 控 制 显得 必要 性 不 大 ． 对 所 以选择 Ｉ 及 ｅ 作 输入 语 言变 量 ， ｐ、 ｉ Ｋ Ｉ ｃ ｅ Ｋ 、 ｄ作 为 输 出语 言 变 量 ， 用单 值 模糊 产 生 器 ． 过减 少 采 通 论 域 的取 值 ， 少 工 作量 ， 高 实时 性 ． 减 提
文献 标识码 ：Ａ
中 图 分 类 号 ：Ｔ ７ ． Ｐ２ ３ ２
常 规 的 Ｐ Ｄ控 制 器 结 构 简 单 、 于 实 现 且 能 Ｉ 易 满 足大 量 工业 过 程 的要求 ， 有 一 定 的 鲁棒 性 ． 具 但
它 主 要 控制 具 有 确 切 模 型 的线 性 过 程 ， 实 际 生 而
１ ３ 各 变 量 隶 属 函数 的 确 定 ．
１ 模 糊 Ｐ Ｄ控 制 器 的 设 计 Ｉ
１ １ 模 糊 ＰＤ控 制 器 的结构 ． Ｉ
由图 １ 糊 系 统 结 构 图 可 见 ， 模 糊 系统 是 模 此
采 用计 算 机 实 现 的 Ｐ Ｄ控 制 算 法 ， 离 散 Ｉ 其
基于参数自整定模糊PID控制液压万能试验机控制研究
［ ］ 李 振瑜 ， ３ 刘沫 ， 王夏 ， 建德 ， 俞 马立 峰． 彗星式 纤维 滤料 直 接过滤 的试验 研究 ［ ］ 给水排水 ，０ ４ ３ （ ）７ ８ ． Ｊ． ２０ ，０ ３ ：７— ０ ［ 张浩 ， ４］ 王世和 ， 黄娟 ， 宁． 卢 长纤维高速过滤 器过滤净 水厂 沉淀 出水 的试 验研究 ［ ］ 东南大学学报 （ Ｊ． 自然科学 版 ） ，
［ ］ 于万波 ． ８ 自动反冲洗高效 纤维过 滤器 的研究 ［ ］ 给 水排 Ｊ．
水 ，０ ２ ２ （ ）９ ９ ． ２０ ，８ １ ：２— ３
７ ６
１ 参数 模糊 自整 定 Ｐ Ｄ 控制 的 基本 原理 Ｉ
液 压 与 气动
２１ ０ ２年 第 ４期
的加 载应 变 速率 和 应 力 速 率进 行 优 化 控 制 ， 而 使 控 从 制效 果 达到 最佳 。参 数 自整 定模 糊 ＰＤ控 制 的基本 思 Ｉ
随 机误 差 尽 管 减 少 ， 是 控 制 的 响 应 时 间 就 比 较 长 。 但 当 ｋ 比较 大 的情 况 下 ， 制 的稳 定 误 差 可 以 降 低 ， ｉ 控 但
是 控制 过 程不 稳 定 ， 易产 生波 动 ； 分环 节 能够 提 高控 微 制 的效 率 ， 当误差 比较 大 的情 况 下 ， 以提 高 ｋ 。为 了 可 防止 随机 误 差对 控 制 精 度 的影 响 ， 和 ｋ 不 宜 过 大 ， ｋ ｉ 因此 ， 以利 用 如下 的 ＰＤ参 数设 置形 式 ： 可 Ｉ
ｋ ｉ ｋ 别 表 示 ＰＤ控 制 技 术 的 比例 因 子 、 ｋ 和 分 Ｉ
积分 因子 和微 分 因子 。当 ｋ 比较 大 的情 况 下 ， 载 的 加 应力 和 应 变速 率 实 际值 与预 计值 之 间 的随机 误 差就 比 较 大 ， 影 响 控制 精 度 ， 反 ， 从 相 当 比较 小 的情 况 下 ，
基于PLC的模糊控制PID控制器的设计与应用
基于PLC的模糊控制PID控制器的设计与应用发布时间：2022-02-16T08:08:00.046Z 来源：《中国电业》（发电）》2021年第16期作者：马少辉[导读] 目前我国经济水平和科技水平发展十分快速，在工业控制生产中，我们比较倾向于PID控制。
因为它的控制方法比较容易被工厂人员所接受和掌握，而且它的研究成本低，所以被广泛应用。
但是对于一些复杂的控制系统，由于受到众多非线性因素影响，数学模型就会不好建立，PID的控制就会受到限制。
比如遇到典型的复杂的控制系统例子，它有着多种可变因素的复杂系统，导致我们很难精确的分析系统的动静态特性。
由于它的控制器结构及参数已经固定，所以不能实时地根据误差的变化进行及时的调整。
马少辉珠海格力电器股份有限公司广东省珠海市 519070摘要：目前我国经济水平和科技水平发展十分快速，在工业控制生产中，我们比较倾向于PID控制。
因为它的控制方法比较容易被工厂人员所接受和掌握，而且它的研究成本低，所以被广泛应用。
但是对于一些复杂的控制系统，由于受到众多非线性因素影响，数学模型就会不好建立，PID的控制就会受到限制。
比如遇到典型的复杂的控制系统例子，它有着多种可变因素的复杂系统，导致我们很难精确的分析系统的动静态特性。
由于它的控制器结构及参数已经固定，所以不能实时地根据误差的变化进行及时的调整。
关键词:模糊PID控制;pH值控制;可编程控制器引言PID控制器作为温度控制系统不可或缺的一部分，在整个系统中起着至关重要的作用。
PID控制器具有的优点是原理简单、使用方便、控制精度高、算法成熟，并且使用时不用依赖非常高级专业的技能。
因此用PID控制器来实现温度控制系统的设计。
因此，针对上述问题，提出了一种输出方差最优的PID参数整定方法，将参数整定问题转化为一个非凸优化问题，采用粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)求得全局最优解，实现了最小方差PID参数整定。
pid控制参数的模糊整定方法
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模糊PID参数自整定控制器的设计
０ 引 言
构 框 图如 图 ２所示 。
目前 大部分 控制 系统 的分析 和设计 方法 都是 基 于 被 控对 象 的熟悉模 型 已 知 ， 或通 过 实 验 或 通过 辨 识 方 法 能 够获取 等前 提条件 ， 但是 随着 现代工 业 的发展 ， 人 们 在工 程实践 中发现 ， 于有些 复 杂 的系统 ， 对 要想 获取 它 的精 确模 型几乎 没有 可 能 ， 时就 无 法 用 传统 控 制 这 方法对其 进行 控制 。但 是人 们 可 以凭借 多年 的工 作 经 验， 把控制 的方法总结成带有模糊性质 的 、 自然语言表 用 达 的操作规则 ， 以此来 实现对这些系统的有效控制 。 模糊 控制 即模 拟人类 凭经 验和 常识 利用模糊 规 则 进行 推理 并利用 系统 进行 实现 的控 制过程 。模糊 控 制 过程 不依 赖于 被控对 象 的精 确数 学 模 型 ， 是 以 人 的 而 实际 操作 经验作 为基 础 ， 把 人 的 智能 控 制 和 控 制 系 是 统结 合到 一起 ， 因此模 糊控 制属 于智 能控制 领域 。
模 糊 Ｐ Ｄ 参 数 自整 定 控 制器 的设 计 Ｉ
兰艳 亭 ，陈 晓栋
（ 中北 大 学 信 息 与 通信 工 程 学 院 ， 山 西 太 原 ００５ ） ３ ０ １
摘 要 ：将 模 糊 控 制 理 论 与 经 典 的 ＰＤ 控 制 理 论 结 合 ， 以锅 炉 温 度 控 制 系 统 为 例 ，设 计 了 一 种 模 糊 Ｐ Ｄ 参 数 Ｉ Ｉ 自整 定 控 制 器 。 仿 真 结 果 表 明 ，和 常 规 ＰＤ 控 制 器 相 比 ，所 设 计 的 模 糊 ＰＤ 控 制 器 改 善 了 温 度 控 制 系 统 的 Ｉ Ｉ 动 态性 能 ．提 高 了系 统 的 鲁 棒 性 。
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84 |电气时代 2005年第4期
EA 应用与方案工业控制
k i =k i '+{ei , eci }i k d =k d '+{ei , eci }d
在线运行过程中, 控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算, 完成对PID参数的在线自校正。
用在线整定的PID参数 k p , k i 和 k d 就可以根据下列PID控制算法的离散差分公式计算出控制量 u :
位置式 u k =k p E k +k i E k +k d (E k -E k-1
增量式Δ u k =k p (E k -E k-1+ k i E k +K d (E k -2E k-1+E k-2 根据系统在受控过程中对应不同的|e |和|ec |, 将 PID参数的整定原则归纳如下 :
1当|e |较大时, 取较大的 k P 与较小的 k d , 使系统具有
较好的跟踪性能, 同时为避免出现较大的超调, 应对积分作用加以限制, 通常取k i =0。
2当|e |处于中等大小时, 为使系统响应超调较小, k P
应取较小些。
该情况下, k d 的取值对系统响应影响较大, k i 的取值要适当。
3当|e |较小时, 为使系统具有较好的稳定性, k p 与
k i 均应取大些, 同时为避免系统在设定值附近出现振荡, k d 值的选择根据|ec |值较大时, k d 取较小值, 通常 k d 为中等大小。
控制器的设计及仿真试验 (1要求
设被控对象为三阶系统
采样时间为4ms, 分别采用参数模糊自整定PID控制和常规PID控制进行阶跃响应, 在第250个采样时刻控制器输出加1.0的干扰, 比较仿真结果。
(2模糊控制器设计
输入为偏差 e 和偏差变化率 ec , 输出变量为PID的三个参
在
工业生产过程中, 许多被控对象随着负荷变化或干扰因素的影响, 其对象的特性参数或结构发生改变。
自
适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数, 实时改变其控制策略, 使控制系统品质指标保持在最佳范围内, 但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度, 这对于复杂系统是非常困难的。
因此, 在工业生产过程中, 大量采用的仍然是PID算法, PID参数的整定方法很多, 但大多数都以对象特性为基础。
参数模糊自整定PID控制原理
参数模糊自整定PID控制器结构如图1所示。
其原理是先找出PID的3个参数与偏差 e 和偏差变化率 ec 之间的模糊关系, 在运行中通过实时检测 e 和 ec , 再根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改, 以满足在不同 e 和 ec 时对控制参数的不同要求, 使被控对象具有良好的动、静态性能, 而且计算量小, 易于用单片机实现。
PID参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互联关系。
模糊控制器设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验, 建立合适的模糊规则表, 得到针对 k p , k i , k d 三个参数分别整定的模糊控制表。
再根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型, 应用模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表, 查出修正参数代入下式计算
k p =k p '+{ei , eci }p
基于参数模糊自整定的 PID 控制器
□燕山大学电气工程学院周辉齐占庆
为满足在不同偏差e和偏差变化率ec对PID参数自整定的要求, 利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改, 构成了参数模糊自整定PID控制器。
GF (s =
750
s 3+36s 2+250s +750
图1参数模糊自整定PID控制器结构图
电气时代 2005年第 4期 | 85
EA 应用与方案
工业控制图6参数模糊自整定PID控制
图7常规PID控制
1.41.21
0.80.60.40.20
0 0. 5 1
1. 5 2
time/s r i n y o u t
1.41.210.80.60.40.20
r i n y o u t
0 0. 5 1
1. 5 2
time/s
图4 k i 隶属度函数曲线图5 k d 隶属度函数曲线
图2 e , ec 隶属度函数曲线图3
k p 隶属度函数曲线
10.80.60.40.20
-3-2-101
2 3
10.80.60.40.20
-3 -2 -1 0
1 2 3
NB NM NS Z PS PM
PB NB NM NS Z PS PM
PB 10.80.60.40.2
-0.06-0.04-0.0200.020.040.06
NB NM NS Z PS PM
PB 10.80.60.40.20
NB NM NS Z PS PM
PB -3 -2 -1 0
1 2 3
数 k p , k i 和 k d 。
分别选取适当论域、模糊子集和隶属度, 其隶属度函数曲线如图2~图5所示。
(3仿真比较
在上述模糊控制器的基础上, 采用Matlab语句形式编写程序, 对参数模糊自整定PID控制和常规PID控制进行仿真比较, 其阶跃响应曲线分别如图6、图7所示。
本文以三阶被控对象为例, 分别采用参数模糊自整定 PID控制器和常规PID控制。
从两种控制下的仿真曲线的比较可以看出 :参数模糊自整定PID控制器可以使系统输出更加平滑快速, 而且抗阶跃干扰和脉冲干扰的能力都很强。
该控制方法很好地改善了系统的动态特性, 提高了稳态精度。
模糊控制是一种仿人工控制, 它需要一定的经验, 所以在系统控制中往往和其他控制方法结合起来使用。
由于理论方面的问题, 它还不成熟, 但它是今后发展的主方向, 并且随着理论的成熟, 模糊控制将在工业控制中起到更重要的作用。
EA
(收稿日期 :2005.02.04
(上接第83页
在与单片机通信过程中, Neuron芯片处于主模式, 通过向单片机发送命令字来控制单片机执行不同的任务 :如控制设备的工作, 或向Neuron芯片发送数据等。
Neuron芯片接收到数据以后, 首先对数据进行校验, 如果校验字错误, 则丢弃数据 ; 如果校验字正确, 则把数据从数据帧中分离出了, 保存在 R A M 中。
图5电饭煲节点的软件结构框图
L O N 网
结束语
前面我们已经介绍了智能节点——电饭煲的硬件设计
和通信程序的设计。
电饭煲节点实现了以下三个方面的功能 :底层单片机执行电饭煲的开/停、煮饭、煮粥等任务 ; Neuron芯片与单片机的通信
; Neuron芯片接收和发送网络变量, 实现与LON 网的通信。
图5所示为电饭煲节点的软件结构框图。
EA
(收稿日期 :2004.12.03
图4单片机通信子程序。