模糊自适应控制资料
模糊自适应PID控制
(2)当处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，应取得小些。
函数确定
用于参数调整的模糊控制器采用二输入三输出的形式，该控制器是以误差和误差变化率作为输入，PID控制 器的三个参数P、I、D的修正作为输出。取输入误差和误差变化率及输出模糊子集为{ }，子集中元素分别代表负 大，负中，负小，零，正小，正中，正大。误差和误差变化率的论域为[-3,3]，量化等级为{-3,-2,1,0,1,2,3}.
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分数阶PID参数的模糊矩阵 表，算出参数代入下列公式计算：
式中：为PID参数的初始设计值，由常规的PID控制器的参数整定方法设计。为模糊控制器的3个输出，可根 据被控对象的状态自动调整PID三个控制参数的取值。
举例
首先利用FIS图形窗口创建1个两输入（）和三输出（、、 ）的Mamdani推理的模糊控制器，设输入（）的论 域值均为（-6,6），输出（ ）的模糊论语为（-3,3），取相应论域上的语言值为负大()、负中()、负小()、零 ()、正小()、正中（）和正大（），而令所有输入、输出变量的隶属度函数均为trinf。然后构建模糊自适应PID 控制系统的仿真模型，得出仿真结果。
微分作用系数的作用是改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏 差变化进行提前预报。但过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性能。所 以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。
模糊系统的辨识与自适应控制
模糊系统的辨识与自适应控制在现代控制理论研究中，模糊控制是一种重要的控制方法。
模糊控制是对非线性系统的一种解决方案，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和信息丢失问题，从而提高了控制的效率和精度，因此在自适应控制中得到了广泛的应用。
一、模糊系统辨识模糊系统辨识是指对模糊控制系统进行参数辨识和模型识别，目的是为了找到最佳的控制方案。
模糊系统的辨识过程也是确定模糊控制系统结构和参数的过程。
模糊控制系统需要依赖于模糊规则库和隶属函数来完成参数辨识和模型识别。
模糊规则库是一个包含了各种规则的数据库，其中每个规则由一组条件和一组相应的控制动作组成。
隶属函数用来描述输入变量和输出变量之间的映射关系。
在模糊系统辨识的过程中，需要收集大量的数据来分析和处理，以便从中提取有用的信息。
这里的数据包括输入数据和输出数据，输入数据包括控制输入和环境输入，输出数据包括控制输出和系统响应。
通过对这些数据进行分析、模型识别和参数辨识，可以得到一个模糊控制系统的模型，并对其进行优化调整，以使其更好地适应所需的控制任务。
二、自适应控制模糊系统的自适应控制是利用模糊控制系统的动态特性，不断根据控制系统的变化自动调整控制参数，以达到最优的控制效果。
因此，自适应控制算法是一种重要的控制算法，它可以自动调整控制参数以快速响应外部变化。
自适应控制有多种方法，包括自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应PID控制、自适应模型预测控制等。
其中，自适应模糊控制是一种广泛应用的控制方法，它可以自动调整模糊规则库、隶属函数以及控制输出，以适应不同的控制任务和环境条件。
三、结论总之，在现代控制领域中，模糊控制方法是一种重要的控制方法之一，具有较高的鲁棒性和鲁棒性。
模糊控制方法除了能够处理非线性系统，还可以处理模糊系统，因此在实际控制中被广泛应用。
模糊系统的辨识和自适应控制是模糊控制方法的两个基本方面，它们为模糊控制的优化和应用提供了基础和保障。
控制理论中的自适应控制与模糊控制
控制理论中的自适应控制与模糊控制自适应控制与模糊控制是控制理论中的两种重要方法，它们都具有适应性和鲁棒性，并且在不同的工程领域中广泛应用。
本文将分别介绍自适应控制和模糊控制的原理和应用，并比较它们的优缺点。
1. 自适应控制自适应控制是一种实时调节控制器参数的方法，以实现对系统模型和动态特性的跟踪和适应。
自适应控制的基本原理是通过不断观察和检测系统的输入和输出，根据误差的大小来调整控制器的参数，从而实现对系统的控制。
自适应控制的核心是自适应算法，常用的自适应算法有最小均方（LMS）算法、普罗弗洛夫诺夫（P-N）算法等。
通过这些算法，控制系统能够根据实时的输入输出信息，对控制器的参数进行在线调整，从而实现对未知或变化的系统模型的自适应控制。
自适应控制具有以下优点：- 可适应性强：自适应控制能够根据实时的系统输入输出信息调整控制器参数，适应不同的系统模型和工作条件。
- 鲁棒性好：自适应控制对于系统参数的不确定性和变化有很好的鲁棒性，能够有效应对系统参数的变化和干扰。
然而，自适应控制也存在以下缺点：- 算法设计复杂：自适应控制的算法设计和调试较为复杂，通常需要深入了解系统模型和控制理论。
- 需要大量计算资源：自适应控制需要实时处理系统的输入输出信息，并进行参数调整，因此需要较大的计算资源和实时性能。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过建立模糊规则和模糊推理来实现对非精确或模糊信息的处理和控制。
模糊控制的核心是模糊推理机制，通过将输入量和输出量模糊化，使用模糊规则进行推理和控制。
模糊控制的优点包括：- 不需要准确的数学模型：模糊控制可以处理非精确、模糊的输入输出信息，对于某些复杂系统，很难建立准确的数学模型，而模糊控制能够处理这种模糊性。
- 鲁棒性好：模糊控制对于系统参数的变化和干扰有较好的鲁棒性，能够在一定程度上应对不确定性和噪声的干扰。
然而，模糊控制也存在以下缺点：- 规则设计困难：模糊控制的性能很大程度上依赖于设计合理的模糊规则，而模糊规则的设计需要充分的专业知识和经验。
模糊控制器设计(含自适应)
院系：控制系 姓名：刘锋 学号：M201071802 指导老师：关治洪一、PID 控制器的设计1. PID 线性控制器至今在控制系统的应用中占有统治地位[3]。
这是因为PID 控制器结构简单，使用方便，控制对象面广，在理论上有成熟的稳定性设计和参数整定方法，在工程应用中积累了丰富的实践经验。
PID 参数的整定方法很多，主要有Ziegler-Nichols 整定法，临界比例度法，衰减曲线法。
首先通过实验获取控制对象的单位阶跃响应，得到响应曲线如下：可以看到单位阶跃响应曲线看起来不是一条S 形的曲线，所以不能用Ziegler-Nichols 方法来整定参数[1]。
考虑用临界比例度法，由于临界比例法要求系统的阶数是三阶或者三阶以上，所以不可以使用临界比例度法。
下面考虑衰减曲线法用Simulink 搭建系统仿真图如下：图2 断开积分微分后的阶跃响应逐渐增大比例增益K ，观察示波器，直到响应系统的第一次超调量和第二次超调量之比为4:1时，记下此时的增益K 值，可以得到K=290时，比例度大约为4:1，此时比例度Ps =0.00345，T s =0.0067s.图3 K=290时系统的响应有经验公式[2]，表1 经验公式计算得Kp=362, Ti=0.002s, Td =0.00067s.将子系统的参数按上述修改，得到仿真图如下：图4 t=1s 时，施加阶跃信号后的系统响应可以看到PID 控制能达到很好的控制效果。
系统的整体框图设计如下：图5 系统的整体框图其中子系统设计如下图6 子系统框图t=0时刻起施加给定R=20，t=1s时刻起施加负载扰动LOAD=5得到系统的响应曲线如下：图7 系统响应可以看到用PID设计的控制器使系统响应速度较快，具有一定的抗负载扰动能力，最终得到的输出误差在2%之内。
但是系统最终有微小的扰动，为了消除这种扰动，我们可以采取使PID微分环节含有死区，这样使微分项对于小信号不太敏感，以消除这种微小的扰动对控制器输出的影响。
抽水蓄能机组新型变工况自适应模糊控制策略
抽水蓄能机组新型变工况自适应模糊控制策略随着能源需求的不断增长和可再生能源的广泛应用，抽水蓄能技术作为一种高效的储能方式受到了越来越多的关注。
抽水蓄能机组可以将多余的电力转化为水能，通过上升式水泵将水抽到高处的水库中，待需要时再通过下降式水轮机将水能转换回电力。
然而，由于环境的不断变化和电力系统的工况多样性，传统的控制策略已经不能完全满足运行要求。
因此，我们需要开发一种新型变工况自适应的模糊控制策略来提高抽水蓄能机组的运行效率和响应能力。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理输入和输出都是模糊值的系统。
在传统的控制策略中，我们常常需要对系统进行数学建模并设计控制器来实现某种性能指标的优化。
然而，考虑到抽水蓄能机组的复杂性和工况的多样性，传统的控制方法往往难以满足需求。
而模糊控制则允许我们根据经验和直觉来设计模糊规则集，通过模糊推理和模糊调节来实现系统的控制。
这种方法不仅在处理非线性和复杂的系统方面具有优势，还能适应工况的变化并实现自适应控制。
新型变工况自适应模糊控制策略首先需要建立抽水蓄能机组的数学模型。
模型是对系统运行特性的数学描述，可以帮助我们分析系统的动态响应和性能状况。
在抽水蓄能机组中，模型应该考虑到水泵、水轮机以及与电力系统之间的能量转换和调度。
通过对模型的建立，我们可以确定系统的输入和输出变量，并根据这些变量设计模糊控制器。
模糊控制器的设计是新型变工况自适应模糊控制策略的核心。
在设计模糊控制器时，我们需要确定模糊规则集和模糊变量的取值范围。
模糊规则集是由若干个模糊规则组成的，每个模糊规则包括一条条件和一条结论。
条件是根据输入变量的模糊值来判断输出变量的取值，而结论则是决定输出变量的变化量。
通过观察和运算，我们可以确定模糊规则集的形式和参数，并将其编码到模糊控制器中。
一旦模糊控制器建立起来，我们就可以将其应用于抽水蓄能机组中。
在实际运行过程中，系统的工况会发生变化，如水头高度、水位等。
第19讲-自适应模糊PID控制
对微分作用的改进
微分对干扰非常敏感，一旦有干扰，差分突然变大，引 起控制量非正常增大。如果此时系统已经进入稳态，干 扰会通过微分项使系统震荡。 对付干扰，除了采用数字滤波，以及通过硬件改善环境 ，还可以采用改进微分作用的方法。 1、不完全微分法：在PID算法中加入一个一阶惯性环 节（低通滤波器）
数字PID
计算机控制实质是一种采样控制，只能根据采样时刻的 偏差值计算控制量，而不能像模拟控制那样连续输出控 制。需离散化处理：以T为采样周期，k为采样序号；则 离散采样时间k*T对应着连续时间t，用求和代替积分 ，差分代替微分。 k 离散后的PID表达式： 此式为全量式或位置式 工作量大，输出影响大
1 u (t ) K p [e(t ) TI
de(t ) 0 e(t )dt TD dt ] u0
t
控制效果（稳、快、准）
σ%
Tt
伺服系统的三环结构
比例环节
比例环节：对偏差做出瞬间反应，一旦有偏差，比例环 节立刻产生控制作用，使控制量向减少偏差的方向变化 。控制作用的强弱取决于比例系数Kp。 Kp大，则响应快，减小静态误差，过大则超调大甚至 震荡不稳定。
微分环节
阻止偏差的变化。 根据偏差的变化趋势（变化速度）进行控制。偏差变化 越快，微分控制器的输出就越大，并能在偏差值变大之 前修正。 微分作用有助于减小超调量，克服震荡，使系统趋于稳 定，特别对于高阶系统非常有利。加快跟踪速度。 但微分作用对信号的噪声很敏感，对于噪声较大的系统 一般不用微分，或在微分起作用之前对输入信号进行滤 波。
0
u k K P ek K I e j K D (ek ek 1 ) u0 其中，k 采样序号，k 0,1,2,3； u k 第k次采样时刻计算机的输出值； ek 第k次采样时刻输入的偏差值； K I 积分系数，K I K PT / TI K D 积分系数，K D K DTD / T u0 开始进行PID控制时的原始初值
模糊自适应PID控制器及Simulink仿真
模糊自适应PID控制器及Simulink仿真目录摘要 (1)ABSTRACT (1)第一章绪论 (1)1.1PID控制器的发展与应用 (1)1.2PID控制器参数设置中存在的问题 (2)1.3模糊自适应PID控制器发展研究现状 (2)1.4本文的主要工作 (4)第二章 PID控制原理简介 (4)2.1引言 (4)2.2PID控制原理 (5)2.3PID控制器系统概述 (5)2.3.1比例控制(P) (7)2.3.2 积分调节(I) (7)2.3.3微分调节(D) (9)第三章 PID控制器应用技术简介 (10)3.1数字PID控制算法原理 (11)3.2位置式PDI控制算法 (11)3.3控制规律的选择 (12)3.4PID控制器的参数整定 (13)第四章模糊PID控制器及系统仿真 (13)4.1模糊自适应PID控制系统 (13)4.2常规PID和模糊自适应PID控制系统的仿真比较 (14)4.3常规PID控制系统仿真 (14)4.4模糊自适应PID控制系统仿真 (16)4.5二者的比较 (18)第五章总结 (20)参考文献 (23)致谢 (24)*******大学2012届本科生毕业设计（论文）摘要随着工业生产的发展，于20世纪30年代，美国开始使用PID功调节器，它比直接作用式调节器具有更好的控制效果，因而很快得到了工业界的认可。
至今，在所有生产过程控制中，大部分的回路仍采用结构简单、鲁棒性强的PID控制或改进型PID控制策略。
PID控制作为一种经典的控制方法，几乎遍及了整个工业自动化领域，是实际工业生产过程正常运行的基本保证;控制器的性能直接关系到生产过程的平稳高效运行以及产品的最终质量，因此控制系统的设计主要体现在控制器参数的整定上。
随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域，近年来出现了各种实用的PID控制器参数整定方法。
PID控制算法作为最通用的控制方法，对它的参数整定有许多方法;对于不同的控制要求、不同的系统先验知识，考虑用不同的方法;这些算法既要考虑到收敛性、直观、简单易用，还要综合负载干扰、过程变化的影响，并能根据尽可能少的信息和计算量，给出较好的结果。
飞行器控制中的模糊自适应控制研究
飞行器控制中的模糊自适应控制研究在当今科技飞速发展的时代，飞行器的应用范围日益广泛，从航空运输到太空探索，从军事用途到民用领域，其重要性不言而喻。
而在飞行器的控制中，如何实现精准、稳定且自适应的控制，一直是研究的重点和难点。
其中，模糊自适应控制作为一种先进的控制策略，逐渐引起了广泛的关注和研究。
要理解模糊自适应控制在飞行器控制中的应用，首先得清楚飞行器控制所面临的挑战。
飞行器在飞行过程中，会受到多种复杂因素的影响，如气流变化、负载变化、外界干扰等。
这些因素使得飞行器的动态特性变得极为复杂且难以精确建模。
传统的控制方法在面对这种复杂情况时，往往表现出一定的局限性。
模糊自适应控制的核心思想在于利用模糊逻辑来处理不确定性和不精确性。
与传统的基于精确数学模型的控制方法不同，模糊控制是基于人类的经验和直觉知识，将输入变量模糊化，通过一系列模糊规则进行推理，最终得到输出控制量。
在飞行器控制中，模糊自适应控制具有多个显著的优势。
其一，它能够处理飞行器系统中的非线性和不确定性。
例如，飞行器的空气动力学特性在不同的飞行条件下会发生变化，这种非线性很难用传统的数学模型准确描述，但模糊自适应控制可以较好地应对。
其二，它具有较强的鲁棒性，即对于系统参数的变化和外界干扰具有一定的抵抗能力，能够保证飞行器在各种复杂情况下的稳定飞行。
其三，模糊自适应控制的设计相对灵活，不需要精确的系统模型，只需根据工程经验和实验数据来制定模糊规则，这大大降低了控制器设计的难度。
为了实现飞行器的模糊自适应控制，需要进行一系列的关键步骤。
首先是模糊变量的定义和模糊化。
这需要根据飞行器的状态变量和控制目标，确定输入和输出的模糊变量，并选择合适的隶属函数将其模糊化。
比如，飞行器的姿态角、角速度等可以作为输入模糊变量，而控制舵面的偏转角度可以作为输出模糊变量。
接下来是制定模糊控制规则。
这是模糊自适应控制的核心部分，规则的质量直接影响控制效果。
规则通常基于专家经验和实验数据来确定，例如“如果飞行器姿态角偏差大且角速度快，则控制舵面应大幅度偏转”等。
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自调整因子模糊控制器
0.9
0.8
0.7
0.6
幅值
0.5
0.4
0.3
0.2
自调整因子模糊控制器
1.2 1
0.8
0.6
幅值
0.4 0.2 0 -0.2 0
0.02
0.04
0.06
0.08 0.1 0.12 仿真时间
0.14
0.16
0.18
0.2
阶跃信号响应
该控制器能最大限度地识别和利用控制系统所提供的信息, 不断地修正控制规则,使控制器本身的控制规律适应系统的需要, 从而显著地改善模糊控制系统的动态性能。
E和EC的隶属度函数
的隶属度函数
自调整因子模糊控制器
根据建立根自调整因子的原则得到的控制规则如右表所示。 根据附表可建立49条控制规则：
自调整因子模糊控制器 总控制表
自调整因子模糊控制器
下图为自调整模糊控制器建立的仿真框图，控制对象为液压系统
设置参数Ke=11,Kce=0.05,Ku1=1,Ku=5.5。 得到的阶跃信号的仿真结果和调整参数 的曲线为如图所示：
自调整因子模糊控制器
普通的模糊控制器中，输出控制量为 ，则 u 是 E 与 EC 的一种平均，即表明输出等级是输入等级 E 和 EC 的平均。然而在实际应用中二者的加权程度并不一定相同，更 为一般的有： 0 1 U E (1 ) Ec
u E EC 2
该控制器通过调整修正因子改变控制规则，再用优化的控 制规则进行控制，即通过对模糊规则的调整从根本上提高模糊 控制器的性能。 自调整因子 由模糊推理产生，因此相当于在原基本模糊 控制器基础上增加了一个用于调整加权因子 的模糊控制器， 构成双模糊控制器。
PID控制的适应性分析
1.2
1 参数改编后的曲线 参数改变前的曲线
0.8
0.6
幅值
0.4
0.2
0
-0.2
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25 0.3 仿真时间
0.35
0.4
0.45
0.5
从图中可以看出,若系统参数发生了一点变化,在相同的PID参数下 得到的响应曲线有很大的差异,即控制系统的适应性不好.
自调整因子模糊控制器
带自调整因子模糊控制器的系统结构如图所示：
e
r -
Ke
E EC 模糊 控制器 U Ku u 对 象 y
+
d/dt ec Kec
图中各参数的意义如下： （1）α为调整因子； （2）r、y分别为系统的设定值和系统的输出值精确量； （3）e、ec、u分别为系统误差、误差变化率和模糊控制器的控制输出精确 量； （4）E、EC、U分别为系统误差、误差变化率和模糊控制器输出模糊量； （5）Ke、Kec、Ku分别为误差、误差变化率的量化因子和控制量的比例 因子。
模糊自适应控制
林青霞 2013.08.05
主要内容 Mamdani模糊逻辑推理 PID控制的适应性分析 模糊自适应控制： 1、自调整因子模糊控制器 2、模糊自适应PID控制
Mamdani模糊逻辑推理 Mamdnai推理法是一种在模糊控制中普遍使用的方法,它本 质上是一种关系合成推理法,由于推理采用最大、最小运 算符 , ,故而也称Max一Min推理。 若已知 x x0 ，y y0 , 则新的隶属度为:
自调整因子模糊控制器 自调整因子模糊控制器的设计如下：将原基本模糊控 制器的输出误差E、误差变化率EC输出作为本模糊控制器 的输入，论域均取[-6,6]，模糊子集为{NB、NM、NS、Z、 PS、PM、PB}，输出自调整因子的论域取为[0,1]，模糊子 集为{NS（很小）、S（小）、M（中）、B（大）、VB（很 大）} ，隶属度函数为梯形函数，如下图所示。 E、EC、U的隶属度函数分别如下图所示：
0.5
从图中可以看出在所选的参数下,系统的上升tr=0.0088s<0.01s, 超调量 =2.6%<5%,调整时间ts=0.0135<0.1s，完全满足系统 的控制要求。
PID控制的适应性分析 建立电液位置伺服系统的数学模型时,采用了很多假 设和理想情况,而且有些系数采用的是经验公式,这样就导 致系统传递函数与实际的模型有一定的差异,若考虑到实 际中的干扰和一些不确定的因素影响,在PID控制系统模型 中将伺服阀的固有频率由439.823Hz改为300Hz后，用PID 控制器对系统进行校正时,保持参数Kp，Kd和Ki数值不变, 系统的单位阶跃响应曲线如下图所示：
Mamdani模糊逻辑推理 这种推理方法是先在推理前件中选取各个条件中隶属度最 小的值(即最不适配的隶属度)作为这条规则的适配程度, 以得到这条规则的结论,这称为取小（Min）操作；再对各 个规则的结论综合选取最大适配度的部分,即取大（Max） 操作。整个并集的面积部分就是总的推理结论。Mamdani 推理方法简单,得到了广泛的应用"
PID控制的适应性分析 添加PID控制器后的液压系统模型如图所示：
PID控制器的参数为Kp=14，Kd=0.001，Ki=0.01；仿真曲线 如图所示：
PID控制的适应性分析
1.2
1
0.8
0.6
幅值
0.4
0.2
0
-0.2
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.0.45
c (U ) [1 c (Z )] [2 c (Z )]
1 2
式中： 1 A ( x0 ) B ( y0 )
1 1
2 A ( x0 ) B ( y0 )
2 2
这种推理方式在模糊控制系统中最常见,其合成方式直接采 用极大极小运算。
Mamdani模糊逻辑推理 以两条规则的规则的推理方法为例，整个推理过程可以下 图来表示：
PID控制的适应性分析
总之,PID参数的整定需要经过大量反复的试验,而且 参数一经调定,便不再改变，虽然对于能够建立精确数学 模型的系统,可以达到很高的控制精度。 对于像液压这样的系统,由于系统参数在运行过程中 是不断变化的,如在伺服阀零位,液压尼系数很小,而流量 放大Kq系数却很大,且电液伺服阀有时不在零位工作等。 当系统的参数发生变化时，系统的模型也随之改变，以不 变的控制参数去控制易发生变化的对象，PID控制效果很 难保证，这就需要考虑其它的控制策略。