基于參數(shù)模糊自整定的PID控制器

1、84 | 電氣時代 2005年第4期EA 應(yīng)用與方案 工業(yè)控制k i =k i '+ei , eci i k d =k d '+ei , eci d在線運行過程中, 控制系統(tǒng)通過對模糊邏輯規(guī)則的結(jié)果 處理、 查表和運算, 完成對PID參數(shù)的在線自校正。用在線整定的PID參數(shù) k p , k i 和 k d 就可以根據(jù)下列PID控 制算法的離散差分公式計算出控制量 u :位置式 u k =k p E k +k i E k +k d (E k -E k-1增量式 u k =k p (E k -E k-1+ k i E k +K d (E k -2E k-1+E k-2 根據(jù)系統(tǒng)在受

2、控過程中對應(yīng)不同的|e |和|ec |, 將 PID參數(shù)的整定原則歸納如下 :1當(dāng)|e |較大時, 取較大的 k P 與較小的 k d , 使系統(tǒng)具有較好的跟蹤性能, 同時為避免出現(xiàn)較大的超調(diào), 應(yīng)對積分作 用加以限制, 通常取 k i =0。2當(dāng)|e |處于中等大小時, 為使系統(tǒng)響應(yīng)超調(diào)較小, k P應(yīng)取較小些。 該情況下, k d 的取值對系統(tǒng)響應(yīng)影響較大, k i 的 取值要適當(dāng)。3當(dāng)|e |較小時, 為使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性, k p 與k i 均應(yīng)取大些, 同時為避免系統(tǒng)在設(shè)定值附近出現(xiàn)振蕩, k d 值的選擇根據(jù)|ec |值較大時, k d 取較小值, 通常 k d 為中等 大小。

3、控制器的設(shè)計及仿真試驗 (1要 求設(shè)被控對象為三階系統(tǒng)采樣時間為4ms, 分別采用參數(shù)模糊自整定PID控制和 常規(guī)PID控制進行階躍響應(yīng), 在第250個采樣時刻控制器輸出 加1.0的干擾, 比較仿真結(jié)果。(2模糊控制器設(shè)計輸入為偏差 e 和偏差變化率 ec , 輸出變量為PID的三個參在工業(yè)生產(chǎn)過程中, 許多被控對象隨著負(fù)荷變化或干擾 因素的影響, 其對象的特性參數(shù)或結(jié)構(gòu)發(fā)生改變。 自適應(yīng)控制運用現(xiàn)代控制理論在線辨識對象特征參數(shù), 實時改 變其控制策略, 使控制系統(tǒng)品質(zhì)指標(biāo)保持在最佳范圍內(nèi), 但 其控制效果的好壞取決于辨識模型的精確度, 這對于復(fù)雜系 統(tǒng)是非常困難的。 因此, 在工業(yè)生產(chǎn)過程中

4、, 大量采用的仍 然是PID算法, PID參數(shù)的整定方法很多, 但大多數(shù)都以對象 特性為基礎(chǔ)。參數(shù)模糊自整定PID控制原理參數(shù)模糊自整定PID控制器結(jié)構(gòu)如圖1所示。其原理是先找出PID的3個參數(shù)與偏差 e 和偏差變化率 ec 之間的模糊關(guān)系, 在運行中通過實時檢測 e 和 ec , 再根據(jù)模糊 控制原理來對3個參數(shù)進行在線修改, 以滿足在不同 e 和 ec 時 對控制參數(shù)的不同要求, 使被控對象具有良好的動、 靜態(tài)性 能, 而且計算量小, 易于用單片機實現(xiàn)。PID參數(shù)的整定必須考慮到在不同時刻三個參數(shù)的作用 以及相互之間的互聯(lián)關(guān)系。 模糊控制器設(shè)計的核心是總結(jié)工 程設(shè)計人員的技術(shù)知識和實際操作

5、經(jīng)驗, 建立合適的模糊規(guī) 則表, 得到針對 k p , k i , k d 三個參數(shù)分別整定的模糊控制表。 再 根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型, 應(yīng) 用模糊合成推理設(shè)計PID參數(shù)的模糊矩陣表, 查出修正參數(shù) 代入下式計算k p =k p '+ei , eci p基于參數(shù)模糊自整定的 PID 控制器燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院周輝齊占慶為滿足在不同偏差e和偏差變化率ec對PID參數(shù)自整定的要求, 利用模糊控制規(guī)則 在線對PID參數(shù)進行修改, 構(gòu)成了參數(shù)模糊自整定PID控制器。GF (s =750s 3+36s 2+250s +750圖1參數(shù)模糊自整定PID控制器結(jié)構(gòu)圖 電氣時代

6、 2005年第 4期 | 85EA 應(yīng)用與方案工業(yè)控制 圖6參數(shù)模糊自整定PID控制圖7常規(guī)PID控制0 0. 5 1 1. 5 2time/s r i n y o u tr i n y o u t0 0. 5 1 1. 5 2time/s圖4 k i 隸屬度函數(shù)曲線圖5 k d 隸屬度函數(shù)曲線圖2 e , ec 隸屬度函數(shù)曲線圖3 k p 隸屬度函數(shù)曲線-3-2-10123-3 -2 -1 0 1 2 3NBNMNSZPSPMPB -3 -2 -1 0 1 2 3數(shù) k p , k i 和 k d 。 分別選取適當(dāng)論域、 模糊子集和隸屬度, 其隸 屬度函數(shù)曲線如圖2圖5所示。(3仿真比較在上

7、述模糊控制器的基礎(chǔ)上, 采用Matlab語句形式編寫 程序, 對參數(shù)模糊自整定PID控制和常規(guī)PID控制進行仿真比 較, 其階躍響應(yīng)曲線分別如圖6、 圖7所示。 本文以三階被控對象為例, 分別采用參數(shù)模糊自整定 PID控制器和常規(guī)PID控制。 從兩種控制下的仿真曲線的比較 可以看出 :參數(shù)模糊自整定PID控制器可以使系統(tǒng)輸出更加 平滑快速, 而且抗階躍干擾和脈沖干擾的能力都很強。 該控 制方法很好地改善了系統(tǒng)的動態(tài)特性, 提高了穩(wěn)態(tài)精度。模糊控制是一種仿人工控制, 它需要一定的經(jīng)驗, 所以 在系統(tǒng)控制中往往和其他控制方法結(jié)合起來使用。 由于理論 方面的問題, 它還不成熟, 但它是今后發(fā)展的主方向, 并且 隨著理論的成熟, 模糊控制將在工業(yè)控制中起到更重要的作 用。 EA(上接第83頁在與單片機通信過程中, Neuron芯片處于主模式, 通過 向單片機發(fā)送命令字來控制單片機執(zhí)行不同的任務(wù) :如控制 設(shè)備的工作, 或向Neuron芯片發(fā)送數(shù)據(jù)等。 Neuron芯片接收 到數(shù)據(jù)以后, 首先對數(shù)據(jù)進行校驗, 如果校驗字錯誤, 則丟 棄數(shù)據(jù) ; 如果校驗字正確, 則把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)幀中分離出了, 保 存在 R A M 中。圖5電飯煲節(jié)點的軟件結(jié)構(gòu)框圖L O N 網(wǎng) 結(jié)束語前面我們已經(jīng)介紹了智能節(jié)點電飯煲的硬件設(shè)計和通信程序的設(shè)計。 電飯煲節(jié)點實現(xiàn)