基于模糊PID控制的直流双闭环调_速系统毕业论文.doc

毕 业 设 计（论 文）说 明 书题 目：基于模糊pid控制的直流双闭环调速系统系 别：系专业班级：电气工程及自动化学生姓名：指导教师：教 研 室：电气工程及其自动化教研室提交时间：- ii -基于模糊pid控制的直流双闭环调速系统摘 要一个多世纪以来，电动机作为最主要的机电能量转换装置，其应用范围已遍及国民经济的各个领域和人们的日常生活。在电动机的数字控制系统中，一般采用的是pid控制，但由于pid控制有其一定的局限性，在有些场合中难以获得满意的控制效果。本文在分析智能控制技术的基础上，阐述了pid控制技术和模糊控制技术的发展现状和模糊控制技术的原理，以模糊pid控制作为研究对象，对双闭环直流调速系统设计了模糊pid控制器,分析了系统的动静态特性及鲁棒性,并与pid控制进行了比较,matlab仿真表明:模糊控制具有更好的动态特性与鲁棒性。关键词：直流电机；调速系统；pid控制；模糊pid控制；matlab仿真abstractthe application of motor has spread all kinds of fields of national economy and peoples daily life as the main mechanic-electronic energy conversion device for a century or more. pid control is often adopted in the digital control system of motor. but pid control has some scarcity, good control effects have been obtained difficultly in some instances.the paper is based on the analysis of the intelligent control, elaborating the present development condition of the pid control and the fuzzy control and the principle of the fuzzy control. taking the fuzzy pid control as the research object, this paper presents a fuzzy pid controller for binary closed loop dc speed regulating system，and transient and steady-state performance and robustness of the system are analyzed. matlab numerical simulation shows that it provides higher transient performance and robustness than that of the pid controller.key words: dc motor；speed regulating system；pid control；fuzzy pid control；matlab simulation- 47 -目录摘 要iabstractii第1章 引 言- 1 -1.1 前言- 1 -1.2 直流调速系统发展史- 1 -1.3 直流电动机的调速方法- 2 -1.4 本论文研究的目的与内容- 5 -第2章 双闭环直流调速系统- 7 -2.1 转速、电流双闭环直流调速系统的组成及工作原理- 7 -2.1.1 转速、电流双闭环直流调速系统的组成- 7 -2.1.2 转速、电流双闭环直流调速系统的工作原理- 8 -2.2 双闭环调速系统的静特性及稳态参数- 9 -2.2.1 双闭环调速系统的静特性- 9 -2.2.2 双闭环调速系统各变量的稳态工作点和稳态参数计算- 10 -2.3 双闭环调速系统的动态特性- 11 -2.3.1 双闭环调速系统的动态数学模型- 11 -2.3.2 双闭环调速系统的动态性能- 11 -2.3.3 双闭环调速系统中两个调节器的作用- 12 -第3章 系统控制方案- 13 -3.1 经典控制(pid)- 13 -3.2 模糊控制- 18 -3.2.1 模糊控制的基本理论- 19 -3.2.2 模糊控制器的数据库- 20 -3.2.3 模糊控制规则库- 21 -3.2.4 推理决策逻辑- 22 -3.3 模糊控制与pid结合- 24 -3.3.1 模糊pid控制器的基本形式- 25 -3.4 双闭环调速模糊pid控制器的设计- 27 -3.4.1 确定输入与输出变量的模糊子集和论域及其隶属度- 28 -3.4.2 确定模糊控制规则(若干条经验规则)r- 28 -3.4.3 设计模糊推理关系- 29 -3.4.4 模糊决策- 29 -3.4.5 模糊判决(将控制量去模糊化)- 30 -第4章 系统仿真- 32 -4.1 matlab/simulink简介- 32 -4.2 simulink的启动与界面说明- 33 -4.2.1 启动simulink- 33 -4.2.2 simulink的菜单- 33 -4.2.3 simulink的功能模块组- 33 -4.3 simulink的仿真过程- 33 -4.3.1 创建结构图文件- 33 -4.3.2 结构图程序设计- 34 -4.3.3 simulink仿真的启动与停止- 34 -4.4 建立仿真模型- 34 -4.4.1 传统pid控制的直流双调速系统仿真- 34 -4.4.2 模糊pid控制的直流双调速系统仿真- 35 -第5章 分析及结论- 39 -5.1 超调量，稳态静差分析- 39 -5.2 快速性分析- 40 -5.3 抗负载扰动分析- 41 -5.4 鲁棒性分析- 42 -5.5 结论- 43 -第6章 结束语- 44 -致 谢- 45 -参考文献- 46 -第1章 引 言1.1 前言在现代化的工业生产过程中，几乎无处不使用电力传动装置，生产工艺、产品质量的要求不断提高和产量的增长，使得越来越多的生产机械要求能实现自动调速。对可调速的传动系统，可分为直流调速和交流调速。直流电动机具有优良的调速特性，调速平滑、方便，易于在大范围内平滑调速，过载能力大，能承受频繁的冲击负载，可实现频繁地无级快速起制动和反转，能满足生产过程自动化系统中各种不同的特殊运行要求，至今在金属切削机床、造纸机等需要高性能可控电力拖动的领域仍有广泛的应用，所以直流调速系统至今仍然被广泛地应用于自动控制要求较高的各种生产部门，是截止到目前为止调速系统的主要形式之一。1.2 直流调速系统发展史第一，最初的直流调速系统是采用恒定的直流电压向直流电动机电枢供电，通过改变电枢回路中的电阻来实现调速。这种方法简单易行，设备制造方便，价格低廉。但缺点是效率低、机械特性软、不能在较宽范围内平滑调速，所以目前极少采用。第二，三十年代末，出现了发电机电动机(也称为旋转变流组)，配合采用磁放大器、电机扩大机、闸流管等控制器件，可获得优良的调速性能，如有较宽的调速范围(十比一至数十比一)、较小的转速变化率和调速平滑等。特别是当电动机减速时，可以通过发电机非常容易地将电动机轴上的飞轮惯量反馈给电网。这样，一方面可得到平滑的制动特性;另一方面又可减少能量的损耗，提高效率。但发电机电动机调速系统的主要缺点是需要增加两台与调速电动机相当的旋转电机和一些辅助励磁设备，因而设备较多、体积大、费用高、效率低、安装需有地基、运行有噪声、维修困难等。第三，自出现汞弧变流器后，利用汞弧变流器代替上述发电机电动机系统，使调速性能指标又进一步提高。特别是它的系统快速响应性是发电机电动机系统不能比拟的。但是汞弧变流器仍存在一些缺点:维修还是不太方便，特别是水银蒸汽对维护人员会造成一定的危害等。第四，1957年，世界上出现了第一只晶闸管，与其它变流元件相比，晶闸管具有许多独特的优越性，因而晶闸管直流调速系统立即显示出强大的生命力。由于它具有体积小、响应快、工作可靠、寿命长、维修简便等一系列优点，采用晶闸管供电，不仅使直流调速系统经济指标上和可靠性有所提高，而且在技术性能上也显示出很大的优越性。晶闸管变流装置的放大倍数在10000以上，比机组(放大倍数10)高1000倍，比汞弧变流器(1000)高10倍;在快速响应性上，机组是秒级，而晶闸管变流装置为毫秒级。因此，目前在直流调速系统中，除某些特大容量的设备而且供电电路容量较小的情况下，仍采用机组供电、晶闸管励磁系统以外，几乎绝大部分都已改用晶闸管相控整流供电了。目前，我国直流调速控制的发展趋势主要有以下几个方面：(1)提高调速系统的单机容量。(2)提高电力电子器件的生产水平，使变流器结构变得简单、紧凑。(3)提高控制单元水平，使其具有控制、监视、保护、诊断及其自动复原等多种功能。1.3 直流电动机的调速方法直流电机转速n的表达式为:n= (1-1)式(1-1)中: ua-电枢端电压(v)； ia-电枢电流(a)； ra-电枢电路总电阻(w)； f-每极磁通量(wb)；ce-与电机结构有关的常数;由(1-1)式可知，直流电机转速n的控制方法有三种:(1)调节电枢电压ua，改变电枢电压从而改变转速，属恒转矩调速方法，动态响应快，适用于要求大范围无级平滑调速的系统;(2)改变电机主磁通f，只能减弱磁通，使电动机从额定转速向上变速，属恒功率调速方法，动态响应较慢，虽能无级平滑调速，但调速范围小;(3)改变电枢电路电阻ra，在电动机电枢外串联电阻进行调速，只能有级调速，平滑性差、机械特性软、效率低。在一般意义上，对调速系统转速控制要求大致有三方面：(1)调速在一定的最高转速和最低转速范围内，分档地(有级)或平滑地(无级)调节转速。(2)稳速以一定的精度在所需转速上稳定运行，在各种可能的干扰下不允许有较大的转速波动。(3)加、减速频繁起制动的设备要求尽快的加减速以提高生产率。一般情况下，调速和稳速在各种场合下都能碰到，我们给出调速系统的稳态性能指标。 (一)调速范围d生产机械要求电动机提供的最高转速nmax和最低转速nmin之比叫做调速范围，用字母d表示: d = (1-2)其中nmax和nmin一般都指电机额定负载时的转速。(二)静差率s当系统在某一转速下运行时，负载由理想空载增加到额定值所对应的转速降落dnnom，与理想空载转速n0之比，称作静差率s用百分函数表示为:s =100% (1-3)显然，静差率是用来衡量调速系统在负载变化下转速的稳定度的。并且，调速范围和静差率这两项指标并不是彼此孤立的，必须同时提才有意义。调压调速系统中调速范围、静差率与额定速降之间有一定的关系。在直流电动机调压调速中，常以电动机额定转速nnom为最高转速，若带额定负载时转速降为dnnom，则该系统的静差率应该是最低速时的静差率，即s = (1-4)于是，nmin = n0min-dnnom=-dnnom= （1-5）而调速范围为：d= (1-6)将上式（1-5）中nmin代入式(1-6)，得d= (1-7)对于同一个调速系统，它的特性硬度或dnnom值是一定的。因此，由式(1-7)可见，如果对静差率的要求越严，也就是说要求越小时，系统能够允许的调速范围也越小。控制系统的动态性能指标分为跟随性能指标和抗扰性能指标两类。(一)跟随性能指标a)上升时间tr在典型阶跃响应跟随过程中，输出量从零起第一次上升到稳态值所经过的时间。b)超调量s输出量超出稳态值的最大偏差与稳态值之比s=100% (1-8)c)调节时间ts从开始到输出稳定下来的一段时间，一般我们用误差带2%5%的t来表示输出稳定。(二)抗扰性能指标是指控制系统在稳定运行中受到干扰，经历一段动态过程后，总能达到新的稳态。a)动态降落cmax%系统稳定运行时，突加一个约定的标准负扰动量，在过度中引起的输出量最大降落值cmax做动态降落，用输出量原稳态值c1的百分数表示，系统动态降落后又重新恢复，达到新的稳态值c2,用(c1c2)表示静差。b)恢复时间tv从阶跃扰动作用开始，到输出量基本上恢复稳态，距新稳态值c2之差进入某基准量cb的5%(或2%)范围内所需要的时间（cb称为抗扰指标中输出量的基准值）。对调速系统来说，动态指标以抗扰性能为主，而随动系统的动态指标则以跟随性为主。121.4 本论文研究的目的与内容直流电动机具有良好的起、制动性能,在电力拖动自动控制系统,如轧钢机及其辅助机械、矿井卷扬机等领域中得到了广泛应用。在工业现场的实际直流调速系统中,应用最为广泛、技术较为成熟的是采用转速、电流双闭环的直流调速系统。调速系统的内环是电流环,用以保证启动过程中只有电流反馈起作用保证最大允许恒定电流,使电力拖动系统尽可能以最大的加速度启动达到稳定转速后使电流转矩同负载转矩平衡,稳定转速,达到“时间最优控制”,到达稳定转速后通过外环转速环控制使得转速恒定。传统的直流电动机双闭环调速系统多采用结构简单、性能稳定的带限幅的pid调节控制器,在实际生产现场,由于各种因素,如控制系统的传递函数与实际有偏差,又由于电机本身的参数和拖动负载的参数(如转动惯量) 并不如模型那样一成不变,在某些应用场合会随工况而变化;同时,电机本身是一个非线性的被控对象,许多拖动负载含有弹性或间隙等非线性因素。因此被控制对象的参数变化与非线性特性,使得pid控制器的参数往往难以达到最优状态,而且参数的一成不变也难以跟随现场的动态变化。由于模糊控制不需要精确的数学模型,能够根据日常生产中的经验规则动态地输出,能利用其非线性特性，突破pid方法的局限，使调速系统既有快速的动态响应，又有较高的稳定程度。除此之外，模糊控制又进一步提高了调速系统的鲁棒性，对于我们解决直流电动机双闭环调速系统（甚至是交流调速系统）的控制策略有重要的借鉴意义。利用模糊pid控制的动态调节作用,对传统的双闭环直流电动机调速系统进行改造,并通过仿真演示来说明其优良特性是本文的主要内容。第2章 双闭环直流调速系统2.1 转速、电流双闭环直流调速系统的组成及工作原理直流调速系统，传统上采用速度和电流的双闭环调速，这是从单闭环自动调速系统发展起来的。采用pi控制器的单闭环系统，虽然实现了转速的无静差调速，但因其结构中含有电流截止负反馈环节，限制了起制动的最大电流。加上电机反电势随着转速的上升而增加，使电流达到最大值之后迅速降下来。这样，电动机的转矩也减少下来，使起动过程变慢，起动时间增长。为了提高生产率和加工质量，要求尽量缩短过渡过程时间。我们希望使电流在起动时始终保持在最大允许值上，电动机输出最大转矩，从而可使转速直线上升，过渡过程时间大大缩短。另一方而，在一个调节器的情况下，输入端综合几个信号，各参数互相影响，调整也比较困难。为获得近似理想的起动过程，并克服几个信号在一处的综合的缺点，经研究与实践，出现了转速、电流双闭环调速系统。2.1.1 转速、电流双闭环直流调速系统的组成双闭环系统组成的思想是，在系统设立两个调节器，分别调节转速和电流，两者之间实行串级连接，电流环在里面，为内环；转速环在外面，为外环。其调速系统原理如图2-1所示：图2-1 转速、电流双闭环调速系统图中asr和acr分别代表转速、电流调节器，tg为测速计，可看作纯比例环节。gt和v是晶闸管触发器和整流装置，控制晶闸管整流装置总离不开触发电路，因此在分析系统时，把它们当作一个环节来看。该环节的输入量是触发电路的控制电压uct，输出量是理想空载整流电压udo。图中，asr和acr均为比例积分调节器，其输出均设有限幅电路。acr输出限幅值为uctm，它限制了晶闸管整流器输出电压的最大值udm。asr输出限幅值为uim*，它决定了主环中的最大允许电流idm。2.1.2 转速、电流双闭环直流调速系统的工作原理为了更清楚地了解转速、电流双闭环直流调速系统的特性，必须对双闭环调速系统的稳态结构图进行分析。图2-2为双闭环调速系统的稳态结构图。acr和asr的输入、输出信号的极性，主要视触发电路对控制电压的要求而定。若触发器要求acr的输出uct为正极性，由于调节器一般为反向输入，则要求acr的输入ui*为负极性，所以，要求asr输入的给定电压un*为正极性。图2-2 双闭环调速系统稳态结构图2.1.2.1 以电流调节器acr为核心的电流环电流环是由电流调节器acr和电流负反馈环节组成的闭合回路，其主要作用是通过电流检测元件的反馈作用稳定电流。由于acr为pi调节器，稳态时，其输入偏差电压dui= -ui*+ui= -ui*+bid=0，即id=ui*/b。其中b为电流反馈系数。当ui*一定时，由于电流负反馈的调节作用，使整流装置的输出电流保持在ui*/b数值上。当idui*/b时，自动调节过程为：iddui=|-ui*+bid|uctudid最终保持电流稳定。当电流下降时，也有类似的调节过程。2.1.2.2 以转速调节器asr为核心的转速环转速环是由转速调节器asr和转速负反馈环节组成的闭合回路，其主要作用是通过转速检测元件的反馈作用保持转速稳定，最终消除转速偏差。由于asr采用pi调节器，所以在系统达到稳态时应满足dun=un*-an=0，即n=un*/a。当un*一定时，转速n将稳定在un*/a数值上。当nun*/a时，其自动调节过程为：负载ndun=(un*-an)|ui*| 0wci，满足近似条件。2)忽略反电动势对电流环影响的条件：wci 33=31/s=51.75 1/swci，满足近似条件。转速环的设计：(1)确定时间常数1)电流环等效时间常数为2ti=0.01334s。2)转速滤波时间常数ton=0.005s。3)转速环小时间常数tn按小时间常数近似处理，取tn=ton+2ti=0.01834s。(2)选择转速环调节器结构由于要求设计无静差，转速调节器必须含有积分环节；又根据动态要求，应按典型型系统设计转速环。asr调节器选用pi型，其传递函数为wasr= kn(3)选择转速环调节器参数按跟随与抗扰性能都较好的原则，取h=5，则asr的超前时间常数为：tn= htn=50.01834= 0.0917s转速环开环增益kn= = = 400kn= = = 23 1/s所以wasr= kn= (4)校验近似条件转速环截止频率wcn= = kntn =2.109 1/s1)电流环的等效条件wcn = =29.99 1/swci，满足等效条件。2)小时间常数合并条件wcn = 1/s= 40.81 1/swcn，满足等效条件。3.2 模糊控制美国加州大学的l.a.zadeh教授在1965年在信息与控制杂志上发表了著名的模糊集合论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而模糊理论突破了19世纪末笛卡尔的经典集合理论，从此奠定了模糊理论的基础。模糊理论因为其适合于人类的自然思维方式，成为了人工智能的重要研究方向，世界各国的科学家们围绕模糊理论开展了广泛的研究，从而推动了模糊理论的迅速发展。模糊理论主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理、模糊决策和模糊控制等方面的内容，模糊理论最成功的应用领域是模糊控制。模糊理论在解决不能精确建立数学模型的系统方面，取得了许多成功，解决了许多精确控制无法解决的控制问题。模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。模糊逻辑应用最有效并最广泛的领域就是模糊控制。模糊控制在各种领域出人意料地解决了传统控制方法无法或难以解决的问题，并取得了很好的效果。现在，人们已经明确地知道：模糊控制是目前在控制领域中所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制就是建立在人类思维模糊性的基础上的。模糊控制与传统控制有着本质的区别，它不像经典控制那样需要用精确数字所描述的传递函数，也不像现代控制理论那样需要用矩阵表示的状态方程。模糊控制的核心是在于它用具有模糊性的语言条件语句，作为控制规则去执行控制。控制规则往往是由对被控过程十分熟悉的专门人员给出的，所以模糊控制在本质上来说是一种专家控制。这种控制的控制规则充分反映了人的智能活动。传统控制方法以数学公式描述控制过程，往往可以给出十分严密和明确的数学表述。模糊控制以语句规则描述控制过程，使习惯了用精确数学刻画控制过程的人们感到不易适应和迷惑。实际上，模糊控制是以一种与传统精确数学完全不同的数学模糊数学为基础理论建立起来的。它有一整套和传统控制方法完全不同的理论和方法。何况，一种技术是否先进，是以其在实际应用中是否取得良好效果而体现的，绝不仅是因对其冗长的论证或美妙的描述就会优秀起来。模糊控制这种技术，尽管其理论系统尚未完善，但其大量应用的超常成效足以表明它是一种前途无量的技术。模糊控制以模糊数学理论、模糊语言形式为理论基础，是一种基于模糊规则的控制系统，这些模糊控制规则是直接从专家经验或现场操作者的经验中进行归纳、优化得出来的，是一种蕴涵着人类智能、推理和决策的控制方式。经典数学以特征函数讨论问题，而模糊数学以隶属函数讨论问题。系统精确数学模型的建立，其实质是应用一定的数学处理手段，基于待辨识系统的大量测量数据，找出体现系统输入与输出之间的内在联系，并通过一定的数学表达式加以描述。建立系统模糊模型的基本思想也是这样，只是将采集到的精确量量测数据进行模糊化处理，转化成通过隶属度和模糊子集表达的模糊量，也就是说，将原来通过精确量数据描述系统输入输出之间的内在联系(精确数学模型)，转化成一种相应的由条件语句if(输入语言变量模糊子集)、then(输出语言变量模糊子集)表达的模糊关系，这便是系统的模糊模型。模糊控制是一种典型的智能控制方法，其最大的特点是将专家的经验和知识表示为语言控制规则，并应用这些语言控制规则去控制系统，这样它可不依赖于被控对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被控对象的参数变化具有较强的鲁棒性。它不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出结果数据，参考现场操作人员的操作运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制器特点中阐述了模糊控制对干扰和参数变化不敏感和模糊控制不用建立数学模型的特点，使得模糊控制对在不同环境下的同一直流电机对象(在不同环境下，同一对象的参数或许已经发生了不小的变化)进行控制，或是已经调好的模糊控制系统应用于参数稍有变化的控制对象时，系统性能没有多大变化，使得现场调试人员不必为同一控制对象设置不同的调试参数。10133.2.1 模糊控制的基本理论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，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3-2所示。它的核心部分为模糊控制器，如图3-2中点划线框中部分所示，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。图3-2模糊控制原理框图实现一步模糊控制算法的过程描述如下：首先获取被控制量的精确值，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的精确量进行模糊化变成模糊量。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(e是一个模糊矢量)，再由e和模糊控制规则r(模糊算子)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u。应着重指出，所谓模糊控制，既不是指被控对象是模糊的，也不是指控制器是不确定的，它是指在表示知识、概念上的模糊。只是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，虽然模糊控制算法是通过模糊语言描述的，但它所完成的却是一项完全确定的工作。它不仅能成功地实现控制，而且还能模仿人的思维方法，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。3.2.2 模糊控制器的数据库数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入输出空间的划分、隶属度函数的定义等。3.2.2.1 描述输入和输出变量的词集在模糊控制中，输入输出变量大小是以语言的形式描述的。一般选用“大、中、小”三个词汇来描述模糊控制器的输入、输出变量的状态，在加上正、负方向和零状态，共有7个词汇：负大、负中、负小、零、正小、正中、正大其缩写为：nb、nm、ns、zo、ps、pm、pb3.2.2.2 输入变量的模糊化某个变量的实际变化范围称为该变量的基本论域。记误差e的基本论域为-xe,xe，误差变化ec的基本论域为-xec,xec，模糊控制器的输出变量(系统的控制量)的基本论域为-ye,ye，模糊控制器中的输入和输出都是精确量，但控制算法需要模糊量。因此输入的精确量(数字量)需转化为模糊量，另一方面，模糊算法所得到的模糊控制量需要转化为精确的控制量输出。比较常使用的模糊化方法是将基本论域分为n档，即取变量的模糊子集论域为：-n，-n+1，0，n-1，n从基本论域a,b到模糊子集论域-n,+n转换公式为:y=2n/(b-a)x-(a+b) /2 （3-1）一般选择模糊论域中所含元素为模糊词集总数的二倍以上，确保模糊集能较好的覆盖论域，避免出现失控现象。可选择e和ec的论域为:-6，-5，-4，-3，-2，-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6选择模糊控制器的输出变量即系统的控制量u的论域为:-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 73.2.2.3 隶属度函数为了实现模糊化，要在上述离散化的精确量与表示模糊语言的模糊量之间建立关系，即确定论域中的每个元素对各个模糊语言变量的隶属度函数。隶属度是描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量的程度，隶属度函数的确定方法有模糊统计法、相对比较法和专家经验法等。常见的隶属度函数有三角形隶属度函数、高斯形隶属度函数等。3.2.3 模糊控制规则库模糊控制系统是用一系列基于专家知识的语言来描述的，用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成了模糊控制规则库。与模糊控制规则相关的主要有：过程状态输入变量和控制输出变量的选择、模糊控制规则的建立和模糊控制规则的完整性、兼容性、抗干扰性。3.2.3.1 模糊控制器的输入、输出变量模糊控制器是模仿人的一种控制。在人为控制的过程中，一般根据被控量的误差e、误差的变化ec和误差变化的速率er进行决策。人对误差最敏感，其次是误差的变化，再次是误差变化的速率。因此，模糊控制的输入变量通常取e或e和ec或e、ec和er，分别构成一维、二维、三维模糊控制器。一维模糊控制器的动态性能不佳，二维模糊控制器的控制性能比较好，是目前广泛采用的一种形式。一般选择控制量的增量作为模糊控制器的输出变量。3.2.3.2 模糊控制规则的建立目前模糊控制规则的建立大致有四种方法:专家经验法:通过对专家控制经验的咨询形成控制规则库。观察法:通过观察人类控制行为并将其控制的思想提炼出一套基于模糊条件语言类型的控制规则从而建立模糊规则库。基于模糊模型的控制:通过建立被控对象的模糊模型来实现。建立模糊控制规则一样的“if-then”形式来描述被控对象的动态特性。在模糊控制中，被控对象的模型是运用多个控制规则来描述的。自组织法:它能在没有和有很少经验知识的情况下通过观察系统的输入输出关系建立控制规则库。3.2.4 推理决策逻辑推理决策是模糊控制的核心，它利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出合适的控制量。它的实质是模糊逻辑推理。3.2.4.1 模糊命题模糊命题是清晰命题的推广，它的真值在0,1闭区间中取值，相当于隶属度函数值。它的一般形式为:a：e is f式中，e是模糊变量，f是一模糊概念所对应的模糊集合。3.2.4.2 模糊语句含有模糊概念的，按给定的语法规则所构成的语句称为模糊语句。有模糊陈述句、模糊判断句、模糊推理句等几种类型。模糊陈述句是相对于具有清晰概念的一般陈述句而言。模糊判断句的形式为:x是a，它的真值由x对模糊集合a的隶属度给出。模糊推理句的形式为:“if a then b”。3.2.4.3 模糊推理推理就是根据已知的一些命题，按照一定的法则，去推断一个新的命题的思维过程和思维方式。在客观现实中，很多问题是具有模糊性的，传统的形式逻辑和近代的数理逻辑都无法解决这类问题。解决模糊性问题需要用模糊推理。模糊推理是一种近似的推理，应用模糊集合理论，可以对近似推理进行定量的讨论，这样可以得到较精确的结论和明确的结果。模糊推理有下列几种常见的形式：cri法、mamdani推理法、模糊推理的tvr法等。mamdani推理法是一种在模糊控制中普遍使用的方法，它实质上是一种cri法。mamdani推理法常用的推理形式有如下3中：1、“if a then b”的推理。对于这样一个系统，当有输入a时，则输出b，它的蕴涵关系为ab。2、“if a then b else c”的推理。对于这样一个系统，当有输入a时，则输出b，如果输入为ac时，则有输出为c，蕴涵关系为(ab)(acc)。3、“if a and b then c”的推理。对于这样一个系统，当输入a和b同时满足时，则输出c，这种蕴涵关系为(ab)c。在模糊控制系统中，用的最多的语句就是“if a and b then c”语句。这是因为在大量的模糊控制中，不但要考虑给定值和实际值所形成的误差，同时还要考虑误差的变化率。10123.3 模糊控制与pid结合传统pid参数的设定一般采用niegler-nichols阶跃响应方法，根据纯滞后时间和时间常数来整定控制器参数，这种方法一般适用于纯滞后时间和时间常数之比在0.11之间，借助作图法进行，参数整定后保持不变，有时不能满足要求。现代pid参数的整定朝自整定方向发展，常见的方法有:(1)专家pid控制；(2)模糊pid控制；(3)神经pid控制；在实际工业过程控制中，被控对象会受到来自各种渠道的干扰和影响，这些干扰和影响可能导致过程特性的变化，甚至结构的变化，这往往要求系统能根据运行状态自动进行调整，使系统始终运行在一个较好的工作状态。自适应控制就是通过在线辨识对象特性参数，实时改变控制策略，使系统始终运行在一个较好的工作状态，但其控制效果取决于模型辨识的准确度，这在复杂系统的情况下是非常困难的，有时几乎是不可能的。因此，在实际工业过程控制中，大量采用的仍然是pid控制，为了提高pid控制的性能，采用了大量现代控制技术，模糊pid控制就是其中卓有成效的一种方法。所谓模糊pid控制是指运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则和有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，实现对pid参数的调整。综合pid控制和模糊控制可以知道：(1)pid控制和模糊控制都是适应性强的控制方法，可以适应大多数被控对象的控制；(2)pid控制稳态性能好，但动态特性不太理想;而模糊控制动态响应品质优良，但存在稳态性能差的问题；(3)在不知道精确的被控对象的数学模型时，pid控制参数整定困难;而模糊控制使用自然语言方法，控制方法易于掌握，不需要精确的被控对象的数学模型；(4)pid控制不具有自适应控制能力，对于时变、非线性系统控制效果不佳，当系统参数发生变化时，控制性能会产生较大的变化，控制特性可能变坏，严重时可能导致系统的不稳定;而模糊控制鲁棒性好，能够较大范围的适应参数变化。模糊模型使用模糊语言和规则描述一个系统的动态特性及性能指标。其特点是不须知道被控对象的精确模型，易于控制不确定对象和非线性对象，对被控对象参数变化有强鲁棒性，对控制系统干扰有较强抑制能力。然而，模糊控制的局限性在于模糊规则库的建立缺乏完整性，没有明确的控制结构，存在较大稳态误差等。pid控制器结构简单、明确，能满足大量工业过程的控制要求。但pid本质是线性控制，而模糊控制具有智能性，属于非线性领域，因此，将模糊控制与pid结合将具备两者的优点。即用过程的运行状态(电压偏差及电压变化率)确定pid控制器参数，用pid控制算法确定控制作用。主要的问题是合理地获得pid参数的模糊校正规则，其实质是一种以模糊规则调节pid参数的自适应控制，即在一般pid控制系统基础上，加上一个模糊控制规则环节。当电压较大时采用fuzzy控制，响应速度快，动态性能好;当电压较小时采用pid控制，使其静态性能好，满足系统精度要求。