利用模糊自适应PID控制实现中药提取温度控制.doc

编号：06023082河南大学2010届本科毕业论文利用模糊自适应PID控制实现中药提取温度控制论文作者姓名： 史永乐 作 者 学 号： 06023082 所 在 学 院： 计算机与信息工程学院 所 学 专 业： 自动化 导师姓名职称： 赵建军（教授） 论文完成时间： 2010年5月20日 2010年5月20日开题报告河南大学2010届毕业论文（设计、创作）开题报告（由学生本人认真填写）学号06023082姓名史永乐导师姓名职称赵建军（教授）开题时间2009年12月1日课题题目利用模糊自适应PID控制实现中药提取温度控制课题来源导师指定 自定 其他来源课题的目的、意义以及和本课题有关的国内外现状分析：1目的：利用模糊PID控制实现对中药提取中温度的控制。2意义：通过对常规PID控制和模糊自适应PID控制的对比，表明模糊自适应PID控制具有更好的控制效果。3现状：现在在温度控制方面大多还采用常规PID控制技术与人工经验相结合，很难实现对温度的精确控制，因而提取效率低，并且原料和能源消耗较大。研究目标、研究内容和准备解决的问题：1目标：通过设计一个模糊自适应PID控制系统，实现对温度的精确控制。2内容：通过分析中药提取中温度控制的难点和要求，确定模糊控制器的结构，制定模糊控制规则和推理算法，并且进行仿真，以达到对温度的更好的控制。3准备解决的问题：如何确定模糊控制器的结构，如何正确制定模糊控制规则，如何利用matlab对系统进行仿真。开题报告拟采取的方法、技术或设计（开发）工具：通过matlab用常规PID控制和模糊自适应PID控制方法来实现对温度的控制。预期成果：1毕业设计成果通过Matlab/Simulink环境实现对温度控制的仿真2毕业论文进度计划：2009.12.1 - 2010.3.5： 查找资料、搜集相关素材2010.3.6 - 2010.3.26：完成需求分析2010.3.27 - 2010.4.7： 完成概要设计2010.4.8 - 2010.4.15：完成详细设计2010.4.16 - 2010.4.28：完成编码2010.4.29 - 2010.5.4： 完成软件测试2010.5.5 - 2010.5.15：整理资料、撰写毕业论文2010.5.16 - 2010.5.20：根据导师要求，完善毕业设计和论文指导教师对选题报告的意见：指导教师签名： 2009年12月1日开题报告河南大学2010届毕业论文（设计、创作）任务书题目名称 基于模糊自适应PID的中药提取温度控制学院计算机与信息工程学院学生姓名史永乐所学专业自动化学号06023082毕业论文(设计、创作)要求1. 可行性分析：完成系统的技术可行性分析2. 系统设计：对系统中用到的关键技术进行初步设计3. 程序开发与调试：具体进行项目的开发4. 撰写论文：完成论文撰写毕业论文(设计、创作)进度安排2009.12.1 - 2010.3.5： 查找资料、搜集相关素材2010.3.6 - 2010.3.26：完成需求分析2010.3.27 - 2010.4.7： 完成概要设计2010.4.8 - 2010.4.15：完成详细设计2010.4.16 - 2010.4.28：完成编码2010.4.29 - 2010.5.4： 完成软件测试2010.5.5 - 2010.5.15：整理资料、撰写毕业论文2010.5.16 - 2010.5.20：根据导师要求，完善毕业设计和论文三、需收集的资料和指导性参考文献1.陈建龙.王焕魁 中药提取过程中亟待解决的工程技术问题 2002(9)2.张素萍 中药制药工艺与设备 20053.曹光明 中药制药工程学 20044程跃、程文明、郑严 基于自适应模糊PID的中药提取温度控制5.姜文佳.姜永健.姜广田 模糊PID控制算法改进及在温控系统中的应用 2006(4)6赵永娟 孙华东 基于Matlab的模糊PID控制其的设计及仿真7白金 韩俊伟 基于Matlab/Simulink环境下的PID参数整定8刘金琨 先进PID控制Matlab仿真 20049李敏远.都延丽 智能自整定PID在药剂温度控制系统中的应用 2003(5)10李国勇 谢克明 杨丽娟 计算机仿真技术与CAD基于MATLAB的控制系统（第二版）指导教师签名：2009年12 月 8 日任务书河南大学2010届毕业设计（论文、创作）中期检查表题目名称：基于模糊自适应PID的中药提取温度控制学院计算机与信息工程学院学生姓名史永乐所学专业自动化学号06023082一、毕业论文(设计、创作)进展情况目前，大致框架已基本完成。但是还有一部分没有实现，有待进一步的学习和完善。在这个阶段中已经完成的模块有PID控制器及模糊PID控制器的结构、模糊控制规则以及模糊推理算法。二、毕业论文(设计、创作)存在问题及解决方案存在的问题：解决方案：三、指导教师对学生毕业论文(设计、创作)进展方面的评语指导教师签名 2010年 4 月 10日中期检查表河南大学2010届毕业论文（设计、创作）综合成绩表（一）学院名称：计算机与信息工程学院学 号06023082姓名史永乐专业自动化指导教师赵建军（教授）综合得分论文题目利用模糊自适应PID控制实现中药提取温度控制指导教师评语及得分指导教师评语评分项目分值指导教师对毕业论文（设计、创作）评分撰写开题报告、文献综述15调查研究查阅整理资料10学习态度与规范要求10数据处理、文字表达10论文（设计、创作）质量和创新意识55合计100得分指导教师签名 2010年5月20日评阅教师评语及评分评阅教师评语评分项目分值评阅毕业论文（设计、创作）评分撰写开题报告、文献综述15调查研究查阅整理资料10学习态度与规范要求10数据处理、文字表达10论文（设计、创作）质量和创新意识55合计100得分评阅教师签名 2010年5月22日此表由教师填写综合成绩表（一）河南大学2010届毕业论文（设计、创作）综合成绩表（二）学号06023082姓名史永乐所在学院计算机与信息工程学院答辩委员会评语及评分答辩委员会评语 年 月 日评分 项目 分值论文答辩小组评分答辩情况论文质量合计（100）内容表达情况（15）答辩问题情况（25）规范要求与文字表达（20）论文（设计、创作）质量和创新意识（40）得分答辩委员会主任签字： 年 月 日毕业论文（设计、创作）成绩综合评定： 分综合评定等级：综合成绩表（二）河南大学本科生毕业论文（设计、创作）承诺书论文题目利用模糊自适应PID控制实现中药提取温度控制姓 名史永乐所学专业自动化学 号06026082完成时间2010年5 月20日指导教师姓名职称赵建军（教授）承诺内容：1本毕业论文（设计、创作）是学生 史永乐 在导师 赵建军 的指导下独立完成的，没有抄袭、剽窃他人成果，没有请人代做，若在毕业论文（设计、创作）的各种检查、评比中被发现有以上行为，愿按学校有关规定接受处理，并承担相应的法律责任。2学校有权保留并向上级有关部门送交本毕业论文（设计、创作）的复印件和磁盘。备注：学生签名： 指导教师签名： 2010 年 5 月 20 日 2010 年 5 月 20 日河南大学本科毕业生学士学位论文摘 要以某制药厂中药提取系统为研究对象，分析并建立简化的控制模型。针对提取工段温度控制非线性、时变性、纯滞后的特点，设计常规PID控制器以及自适应模糊PID控制器，并且分别对它们进行了仿真。仿真结果表明采常规PID控制存在一定的超调量，经过一段时间的调整能达到稳态值，基本能达到控制要求，在相同条件下，参数自整定模糊PID控制几乎无超调量、上升时间和调节时间短，具有较好的鲁棒稳定性，较常规PID具有非常好的性能。关键词： 中药提取 模糊自适应PID控制 参数整定 温度控制第9页ABSTRACTIn a pharmaceutical medicine extraction system as the research object, a simplofied analysis and control model. For extracting temperature control units, pure and nonlinear characteristics of conventional lagging PID controller design and adaptive fuzzy PID controller, and to them were simulated. Simulation results show that by the conventional PID control certain overshoots, after a period of adjustment can achieve steady state, the basic control requirements can achieve too. In the same condition, the parameter self-setting fuzzy PID control overshoot and almost no time and adjust the rise time is short, and it has good robust stability, compared with conventiional PID it has very good performance.Keywords: medicine extraction fuzzy adaptive PID control parameter setting temperature control 目录摘 要9ABSTRACT10第1章 绪 论111.1 课题背景111.2 中药提取温度控制方法121.2.1 PID控制121.2.2 参数自适应模糊PID控制13第2章 中药提取分析及数学模型建立132.1 中药提取的工艺流程及其控制难点分析132.2 系统数学模型的建立14第3章 PID控制器设计163.1 常规PID控制器163.2 PID参数整定17第4章 参数自整定模糊PID控制器设计204.1 模糊控制器的结构204.2 控制器设计214.2.1 模糊规则表的建立214.2.2 模糊推理结构的编辑224.3 模糊自整定PID控制器的仿真模型254.4 仿真结果26附录28结 论31参考文献32第1章 绪 论1.1 课题背景中药提取是将药物有效成分从药材中转移到溶剂的过程，是中药生产过程中重要的单元操作之一。传统的提取工艺对中药浸液进行煎煮，提取率低、有效成分破坏严重、能耗较高，目前，中药行业出现了一些新工艺如中药动态提取、超临界流体萃取、半仿生提取等，其中，动态提取使系统保持亚沸腾状态，减少了有效成分的破坏和无用成分的溶出，提取率较高，降低了能耗，但对温度的控制的精度要求较高。很多厂家在动态提取过程中的温度控制主要采用常规PID控制和人工经验相结合，但中药提取过程具有非线性、时变性、大滞后等特点，不能建立准确的数学模型，因此，传统的控制方法很难实现提取温度的精确控制，导致提取效率低、产品质量不稳定、原料和能耗大等弊端。1.2 中药提取温度控制方法在中药动态提取过程中，温度控制一般采用常规PID控制技术与人工经验相结合，这种方法虽然也能达到控制要求，但是控制效果不如采用参数自整定的模糊PID控制。后者在温度控制过程中能够对参数进行在线调整，控制性能更好。1.2.1 PID控制PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。对于温度控制，通过传感器测得输出温度值，求出与给定值的差值，PID控制通过测量信号与给定值的偏差进行比例、积分、微分计算，输出各一个合适的控制信号到执行机构，使测量值恢复到给定值，达到控制目的。温度控制精度主要受P、I、D这三个参数的影响，其中P代表比例，I代表积分，D代表微分。 比例运算（P）比例控制是建立与设定值相关的一种运算，并根据偏差在求得运算值（控制输出量）。如果当前值小，运算值为100%。如果当前值在比例带内，运算值根据偏差比例求得并逐渐减小直到设定值和当前值匹配（即直到偏差为0），此时运算值回复到先前值（前馈运算）。若出现静差（残余偏差），可用减小P方法减小残余偏差。如果P太小，反而会出现振荡。积分运算（I）将积分与比例运算相结合，随着调节时间延续可减小静差。积分强度用积分时间表示，积分时间相当于积分运算值到比例运算值在阶跃偏差响应下达到的作用所需要的时间。积分时间越小，积分运算的校正时间越强。但如果积分时间值太小，校正作用太强会出现振荡。微分运算（D）比例和积分运算都校正控制结果，所以不可避免地会产生响应延时现象。微分运算可弥补这些缺陷。在一个突发的干扰响应中，微分运算提供了一个很大的运算值，以恢复原始状态。微分运算采用一个正比于偏差变化率（微分系数）的运算值校正控制。微分运算的强度由微分时间表示，微分时间相当于微分运算值达到比例运算值在阶跃偏差响应下达到的作用所需的时间。微分时间值越大，微分运算的校正强度越强。中药提取过程具有非线性、时变性和大滞后性，对它的温度控制需要精确，而且在当设定值改变时，系统能够快速响应并调节输出值达到给定值。一般采用的PID控制技术难以满足这些特殊的场合。可以采用参数自适应模糊PID控制来实现对中药提取温度的精确控制1.2.2 参数自适应模糊PID控制参数自适应模糊PID控制是将模糊控制、PID控制和自适应控制结合起来，实现对中药提取过程中温度的精确控制。模糊控制具有以下特点：(1)无须知道被控对象精确的数学模糊，对多输入多输出、时变及滞后等复杂系统都能进行控制，它的实现主要依赖模糊规则库，且从工业过程的定性认识出发，较容易建立语言变量控制规则； (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制。模糊控制采用人类思维中的模糊量，如：“高”、“中”、“大”、“小”等，使得控制机理和控制策略易于理解和接受，设计简单，便于维护和推广；(3)系统鲁棒性强，尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制；自适应控制也是一种基于数学模型的控制方法，依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。第2章 中药提取分析及数学模型建立2.1 中药提取的工艺流程及其控制难点分析中药提取过程实质是一个复杂的传热传质过程，中药提取工段的主要设备包括多功能提取罐、泡沫分离器、冷却器、汽液分离器、油水分离器等。提取工序通常采用的溶剂是水或乙醇，溶剂不同对于提取控制的要求略有不同。中药提取过程具有非线性、时变性、大滞后等特点，不能建立准确的数学模型，因此，传统的控制方法很难实现提取温度的精确控制，导致提取效率低。本文针对水为溶剂提取的单罐控制系统进行分析。以水为溶剂时，可将药材和水装入提取罐内直接向罐内通入蒸汽进行加热，当温度接近提取工艺的温度后，停止向罐进蒸汽，而改向夹层通蒸汽加热药液，以维持罐内温度稳定在规定范围内；同时冷却水调节阀调节冷却水冷却药液蒸汽，以维持罐内压力在设定值。工艺设备及流程，如图1所示图1 中药生产提取工段工艺流程温浸动态提取是中药提取工序的核心，控制器的基本任务是根据工艺参数设定值，维持罐内温度、压力的基本稳定，保持微沸，防止过度沸腾情况的出现。基于以上分析，可得到系统闭环控制构成图，如图2所示。 图2中药提取闭环控制框图图中，Tref为给定温度；T为料液温度；u为罐底蒸汽调节阀控制量；上述控制回路中，压力控制比较容易达到稳定，PID参数整定采用常规经验方法即可，但是温度控制系统的PID参数很难用手动整定方法寻优。2.2 系统数学模型的建立以水为溶剂提取药液时，放空阀一直处于开启状态，提取罐内压力为常值，因此本文分析的仿真对象模型不考虑罐内压力变化对药液温度的影响。由于蒸汽管道具有一定输送距离，调节阀的开度的变化需要经过一段较长时间的传输时间输入才能对提取罐内药液温度产生影响，故存在一个延时环节exp()。蒸汽流到夹层后，罐内外壁为蒸汽温度tm，经过钢罐的单层平壁导热后，内壁面温度为tml。罐壁内温度分布如下：式中，为罐壁面厚度。当内壁外壁温度相等时，壁内温度呈饱和状态，由于钢热导率较大，所以被控对象带有小惯性环节特征。药液温度的变化靠壁面和药液的对流传热实现。其对流传热微分方程为式中，()y=0为边界层微元体算壁面上的药液温度变化率；为局部对流传热系数；为药液温度；为局部对流传热温差。中药提取液热导率较小，药液温度分布由外到内呈降低分布，小热导率限制了药液温度快速升温，此部分呈现大惯性环节特征。综上分析，被控对象的数学模型可以近似为式中，K为对象静态增益；为时滞环节延迟时间；为罐壁传热小惯性环节时间常数；为变动的药液传热大惯性环节时间常数。实际模型参数需经系统辨识得到，以某制药厂中药提取过程对象为例，其近似传递函数为根据实际工况，设置目标温度为95。一般的，罐内直接通入蒸汽使药液温度达到90后，调用本控制算法，调节夹套蒸汽阀的开度，使温度稳定在目标温度上，达到温浸动态提取的目的。第34页第3章 PID控制器设计3.1 常规PID控制器工程中常见的PID控制器数学模型为： 在上式中，、分别为PID控制器的输入和输出，其控制作用由误差的比例、积分、微分三项之和给出。其中为比例系数，为积分时间常数，为微分时间常数。过程控制系统中常用的PID校正装置传递函数形式为：其中为比例系数，为积分系数，为微分系数。式中与上式中相同，。在此利用Matlab的Simulink模块来搭建PID控制器的框图，因为在Simulink仿真环境下，框图的搭建非常方便。打开Matlab的Simulink，新建一个model，由前文知道系统的输入信号为阶跃信号，故信号源用Step模块，从信号源模块库中复制一个Step模块；然后从子系统模块库中复制一个子系统模块，搭建PID子系统；从连续系统模块库中复制一个传递函数模块，由系统传递函数可知，系统存在时延，还需要一个传输延迟模块。输出信号送到示波器Scope模块。搭建的PID控制器框图如图3所示： 图3 PID控制器仿真框图图3中pid模块为PID控制子系统，其框图如图4： 图4 PID控制子系统仿真框图3.2 PID参数整定采用临界比例度法对PID控制器的三个参数进行整定。临界比例度法又称稳定边界条件法，是目前应用较广的一种控制器参数整定方法。它是让控制器在纯比例作用下，通过现场试验找到等幅振荡的过渡过程，记下此时的比例度和等幅振荡周期，再通过简单的计算，求出衰减振荡时控制器的参数，其具体的步骤为：（1）将，根据广义对象特性选择一个较大的值，并在工况稳定的前提下将控制系统投入自动状态。（2）做设定值扰动试验，逐步减小比例度，直到出现等幅振荡为止，记录下此时的比例度和振荡曲线的周期。（3）按表1的经验公式计算出衰减振荡时控制器的参数值并设置于控制器上，再做设定值扰动试验，观察过渡过程曲线。如果曲线不满足控制要求，再对参数值进行调整。表1：临界比例度法参数计算表参数范围控制系统P2_PI2.20.85_PID1.70.50.13已知输入的阶跃信号初始值为90，终值为95，以及系统的近似传递函数，利用上述方法，经过多次试验，出现等幅震荡时，为0.372则为 即2.7，。系统出现等幅振荡如图5所示，比例增益的值如图6所示图5 系统等幅振荡曲线图6 比例增益由此根据表1可以计算出4.6，。从而计算出0.22，0.0044，2.9。将各个参数分别输入对应的模块中，设置仿真时间为300，然后进行仿真，仿真得到的系统响应如图7：图7 系统响应曲线由仿真曲线可以看出常规PID控制系统响应有比较大的超调量，而且系统达到稳态所需要的时间比较长，需要对、进行调整。经过多次调整、的参数，并进行仿真，找到到一组仿真效果较好的参数：仿真得到的系统响应曲线如图8： 图8 参数调整后的系统响应曲线通过对比两个系统响应曲线图可以看出，经过参数调节后的系统超调量明显减小，调节时间明显缩短。第4章 参数自整定模糊PID控制器设计4.1 模糊控制器的结构参数自整定的模糊PID控制系统结构主要由参数可调节PID和模糊控制系统两部分组成，模糊自整定PID控制系统框图，如图9所示。图9 模糊PID控制器结构PID控制器实现对系统的控制，模糊推理系统以误差和偏差度变化作为输入，根据建立的模糊规则库进行模糊推理，结果通过解模糊器得到、的修正值进行PID参数整定。系统在运行中通过不断检测和，对3个参数进行在线修改，再作用于蒸汽阀门，实际控制效果反馈于系统不断进行调节。模糊PID控制是在PID控制的基础上实现对、自适应的调整。PID控制算法采用增量式描述为：其中kp、ki、kd由以下各项决定：式中，、为模糊推理的结果，即参数的校正值；、为参数的初值。4.2 控制器设计模糊控制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，并组建一个推理结构，实现模糊规则。4.2.1 模糊规则表的建立根据参数、对系统输出特性的影响，系统在控制过程中对不同的偏差和偏差变化率，参数、的自整定原则是：(1)偏差较大时，为加快系统的向以速度，并防止因开始时偏差的瞬间变大可能引起的微分过饱和而使控制作用超出允许范围，应取较大的和较小的kd。为防止积分饱和系统响应出现较大的超调量，的值要小。(2)偏差及其变化率为中等大小时，为使系统的超调量减小并保证响应速度，应取小些，的值对系统影响较大，应取小些。的取值要适当。(3)偏差较小时，为使系统有良好的动态性能，应增大、的值。同时为了避免系统出现振荡，应适当选择。偏差变化率较小时，的值要大些，偏差变化率较大时，的值要小些。根据以上原则建立模糊控制规则表如下：eckpeNBNMNSZOPSPMPBNBNMNSZOPSPMPBPBPBPMPMPSPSZOPBPBPMPMPSZOZOPMPMPMPSZONSNMPMPSPSZONSNMNMPSPSZONSNSNMNMZOZONSNMNMNMNBZONSNSNMNMNBNBeckieNBNMNSZOPSPMPBNBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMZOZONBNBNMNMNSZOZONMNMNSNSZOPSPSNMNSNSZOPSPSPMNSNSZOPSPSPMPMZOZOPSPMPMPBPBZOZOPSPMPBPBPBeckdeNBNMNSZOPSPMPB NBNMNSZOPSPMPBPSPSZOZOZOPBPBNSNSNSNSZOPSPMNBNBNMNSZOPSPMNBNMNMZONSPSPMNBNMNSNSZOPSPSNMNSNSNSZOPSPSPSZOZOZOZOPBPB4.2.2 模糊推理结构的编辑（1）定义语言变量定义两个输入和三个输出变量，两个输入变量即误差、误差变化率；三个输出变量即PID的三个参数 、kd。（2）定义各语言变量的论域和语言值 现将、的论域均设为-3，-2，-1，0，1，2，3，它们分别通过各自的量化因子转换到模糊控制器的基本论域。量化因子的计算公式为：其中 为变量的实际变化范围。根据控制要求和经验，设定温度偏差的实际论域为-60,60；温差变化率的实际论域为-10,10；的基本论域为-0.03,0.03；的基本论域为-0.0000006,0.0000006；的基本论域为-0.1,0.1。根据量化因子的计算公式可求出各变量的量化因子分别为：0.05、0.3、100、30；其中的比例因子应为：0.01、0.0000002、0.033。将所有变量的语言值设为“正大”，“正中”，“正小”，“零”，“负小”，“负中”，“负大”即PB,PM,PS,ZO,NS,NM,N。（3）定义各变量语言值的隶属度函数由于系统在响应的初始阶段和均较大，所以采用变化平缓的高斯隶属度函数，达到提高系统的鲁棒性的效果，而在误差低的区域采用分辨率较高的三角形隶属度函数，达到提高系统的灵敏度的效果。高斯隶属度函数的表达式为：其中，为参数，代表MF的中心，代表MF的宽度。在此，为0.66，为3.在Matlab命令窗口中运行Fuzzy函数进入模糊逻辑编辑器，建立一个新的FIS文件，选择控制器类型为Mamdani型，然后添加一个输入和两个输出，总共是两个输入，三个输出即、 、。然后根据前面的分析，分别输入、 、的隶属函数和量化区间，得到隶属函数图形。打开控制规则编辑窗口按照前面的模糊控制规则表输入控制规则，输入形式为Ifthen，与方式（And method）为min，或方式（Or method）为max，推理（Implication）为min，合成（Aggregation）为max，去模糊为重心平均法（centriod）。这样就建立了一个FIS文件，文件名设为fuzzypid.fis。、的隶属度函数曲线，如图10所示： 图10 和的隶属度曲线 、的隶属度函数曲线，如图11所示： 图11 、隶属度曲线模糊控制规则编辑如图12所示： 图12 模糊控制规则编辑窗口解模糊采用重心法，重心法就是对模糊推理的结果的所有元素求取重心元素。求取公式为：，其中为把模糊量的重心元素解模糊之后得到的精确值，为推理结果的元素，为元素对应的隶属函数的值。4.3 模糊自整定PID控制器的仿真模型利用Matlab的Simulink的仿真环境，根据图9创建的模糊PID仿真框图如图13所示：图13 参数自整定模糊PID控制器仿真框图其中subsystem就是参数自整定子系统，子系统的仿真框图如图14所示：图14 参数自整定子系统仿真框图4.4 仿真结果 首先在Matlab的M文件编辑器中建立一个名为ex_pid.m的文件，内容为：martrix=readfis(fuzzypid.fis)，完成模糊工具箱与Simulink的链接。然后确定各个模块的输入值，输入为阶跃信号，初始值为90，终值为95，由于初值较大，仿真时间很长，故用初值为0，终值为5的阶跃信号来代替。和的量化因子在前面已经算出，的量化因子为.05，的量化因子为0.3，和通过量化因子转换到模糊论域中，通过模糊规则的推理得出的模糊论域，再经过比例因子转换到其实际论域中，的比例因子分别为0.01、0.0000002、0.033。模糊控制器的初始参数采用上述常规PID控制器的参数，即。接下来用上面建立的模糊自整定PID控制器对系统进行仿真，在仿真前先运行一下ex_pid.m文件，得到响应曲线如图15： 图15 模糊PID控制系统响应曲线由响应曲线可以看出，系统几乎没有超调量，而且调节时间短，很快就达到稳态，控制效果比较好。将常规PID控制器仿真系统中的输入信号也用初值为0，终值为5的阶跃信号代替，进行仿真得到的仿真曲线如图16：图16 PID控制响应曲线通过对比图14和图15可以看出PID控制的响应曲线存在一定的超调，调节时间比模糊自整定PID控制的响应曲线的要长，控制器的控制效果没有模糊自整定PID控制器的控制效果好。附录模糊推理结构编辑时建立的FIS文件fuzzypid.fis的内容为：SystemName=fuzzpidType=mamdaniVersion=2.0NumInputs=2NumOutputs=3NumRules=49AndMethod=minOrMethod=maxImpMethod=minAggMethod=maxDefuzzMethod=centroidInput1Name=eRange=-3 3NumMFs=7MF1=NB:gaussmf,0.66 -3MF2=NM:trimf,-3 -2 0MF3=NS:trimf,-3 -1 1MF4=ZO:trimf,-2 0 2MF5=PS:trimf,-1 1 3MF6=PM:trimf,0 2 3MF7=PB:gaussmf,0.66 3Input2Name=ecRange=-3 3NumMFs=7MF1=NB:gaussmf,0.66 -3MF2=NM:trimf,-3 -2 0MF3=NS:trimf,-3 -1 1MF4=ZO:trimf,-2 0 2MF5=PS:trimf,-1 1 3MF6=PM:trimf,0 2 3MF7=PB:gaussmf,0.66 3Output1Name=kpRange=-3 3NumMFs=7MF1=NB:gaussmf,0.66 -3MF2=NM:trimf,-3 -2 0MF3=NS:trimf,-3 -1 1MF4=ZO:trimf,-2 0 2MF5=PS:trimf,-1 1 3MF6=PM:trimf,0 2 3MF7=PB:gaussmf,0.66 3Output2Name=kiRange=-3 3NumMFs=7MF1=NB:gaussmf,0.66 -3MF2=NM:trimf,-3 -2 0MF3=NS:trimf,-3 -1 1MF4=ZO:trimf,-2 0 2MF5=PS:trimf,-1 1 3MF6=PM:trimf,0 2 3MF7=PB:gaussmf,0.66 3Output3Name=kdRange=-3 3NumMFs=7MF1=NB:gaussmf,0.66 -3MF2=NM:trimf,-3 -2 0MF3=NS:trimf,-3 -1 1MF4=ZO:trimf,-2 0 2MF5=PS:trimf,-1 1 3MF6=PM:trimf,0 2 3MF7=PB:smf,0.66 3Rules1 1, 7 1 5 (1) : 11 2, 7 1 3 (1) : 11 3, 6 2 1 (1) : 1