基于单片机的模糊PID综合控制系统

毕毕业业设设计计 论论文文 题 目 基于单片机的模糊基于单片机的模糊 PID 综合控制系统综合控制系统 学生姓名 专业班级 自动化 06 2 所在院系 电气信息学院 指导教师 职称 所在单位 自动化教研室 教研室主任 完成日期 2010 年 6 月 25 日 摘 要 PID 控制 Control of Proportion Integration Differentiation 就是比例 积分 微分 控制 它的性能取决于参数的整定情况 对那些对象模型复杂和难以确定精确模型的 控制系统 具有很大的局限性 而且它的快速性和超调量之间的矛盾关系 使它不一 定能满足调节时间短 超调小的技术要求 而模糊控制的鲁棒性好 无需知道被控对 象的数学模型 且在快速性方面有着自己的优势 但模糊控制易受模糊规则有限等级 的限制而引起稳态误差 这就是说 单一的 PID 控制或单一的模糊控制都有其自身的 不足 因此 分析它们各自的优缺点 考虑可以把它们相互结合 实现优势互补 形 成模糊 PID 控制 此外 考虑把模糊 PID 控制和当今新型的 性能较好的单片机结合 在一起 更好的发挥他们的作用 本文主要围绕模糊 PID 控制器进行研究 主要研究 PID 控制器以及模糊控制的过 去 现状以及未来的发展趋势 借助单片机 应用模糊 PID 控制 设计了一个基于单 片机的模糊 PID 控制器 本文主要以 AT89S52 单片机作为载体 利用 8155 芯片 A D 转换器 D A 转换器等主要元件进行设计 实现了基于单片机的模糊 PID 控制器的硬 件设计和软件设计 关键词 PID 控制器 单片机 模糊控制 ABSTRACT The proportional integral derivative PID controller is Control of Proportion Integration Differentiation It performance depends on the situation that parameters sets those control systems whose object model complex and uncertain accurate have great limitations and its relationship between rapidity and overshoot make it impossible to meet regulating time and short overshoot technical requirements The robust of the fuzzy control is effective without knowledge of the controlled object s mathematical model and the rapidity has its own advantage But the fuzzy control has fuzzy rules limited level it can cause steady state error This means single PID control or single Fuzzy Control has its own deficiencies therefore analysis their advantages and disadvantages consider combine them and formed fuzzy PID Control Realize complementary strengths Addition consider combine the fuzzy PID control and MCU which is new and whose performance is better This paper mainly centered fuzzy PID controller Introduce the past status and future development trend of the PID controller and the fuzzy control Using MCU and fuzzy PID control designe a Fuzzy PID controller based MCU Consider the AT89S52 MCU as a carrier using 8155 chip A D converter D A converter complete the hardware and software design of the fuzzy PID controller based MCU Keyword PID control MCU Fuzzy control 目 录 第一章第一章 引引 言言 1 1 1 课题研究背景及意义 1 1 2 课题简介 1 第二章第二章 控制器简介控制器简介 2 2 1 PID 控制器 2 2 2 模糊 PID 控制器 3 2 3 单片机 4 2 4 可行性分析 6 第三章第三章 模糊自整定模糊自整定 PIDPID 控制器的设计控制器的设计 7 3 1 模糊控制器的设计 7 3 2 模糊 PID 控制器的设计 11 3 3 PID 参数对控制性能的影响 15 3 4 模糊自整定 PID 控制器性能的研究 17 第四章第四章 系统硬件电路设计系统硬件电路设计 28 4 1 基于单片机的模糊 PID 综合控制系统的控制回路 28 4 2 单片机的选择 29 4 3 A D 转换器的选择及连接 32 4 4 D A 转换器的选择及连接 36 4 5 单片机系统的扩展简介 40 4 6 存储器的扩展 40 4 7 I O 口的扩展 8155 扩展芯片 44 4 8 锁存器 47 4 9 系统的部分主要电路 48 第第五五章章 系系统统的的软软件件设设计计 56 5 1 主程序流程图 56 5 2 T0 中断服务程序 56 5 3 采样子程序 57 5 4 模糊 PID 校正程序流程图 57 5 5 控制部分输出程序 58 结 论 60 谢 辞 61 参考文献 62 附 录 63 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 1 第一章 引 言 1 1 课题研究背景及意义 随着科技的飞速发展 一个国家自动化程度的高低 已经成为衡量其发展水平的 重要标志 而工业控制的水平又是反映自动化程度的关键 PID 控制作为自动控制的 典型 在工业控制领域的应用已达 90 以上 所谓 PID 控制 Control of Proportion Integration Differentiation 就是比例 积分 微分控制 PID 控制器产生于 20 世纪 30 年代末期 从最初的模拟控制器到现在的数 字控制器 经过人类广泛的理论研究和丰富的应用实践 PID 控制取得了巨大的发展 PID 控制器也是工业控制领域应用最广泛最成功的一种控制器 PID 控制具有结构简单 参数调整方便等优点 但它的性能取决于参数的整定情况 对那些对象模型复杂和难 以确定精确模型的控制系统 具有很大的局限性 而且它的快速性和超调量之间的矛 盾关系 使它不一定能满足调节时间短 超调小的技术要求 而模糊控制的鲁棒性好 无需知道被控对象的数学模型 且在快速性方面有着自己的优势 但模糊控制易受模 糊规则有限等级的限制而引起稳态误差 这就是说 单一的 PID 控制或单一的模糊控 制都有其自身的不足 因此 分析它们各自的优缺点 把它们相互结合 实现优势互 补 形成模糊 PID 控制 目前 国内外的模糊 PID 控制大多以单片机为载体进行实现 本设计也不例外 单片机已经渗透到我们生活的各个领域 导弹的导航装置 飞机上各种仪表的控制 计算机的网络通讯与数据传输 工业自动化过程的实时控制和数据处理 广泛使用的 各种智能 IC 卡 民用豪华轿车的安全保障系统 录像机 摄像机 全自动洗衣机的控 制 以及程控玩具 电子宠物等等 这些都离不开单片机 更不用说自动控制领域的 机器人 智能仪表 医疗器械了 因此 把模糊 PID 的控制算法和单片机结合在一起 更好的发挥他们的作用 模糊 PID 控制应用范围广泛 液位控制 温度控制 压力控制等 就连我们日常 使用的全自动洗衣机中 也应用了模糊控制 本次进行模糊 PID 控制器的设计 使模 糊 PID 更好的发挥自身优势 达到人们需要的控制效果 进而提高我国工业自动化水 平 1 2 课题简介 本次设计是以单片机为载体 利用其他相关芯片 完成对不同被控对象的模糊 PID 综合控制系统 即用一套设备可以完成对不同对象的模糊 PID 控制 根据题目内容要 求 设计的预期目标是 利用单片机以及其它相关芯片 设计出一套硬件设备 使其 适应不同的被控对象 设计系统的模糊 PID 控制器 假设系统传递函数模型 灵活应 用 PID 各种方法得出 PID 参数值 模糊 PID 参数值 并用 simulink 进行仿真 得出相 应的控制曲线 对比其优缺点 设计系统的部分硬件电路图 设计软件流程图 使其 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 2 可以通过对单片机进行程序更改 完成 PID 的参数整定 从而来完成对不同被控对象 的最优控制 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 3 第二章 控制器简介 2 1 PID 控制器 2 1 1 PID 控制的产生背景 PID 控制器产生于 20 世纪 30 年代末 从最开始的模拟控制器到现在的数字控制 器 经过广泛的理论研究和丰富的应用实践 取得了巨大的成功 是工业控制领域应 用最广泛也最成功的一种控制器 在工程实际中 应用最为广泛的调节器控制规律为比例 积分 微分控制 简称 PID 控制 又称 PID 调节 PID 控制器问世至今已有近 70 多年历史 它以其结构简单 稳定性好 工作可靠 调整方便而成为工业控制的主要技术之一 当被控对象的结构 和参数不能完全掌握 或得不到精确的数学模型时 控制理论的其它技术难以采用时 系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定 这时应用 PID 控制技术最 为方便 也就是说当我们不完全了解一个系统和被控对象 或是不能通过有效的测量 手段来获得系统参数时 最适合用 PID 控制技术 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 在实际应用中也有 PI 和 PD 控制 2 1 2 PID 控制的应用 在工业过程控制中 目前采用最多的控制方式依然是PID方式 即使在工业较先进 的国家 PID控制的使用率也达84 5 这一方面是 由于PID控制器具有简单而固定 的形式 在很宽的操作条件范围内都能保持较好的鲁棒性 另一方面是 因为PID控制 器允许工程技术人员以一种简单而直接的方式来调节系统 但PID参数复杂繁琐的整定 过程一直困扰着工程技术人员 因此研究PID参数整定及自整定技术具有十分重大的工 程实践意义 1 2 1 3 PID 控制的存在问题 在一些情况下针对特定的系统设计的 PID 控制器控制得很好 但它们仍存在一些 问题需要解决 例如 如果自整定要以模型为基础 为了 PID 参数的重新整定在线寻 找和保持好过程模型是较难的 闭环工作时 要求在过程中插入一个测试信号 这个 方法会引起扰动 所以基于模型的 PID 参数自整定在工业应用不是太好 如果自整定 是基于控制律的 经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响 区分开来 因此受到干扰的影响控制器会产生超调 产生一个不必要的自适应转换 另外 由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法 参数整定可靠与否存在很 多问题 因此 许多自身整定参数的 PID 控制器经常工作在自动整定模式而不是连续 的自身整定模式 自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算 PID 参数 PID 在控制非线性 时变 耦合及参数和结构不确定的复杂过程时 工作地不 是太好 最重要的是 如果 PID 控制器不能控制复杂过程 无论怎么调参数都没用 2 1 4 PID 控制的发展方向 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 4 PID 控制发展至今已经有智能 PID 控制 模糊 PID 控制 自适应 PID 控制 参数 自整定 PID 控制等 而 PID 控制器的精髓在于其控制算法 其控制算法从传统的模拟 PID 控制算法发展到当今的数字 PID 控制在工程中的改进算法 随着单片机技术和计 算机的飞速发展 今后将出现更精确的 PID 控制算法和 PID 控制器 来解决上述以及 其他的一些工业中的控制问题 2 2 模糊 PID 控制器 2 2 1 模糊控制 模糊控制是以模糊集合论 模糊数学 模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规 则推理为理论基础 采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环数字控制系 统模糊控制原理 主要包括其中的模糊量化处理 模糊控制规则 模糊决策 非模糊 化处理等环节组成的模糊控制器 为克服常规PID控制器的不足 经过长期的研究 提 出了许多PID自适应调整方案 其中采用模糊技术与PID结合构成模糊PID是一种常用 的控制方法 2 2 2 模糊控制的产生背景 在传统的控制领域里 控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关 键 系统动态的信息越详细 则越能达到精确控制的目的 然而 对于复杂的系统 由于变量太多 往往难以正确的描述系统的动态 于是工程师便利用各种方法来简化 系统动态 以达成控制的目的 但却不尽理想 换言之 传统的控制理论对于明确系 统有强而有力的控制能力 但对于过于复杂或难以精确描述的系统 则显得无能为力 了 因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题 1964 年 Zadeh 教授提出模糊数学和模糊控制的概念 对于不明确系统的控制有极 大的贡献 自七十年代以后的 20 多年的时间里模糊理论得到了飞速的发展 模糊控制 器是模糊控制理论的一个重要分支 也是一个模糊控制系统的核心 自从 1974 年第一 台模糊控制器 2 诞生以来 人们对模糊控制器的研究投入了极大的热情 一些实用的模 糊控制器相继的完成 在许多领域获得了成功的应用 3 同时模糊控制器集成硬件也已 出现 如 El 本富士电机公司的 FRU1TAX 英国 Image Automation 公司的 LINK man 等 使得我们在控制领域中又向前迈进了一大步 2 2 3 模糊 PID 控制器的发展展望 模糊控制器并不像常规控制器有固定的结构 因为它在以下几方面没有确定的标 准 1 隶属函数的形式 2 模糊子集个数 3 规则的基本形式 4 推理机制和解模糊 方式 所以如何合理地应用模糊控制器的非线性 设计合适的模糊PID控制器 这是亟 需解决的问题 这关系到模糊PID控制器能否被广泛地接受和应用 从目前模糊PID控制器研究和应用的情况来看 以下几个方面是今后工作的重点 1 模糊 PID 控制器的结构 一方面由模糊控制器构造 PID 功能时形式多样 另外 模糊控制器本身有许多不确定性 所以如何才能使控制工程技术人员方便地根据控制 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 5 要求 选择相应的控制器结构是模糊控制器被广泛应用的前提 2 控制器参数调整 PID 三参数具有明确的物理意义 对它们之间的相互关系及 在响应各阶段的要求也已研究比较透彻 找到模糊 PID 控制器各参数和 PID 参数间的 等效关系 根据控制要求调整模糊 PID 控制器参数 这也是今后研究的一个方向 3 控制器评价标准 虽然有些控制器结构提出后 也做了稳定性研究 但往往是 针对特定的对象 没有通用性 目前这方面的工作逐渐得到重视 4 5 6 2 3 单片机 2 3 1 单片机的发展 单片机诞生于 20 世纪 70 年代末 其作为微型计算机的一个重要分支 应用面很 广 发展很快 自单片机诞生至今 已发展为上百种系列的近千个机种 如果将 8 位 单片机的推出作为起点 那么单片机的发展历史大致可分为 单片机的控索阶段 1976 1978 单片机的完善阶段 1978 1982 8 位单片机的巩固发展及 16 位单片 机的推出阶段 也是单片机向微控制器发展的阶段 1982 1990 微控制器的全面发 展阶段 1990 今 等四个阶段 2 3 2 单片机的特点 1 高集成度 体积小 高可靠性 单片机将各功能部件集成在一块晶体芯片上 集成度很高 体积自然也是最小的 芯片本身是按工业测控环境要求设计的 内部布线很短 其抗工业噪音性能优于一般 通用的 CPU 单片机程序指令 常数及表格等固化在 ROM 中不易破坏 许多信号通 道均在一个芯片内 故可靠性高 2 控制功能强 为了满足对对象的控制要求 单片机的指令系统均有极丰富的条件 分支转移能力 I O 口的逻辑操作及位处理能力 非常适用于专门的控制功能 3 低电压 低功耗 便于生产便携式产品 为了满足广泛使用于便携式系统 许多单片机内的工作电压仅为 1 8V 3 6V 而 工作电流仅为数百微安 4 易扩展 片内具有计算机正常运行所必需的部件 芯片外部有许多供扩展用的三总线及并 行 串行输入 输出管脚 很容易构成各种规模的计算机应用系统 5 优异的性能价格比 单片机的性能极高 为了提高速度和运行效率 单片机已开始使用 RISC 流水线和 DSP 等技术 单片机的寻址能力也已突破 64KB 的限制 有的已可达到 1MB 和 16MB 片内的 ROM 容量可达 62MB RAM 容量则可达 2MB 由于单片机的广泛使 用 因而销量极大 各大公司的商业竞争更使其价格十分低廉 其性能价格比极高 2 3 3 单片机的应用 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 6 由于单片机具有显著的优点 它已成为科技领域的有力工具 人类生活的得力助 手 它的应用遍及各个领域 主要表现在以下几个方面 1 单片机在智能仪表中的应用 单片机广泛地用于各种仪器仪表 使仪器仪表 智能化 并可以提高测量的自动化程度和精度 简化仪器仪表的硬件结构 提高其性 能价格比 2 单片机在机电一体化中的应用 机电一体化是机械工业发展的方向 机电一 体化产品是指集成机械技术 微电子技术 计算机技术于一体 具有智能化特征的机 电产品 例如微机控制的车床 钻床等 单片机作为产品中的控制器 能充分发挥它 的体积小 可靠性高 功能强等优点 可大大提高机器的自动化 智能化程度 3 单片机在日常生活及家用电器领域的应用 自从单片机诞生以后 它就步入 了人类生活 如洗衣机 电冰箱 空调器 电子玩具 电饭煲 视听音响设备等家用 电器配上单片机后 提高了智能化程度 增加了功能 倍受人们喜爱 单片机将使人 类生活更加方便 舒适 丰富多彩 4 单片机在办公自动化设备中的应用 现代办公室使用的大量通信和办公设备 多数嵌入了单片机 如打印机 复印机 传真机 绘图机 考勤机 电话以及通用计 算机中的键盘译码 磁盘驱动等 5 单片机在商业营销设备中的应用 在商业营销系统中已广泛使用的电子称 收款机 条形码阅读器 IC 卡刷卡机 出租车计价器以及仓储安全监测系统 商场保 安系统 空气调节系统 冷冻保险系统等都采用了单片机控制 6 单片机在计算机网络和通信领域中的应用 现代的单片机普遍具备通信接口 可以很方便地与计算机进行数据通信 为在计算机网络和通信设备间的应用提供了极 好的物质条件 现在的通信设备基本上都实现了单片机智能控制 从手机 电话机 小型程控交换机 楼宇自动通信呼叫系统 列车无线通信 再到日常工作中随处可见 的移动电话 集群移动通信 无线电对讲机等 7 单片机在医用设备领域中的应用 单片机在医用设备中的用途亦相当广泛 例如医用呼吸机 各种分析仪 监护仪 超声诊断设备及病床呼叫系统等等 8 单片机在汽车电子产品中的应用 现代汽车的集中显示系统 动力监测控制 系统 自动驾驶系统 通信系统和运行监视器 黑匣子 等都离不开单片机 9 单片机在航空航天系统和国防军事 尖端武器等领域的应用 航空航天系统 和国防军事 尖端武器等各种实时控制中 单片机是不可缺少的控制器 10 单片机在实时控制中的应用 单片机广泛地用于各种实时控制系统中 例 如 在工业测控 航空航天 尖端武器 机器人等各种实时控制系统中 都可以用单 片机作为控制器 单片机的实时数据处理能力和控制功能 可使系统保持在最佳工作 状态 提高系统的工作效率和产品质量 11 单片机在分布式多机系统中的应用 在比较复杂的系统中 常采用分布式 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 7 多机系统 多机系统一般由若干台功能各异的单片机组成 各自完成特定的任务 它 们通过串行通信相互联系 协调工作 单片机在这种系统中往往作为一个终端机 安 装在系统的某些节点上 对现场信息进行实时的测量和控制 单片机的高可靠性和强 抗干扰能力 使它可以置于恶劣环境的前端工作 综合所述 单片机已成为计算机发展和应用的一个重要方面 另一方面 单片机 应用的重要意义还在于 它从根本上改变了传统的控制系统设计思想和设计方法 从 前必须由模拟电路或数字电路实现的大部分功能 现在已能用单片机通过软件方法来 实现了 这种软件代替硬件的控制技术也称为微控制技术 是传统控制技术的一次革 命 目前 已经实现了单片机和 PID 控制算法的结合 有一些领域已经应用了基于单 片机的模糊 PID 控制器 例如 在水压 锅炉 温度等领域 作为控制回路的灵魂 基于上述 PID 控制算法与单片机的优点 可设计出此基于单片机的模糊 PID 控制器单 片机在这里就相当于大脑 PID 控制算法就是单片机的灵魂 以 PID 控制算法为主 利用单片机以及一些外围元件 如 A D 转换器 D A 转换器 传感器 接口芯片 电脑等设计出控制器 2 4 可行性分析 PID 控制发展至今已经有智能 PID 控制 模糊 PID 控制 自适应 PID 控制 参数 自整定 PID 控制等 PID 控制器的精髓在于其控制算法 其控制算法从传统的模拟 PID 控制算法发展到当今的数字 PID 控制在工程中的改进算法 PID 控制器作为控制 系统的控制器已在工程实际中得到了广泛的应用 有各种各样的 PID 控制器产品 但 是无论怎样单一的 PID 控制有其自身的不足 这就要求我们对其进行完善 本文所设 计的正是当今最普遍的模糊 PID 控制器 单片机是一种集成在电路芯片 是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能 力的中央处理器 CPU 随机存储器 RAM 只读存储器 ROM 多种 I O 口和中断系统 定时器 计时器等功能 可能还包括显示驱动电路 脉宽调制电路 模拟多路转换器 A D 转换器等电路 集成到一块硅片上构成的一个小而完善的计算机系统 其具有计 算机的优点 而且 单片机从 20 世纪 70 年代末到现在有了天翻地覆的发展 基于单 片机的控制器已经在一些控制中得到了应用 目前 国内外已经实现了单片机和模糊 PID 控制算法的结合 有一些领域已经应用了基于单片机的模糊 PID 控制器 例如 在 水压 锅炉 温度等领域 这些模糊 PID 控制器作为控制回路的灵魂 基于模糊控制 PID 控制算法与单片机的优点 我们可以应用模糊控制 PID 控制算法 利用单片机以 及一些外围元件 如 A D 转换器 D A 转换器 传感器 接口芯片 PC 机等 设计出 一种基于单片机的模糊 PID 控制器 单片机在这里就相当于大脑 PID 控制算法就是单 片机的灵魂 我们把模糊控制 PID 的控制算法和当今最新的 性能较好的单片机结 合在一起 更好的发挥他们的作用 进而提高我国工业自动化水平 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 8 第三章 模糊自整定 PID 控制器的设计 3 1 模糊控制器的设计 3 1 1 模糊控制器的结构 一维模糊控制器的输入语言变量为被控量和给定值的偏差 动态控制性能不佳 控制效果不能令人满意 一维模糊控制器的控制方案一般用于一阶被控对象 二维模糊控制器输入语言变量为被控量与给定值的偏差和偏差变化率 能够较全 面严格地反映被控过程的动态特性 因此控制效果比一维模糊控制器好 它是目前被 广泛采用的一种模糊控制器 三维模糊控制器输入变量分别为系统偏差量 偏差变化率和偏差变化率的变化率 由于这类模糊控制器结构比较复杂 推理运算时间长 一般较少使用 因此 本设计中采用二维模糊控制器 结构如图 3 1 所示 模糊控制器 dt d EU 图 3 1 二维模糊控制器结构图 模糊控制系统的具体结构图如图 3 2 所示 模 糊 化 模 糊 算 法 模 糊 判 决 U E c E E cE ec K e K uK U e k e k u k 模糊控制器 图 3 2 模糊控制系统具体结构图 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 9 模 糊 化 接 口 推 理 机 清 晰 化 接 口 知识库 模糊控制器 数据库 规则库 控制量 u 偏差e c e 图 3 3 模糊控制器内部的结构图 模糊控制器的内部结构如图 3 3 所示 主要由输入量模糊化接口 知识库 推理 机 输出清晰化接口 解模糊 四个部分组成 1 模糊化接口 完成从偏差 e 及偏差的变化率 ec的精确值到模糊量的量化 模糊化过程 模糊控 制器对模糊变量 不同于一般变量 进行处理 因而必须将输入精确量转化为模糊矢 量 3 1 e c e E c EcE E 量化模糊化 模糊化的原理 人习惯于把事物分成三个等级 例如 大 中 小和快 中 慢 等 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 由 于人的行为在正 负两个方向上基本是对称的 再考虑变量的零状态 共有八个词汇 对模糊变量的状态进行描述 PB 正大 PM 正中 PS 正小 PO 正零 NO 负零 NS 负小 NM 负中 NB 负大 偏差 偏差变化率及控制量的实 际变化范围叫做这些变量的基本论域 模糊化后 与基本论域对应的是模糊论域 2 知识库 知识库由数据库和规则库两部分组成 数据库存放所有输出变量的全部模糊子集 的隶属度矢量值 若论域为连续域 则为隶属度函数 规则库用来存放全部模糊控制 规则 在推理时为推理机提供控制规则 模糊控制器的规则是基于专家知识或手动操 作经验来建立的 它是按人的直觉推理的一种语言表示形式 通常由一系列的关系词 连接而成 如 if then else also and or 等 建立模糊控制规则表的基本思想 当误差为负大时 若误差变化为负 这时误差 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 10 有增大的趋势 为尽快消除已有的负大误差并抑制误差变大 所以控制量得取正大 当误差为负而误差变化为正时 系统本身已有减小误差的趋势 为尽快消除误差且又 不引起超调 应取较小的控制量 当误差为负中时 控制量应使误差尽快消除 取值 与误差为负大时相同 当误差为负小时 系统接近稳态 若误差变化为负 选取控制 量为正中 以抑制误差往负方向变化 若误差变化为正时 系统本身已有趋势消除负 小的偏差 选取控制量为零或负小即可 当误差为正时 控制思想与此基本相同 仅 符号相反 3 推理机 推理机是模糊控制器 根据输入模糊量和知识库 数据库 规则库 完成模糊推 理并求解模糊关系方程 从而获得模糊控制量的功能部分 3 2 E cE 模糊推理 U 模糊推理也叫模糊决策 有多种实现方法 如基于模糊关系矩阵的 Mamdani 推理 合成法 Mamdani 直接推理法 拉森推理法 Baldwin 推理法 模糊推理直接法 精确 值直接推理法 强度转移法等 推理的结果是一个模糊行向量 需要运用判决方法进 行判决得到一个量化值 查表法模糊决策 推理合成法中的模糊关系矩阵进行模糊决策 在每次求实时输 出时必须进行合成运算 模糊决策所得的模糊子集还必须经过模糊判决才能获取控制 量量化值 这将耗费大量的计算 判断时间 对于实时性要求较高的系统将是不允许 的 而查询表法可以较好地解决这些问题 查表法是将模糊语言控制规则表中输入输 出模糊语言值用模糊论域和一个元素代替 从而得到一个叫做查询表的表格存贮到计 算机内存中 在实时控制时 模糊控制器首先将采样得到的输入量 偏差 偏差变化 量 化到输入量语言变量模糊论域中 再根据量化的结果去查查询表 得出控制量的量化 值 查表法的关键问题是制作查询表 4 清晰化接口 把由模糊推理所得到的模糊输出量 转变为精确控制量 包括反模糊化 模糊判 决 和比例变换两部分 3 3 U 模糊判决 U 反量化 ku 3 1 2 模糊控制器的设计步骤 1 模糊判决 基于控制 U 隶属函数赋值表 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 11 经过模糊推理得到的控制输出 是一个模糊隶属函数或模糊子集 必须从模糊输 出隶属函数中找出一个最能代表这个模糊集合作用的精确量 这就是模糊判决 常用 的方法有 最大隶属度法 加权平均法 重心法 中位数法 比较实用的是重心法 2 精确量的模糊化 语言值选取 NB NM NS NO PO PS PM PL 分档越多 对事物描述越 细 越准确 制定控制规则更灵活 控制效果越好 但太多可能使控制变得复杂 编 程困难 占用存储量大 分档太少 规则变少 效果较差 论域分级选取 6 6 3 3 等 增加论域中元素的个数 可提高控制精度 但增大了计算量 且模糊控制效果的改善不显著 一般选择模糊论域中所含元素个数 为模糊语言变量总数的 2 倍以上 确保各模糊集能较好覆盖论域 避免出现失控现象 3 量化因子的确定 量化因子 Ke 及 Kec 的大小对控制系统的动态性能影响很大 具体体现为 Ke 较大时 响应加快 振荡加剧 系统的超调较大 过渡过程较长 因为从理 论上讲 Ke 增大 相当于缩小了误差的基本论域 增大了误差变量的控制作用 因此 导致上升时间变短 但由于出现超调 使得系统的过渡过程变长 Kec 较大时 快速性好 超调量减小 Kec 选择越大系统超调越小 但系统的响 应速度变慢 Kec 对超调的遏制作用十分明显 量化因子 Ke 和 Kec 的大小意味着对输入变量误差和误差变化的不同加权程度 二者之间也相互影响 在选择量化因子时要充分考虑到这一点 4 比例因子 Ku 的确定 系统对 Ku 的要求 控制精度高 系统稳定 输出比例因子 Ku 的大小也影响模糊 控制系统的性能 Ku 选择过小 系统动态响应过程变长 而 Ku 选择过大 会导致系 统振荡 输出比例因子 Ku 作为模糊控制器的总的增益 它的大小影响着控制器的输出 通过调整 Ku 可以改变对被控对象输入的大小 量化因子 比例因子对系统性能的影响如表 3 1 所示 表 3 1 量化因子 比例因子对系统性能的影响 评价 性能 Ki 值 系统超调过渡过程时间 Ke选大增大较长 选小无长 Kec选大无长 选小很大长 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 12 Ku选大负超调大于正超调长 选小无较长 量化因子和比例因子的确定有个一般的公式 Ke n e max Kec m ec max Ku u max l n m l 分别为 Ke Kec Ku 的量化等级 一般可取 6 或 7 e max ec max u max 分别为误差 误差变化率 控制输出的论域 有时候这些公式并不好 使 所以根据公式计算后再采用凑试法 根据经验 先确定 Ku 这个直接关系着输出 是发散的还是收敛的 再确定 Ke 这个直接关系着输出的稳态误差响应 最后确定 Kec 5 模糊语言变量在模糊论域上模糊子集隶属函数的确定及表示方法 隶属函数的形状 研究表明 隶属函数的形状在达到控制要求方面差别不大 幅宽大小对性能影响 较大 一般可选用三角形 梯形隶属函数 优点是数学表达和运算较简单 所占内存 空间小 在输入值变化时 比正态分布或钟形分布具有更大的灵敏性 当存在偏差时 能很快反应产生一个相应的调整量输出 三角形隶属函数的形状与直线斜率有关 适 合于隶属函数在线调整的自适应模糊控制 但当系统的误差较大时 多采用高斯型 隶属函数幅宽对模糊控制性能的影响 幅宽窄 模糊子集形状较陡 称为高分辨率 输出变化剧烈 控制灵敏度高 幅 宽宽 模糊子集形状较平缓 称为低分辨率 输出变化缓慢 稳定性好 在偏差较小 或接近于 0 的区域 采用高分辨率的隶属函数的模糊子集 而偏差较大时采用低分辨 率的隶属函数的模糊子集 可获得较好的鲁棒性 隶属函数元素个数对控制性能的影响 域定义同一个模糊语言变量的各模糊子集时 要使它们全体在模糊论域上分布合 理 即较好地覆盖整个论 因此在确定某一语言变量模糊子集的个数时 应使论域中 任何一个元素对这些模糊子集的隶属度最大值不能太小 否则会在这些点附近出现不 灵敏区而造成失控 使系统性能变坏 因此 模糊变量整数论域所包含元素个数为模 糊语言值分档数的 2 3 倍 且各相邻子集间应存在交集 6 控制规则的确定 模糊控制规则是模糊控制器的核心 控制规则是人们对受控过程认识的模糊信息 的归纳和操作经验的总结 控制器的性能很大程度上取决于模糊控制规则的确定及其 可调整性 选择控制规则应注意的问题 规则的条数及质量 由于被控过程的非线性 高阶次 时变性以及随机干扰等因素的影响 造成模糊 控制规则或者粗糙或者不够完善 都会不同程度地影响控制效果 于是就出现了自适 应模糊控制器 它的思想是在线或离线调节模糊控制规则的结构或参数 使之趋于最 优状态 达到控制规则在控制过程中自动调整和完善 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 13 7 模糊逻辑控制算法设计 模糊逻辑控制算法一般可分成 查表法 公式法 解析式法 推理算法等 各种 算法的运算速度和运算精度有所不同 3 2 模糊 PID 控制器的设计 模糊控制本质 机理 分为单一型和复合型 复合型模糊控制器是把模糊控制和 其他传统控制方式组合在一起的控制器 这些控制方式一般有强比例控制 PID 控制 和开关控制等 本设计中要设计的模糊 PID 控制器就属于复合性模糊控制器 模糊 PID 控制器是将模糊控制与经典 PID 控制器结合起来 在线实时调整 PID 参 数 获得更好的控制效果 模糊控制 PID 系统结构图 如图 3 4 所示 逆模糊 化处理 R PID 调节器被控对象 de dt 测量反馈 基于单片机的 模糊 PID 控制器 Y 干扰 扰动 模 糊 化 模糊 控制 规划 模糊 决策 E c E u k D K e K E cE 图 3 4 模糊 PID 控制系统结构图 3 2 1 精确量的模糊化 根据 3 1 中所介绍的模糊控制器的设计 本设计模糊控制器输入语言变量 分别表 示输入量的偏差和偏差变化率 规定 它们的论域为 E Ec 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 它们的模糊集为 E Ec NB NM NS O PS PM PB 其含义一次为负大 负中 负小 零 正小 正中 正大 输入各个语言值的定义分别由高斯形隶属函数曲线来描述 3 2 2 建立模糊控制规则和模糊关系 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 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 14 当 E 较大时 说明误差的绝对值较大 Kp 应取较大值 以提高响应的快速性 而为防止 Ec 瞬时过大 Kd 应该取较小的值 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 Ki 0 当 E 处于中等大小时 为使系统响应超调较小 Kp 应取小些 在这种情况下 Kd 的取值对系统响应影响较大 Ki 的取值要适当 当 E 较小时 为使系统具有较好的稳定性 Kp 与 Ki 均应取大些 同时为避免 系统在设定值附近出现振荡 并考虑系统的抗干扰性能 应适当地选取 Kd 值 Kd 值 的选择根据 Ec 值来确定 当 Ec 较大时 Kd 取较小值 当 Ec 较小时 Kd 取较大值 通常情况下 Kd 为中等大小 根据 PID 的整定原则 得出 Kp Ki Kd 的模糊控制表如表 3 2 3 3 3 4 所示 Kp 控制规则设计 在 PID 控制器中 Kp 值的选取决定于系统的响应速度 增大 Kp 能提高响应速度 减小稳态误差 但是 Kp 值过大会产生较大的超调 甚至使系统不稳定减小 Kp 可以 减小超调 提高稳定性 但 Kp 过小会减慢响应速度 延长调节时间 因此 调节初期 应适当取较大的 Kp 值以提高响应速度 而在调节中期 Kp 则取较小值 以使系统具 有较小的超调并保证一定的响应速度 而在调节过程后期再将 Kp 值调到较大值来减小 静差 提高控制精度 Kp 的控制规则如表 3 2 所示 表 3 2 Kp 模糊控制表 EC Kp E NBNMNSOPSPMPB NBPBPBPBPBPMPSO NMPBPBPBPBPMOO NSPMPMPMPMOPSNS OPMPMPSONSNSNM PSPSPSONSNMNMNM PMPSONSNMNMNMNB PBOONMNMNMNBNB Ki 控制规则设计 在系统控制中 积分控制主要是用来消除系统的稳态误差 由于某些原因 如饱和 非线性等 积分过程有可能在调节过程的初期产生积分饱和 从而引起调节过程的较 大超调 因此 在调节过程的初期 为防止积分饱和 其积分作用应当弱一些 甚至 可以取零 而在调节中期 为了避免影响稳定性 其积分作用应该比较适中 最后在 过程的后期 则应增强积分作用 以减小调节静差 依据以上分析 制定的 Ki 控制规 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 15 则表如表 3 3 所列 表 3 3 Ki 模糊控制表 EC Ki E NBNMNSOPSPMPB NBNBNBNMNMNSOO NMNBNBNMNSNSOO NSNBNMNSNSOPSPS ONMNMNSOPSPMPM PSNMNSOPSPSPMPB PMOOPSNMPMPBPB PBOOPSPMPMPBPB Kd 控制规则设计 微分环节的调整主要是针对大惯性过程引入的 微分环节系数的作用在于改变系 统的动态特性 系统的微分环节系数能反映信号变化的趋势 并能在偏差信号变化太 大之前 在系统中引入一个有效的早期修正信号 从而加快响应速度 减少调整时间 消除振荡 最终改变系统的动态性能 因此 Kd 值的选取对调节动态特性影响很大 Kd 值过大 调节过程制动就会超前 致使调节时间过长 Kd 值过小 调节过程制动 就会落后 从而导致超调增加 根据实际过程经验 在调节初期 应加大微分作用 这样可得到较小甚至避免超调 而在中期 由于调节特性对 Kd 值的变化比较敏感 因 此 Kd 值应适当小一些并应保持固定不变 然后在调节后期 Kd 值应减小 以减小 被控过程的制动作用 进而补偿在调节过程初期由于 Kd 值较大所造成的调节过程的时 间延长 依据以上分析 制定的 Kd 控制规则表如表 3 4 所列 表 3 4 Kd 模糊控制表 EC Kd E NBNMNSOPSPMPB NBPSNSNBNBNBNMPS NMPSNSNBNMNMNSO NSONSNMNMNSNSO OONSNSNSNSNSO 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 16 PSOOOOOOO PMPBPSPSPSPSPSPB PBPBPMPMPMPSPSPB 根据模糊规则表在线修正 PID 参数 计算公式如下 Kp K p Kp Ki K i Ki Kd K d Kd 其中 Kp Ki Kd 为原先定好的初 始 PID 参数 可根据被控对象的状态自动调整 PID 的三个控制参数的取值 3 2 3 输出信息的模糊决策 输出变量 Kp Ki Kd 用以确定控制量 规定 它们的论域为 Kp Ki Kd 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 它们的模糊集为 Kp Ki Kd NB NM NS O PS PM PB 其含义一次为负大 负中 负小 零 正小 正中 正大 各个语言值的定义分别由三角形隶属函数曲线来描述 3 3 PID 参数对控制性能的影响 简单的比例调节器能够反应很快 但不能完全消除静差 控制不精确 为了消除 比例调节器中残存的静差 在比例调节器的基础上加入积分调节器 积分器的输出值 大小取决于对误差的累积结果 在误差不变的情况下 积分器还在输出直到误差为零 因此加入积分调节器相当于能自动调节控制常量 消除静差 使系统趋于稳定 积分 器虽然能消除静差 但使系统响应速度变慢 进一步改进调节器的方法是通过检测信 号的变化率来预报误差 并对误差的变化作出响应 于是在 PI 调节器的基础上再加上 微分调节器 组成比例 积分 微分 PID 调节器 微分调节器的加入将有助于减小超 调 克服振荡 使系统趋于稳定 同时加快了系统的稳定速度 缩短调整时间 从而 改善了系统的动态性能 PID 控制规律为 3 4 t u dt de t Te t dt T e t ku t t D I p0 0 1 因此它的传递函数为 3 5 1 1 sT sT k sE sU sG D I p U s 和 E s 分别为 u t 和 e t 的拉氏变换 其中 p k 为比例系数 I T 为积分时间常数 D T 为微分时间常数 大连交通大学 2010 届本科生毕业设计 17 或 3 6 sK s K K sE sU sG d i p 公式中 其中 分别为控制器的比例 积分 微 p d d K K T i P K K Ti P K i K d K 分系数 3 3 1 比例 P 控制 比例控制是一种最简单的控制方式 其控制器的输出与输入误差信号成比例关系 当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差 Steady state error 比例来控制当前 误差值和一个负常数 P 表示比例 相乘 然后和预定的值相 加 P 只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立 这种控制器输出的变化 与输入控制器的偏差成比例关系 比例系数 Kp 对系统性能的影响 比例系数加大 使系统的动作灵敏 速度加快 稳态误差减小 Kp 偏大 振荡次数加多 调节时间加长 Kp 太大时 系统会趋于不 稳定 Kp 太小 又会使系统的动作缓慢 Kp 可以选负数 这主要是由执行机构 传 感器以控制对象的特性决定的 如果 Kp 的符号选择不当对象状态 pv 值 就会离控制目 标的状态 sv 值 越来越远 如果出现这样的情况 Kp 的符号就一定要取反 3 3 2 积分 I 控制 在积分控制中 控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系 对一个自动控 制系统 如果在进入稳态后存在稳态误差 则称这个控制系统是有稳态误差的或简称 有差系统 System with Steady state Error 为了消除稳态误差 在控制器中必须引入 积分项 积分项对误差取决于时间的积分 随着时间的增加 积分项会增大 这样 即便误差很小 积分项也会随着时间的增加而加大 它推动控制器的输出增大使稳态 误差进一步减小 直到等于零 因此 比例 积分 PI 控制器 可以使系统在进入稳态 后无稳态误差 积分来控制过去 误差值是过去一段时间的误差和 然后乘以一个负常数 I 然后 和预定值相加 I 从过去的平均误差值来找到系统的输出结果和预定值的平均误差 一 个简单的比例系统会振荡 会在预定值的附近来