基于simulink的模糊PID控制例子

1、 基于 simul k 的模糊 PID 控 制例子 作者： 日期： 1 模糊 PID 用命令 Fzzy 打开模糊控制工具箱。 fise it 打开自适应神经模糊控制 器，它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统，并用一个反向传播或 者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。 Surf iew （n fis） 可以打 开表面视图窗口 8.1 模糊I 串联型 新建一个 si l nk模型同时拖入一个 fuzzy ogic ontr er 模块, 双击输入已经保存的 fis 模糊控制器的名字。由于这个控制模块只有一个输 入端口, 需要用到 mux模块。模糊结合 PID,当输出误差较大时，用模糊校正

2、， 当较小时 ,用 PID校正。 8.2 模糊自适应 PD （）PI 参数模糊自整定的原则 PID 调节器的控制规律为： u（ k） = Kp e（ k） + i e（ ） Kd c （ k） 其中： Kp 为比例系数; Ki 为积分系数 ; Kd 为微分系数； （ k） 、ec（ k） 分别为偏差和偏差变化率 模糊自整定 D 参数的目的是使参数 Kp 、Ki 、 d 随着 和 c 的变化而自行调整，故应首先建立它们间的关系 . 根据 实际经验 ,参数 Kp 、i 、d在不同的 和 ec 下的自调整要满足如下调 整原则: （1）当 较大时，为加快系统的响应速度 , 防止因开始时 的瞬间变大可能

3、会 引起的微分溢出 , 应取较大的 Kp 和较小的 Kd , 同时由于积分作用太强会使 系统超调加大 , 因而要对积分作用加以限制，通常取较小的 Ki 值; （2）当 e 中等大小时 , 为减小系统的超调量 , 保证一定的响应速度 , p 应 适当减小 ; 同时 Kd 和i 的取值大小要适中； （3）当 e 较小时,为了减小稳态误差 , Kp 与 Ki 应取得大些 ,为了避免输出响应 在设定值附近振荡 ,同时考虑系统的抗干扰性能， Kd 值的选择根据 |e值 较大时， 取较小值，通常 Kd 为中等大小。 同时按照需要 ,将输入语言变量 和 E 分为 7 个模糊子集 ,分别用语言值正 大（ ）

4、、正中（ PM） 、正小（ PS） 、零（） 、负小（N） 、负中 （N） 、负大（ ） 来表示，它们的隶属函数为高斯型 （gusf） , 输 出语言变量 K、 Ki 、用语言值小正大 （ PB） 、正中（ PM） 、 正小（ S） 、零（ ） 、负小（NS） 、负中（NM） 、负大（NB） 来表示隶属函 数为三角型 （ r mf） , 方法二: 图模糊自适应 s uink 模型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 参数代入下式计算 : KpKp0+（E,C）p；Ki=0+（E，C）I ；Kd=Kd0+（E，EC） 式中

5、:Kp0、i 、K为 PID参数的初始设计值， 由传统的 PID控制器的参数 整定方法设计。 （E,EC） 、（E，EC）i 、（ ， EC）d即（ Kp, Ki, Kd） 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。 P控制器部分 传递函数为 c=0.01 Ki0=1 其中模糊控制器变量论域取 EC 分为 例子: 下面是一个例子工业控制常见例子二阶惯性加纯滞后环节 es Gs，T1 ,T =1, .3 ，模糊化因子 ,ke s (T1s 1)(T2s 1) 解模糊因子 k1=0.,2=.05，k=0;PID 初始值 p0=65 Kd0=3.5; 设置

6、采样频率为 0. 。建立 simulink 系统模型如下 -6 6 同时按照需要 , 将输入语言变量 和 7 个模糊子集 , 分别用语言值正大 ( PB) 、正中 ( PM) 、正小 （ S） 、零（Z） 、负小（ S） 、负中（ M） 、负大（ NB） 来表示。对于 模糊控制规则按照上面的表选取。 图 5绿色线为 f 四、量化因子 Ke，Kec ， Ku 有个一般的公式 别为 Ke 量化等级 , zy_pid 输出，红色线为常规 PID 输出 Kec ， Ku 该如何确定？ Ke=n e（max）,Kec mec（ma）,Ku=（ma）l 。n，,l 分 ec,K 的 般可取 6 或7。e（

7、max）,c（ ）,u（max）分别为误差 , 误差变化率 , 控制输出的 论域。不过通过我实际的调试 , 有时候这些公式并不 好使。所以我一般都采用 凑试法,根 据你的经验，先确定 K, 这个直接关系着你的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，前面两个参数确定好了 , 这 个应该也 不会难了。 五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢 , 从 10 次方等等开 始，该怎么 解决 ? 这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题， 等 你改完步长 ,能运行了, 一看 结果,惨 不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误， 但如果各项参数是正确的 前提下， 你可以在方框图里 面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的 sample time, 让不从 0 开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看 六、仿真到一半的时候仿真不动了是 什么原因 ? 仿真图形很有可能发散了 , 加个零阶保持器 ,饱和输出模块看看 效果。改变 Ke, Kec, Ku 的参数。 七、仿真图形怎么反了？ 把u 里面的参数改变一下符号 ,比如说从正变为负。模糊 ID 的话改变 p 的 就可 以。 八、还有人问我为什么有的自适应模 糊 ID 里有相加的模块 而有的没有？ 相加的是与 PI 的初值相加。 最后出来的各项参数 Kp=p+K0,Ki=K+