电液伺服系统的模糊PID控制器设计

电液伺服系统的模糊PID控制器设计DesignoffuzzyPIDcontrollerforelectro-hydraulicservosystem致谢恍若惊鸿，人生中最后一段的在校时光就要结束了。四年一晃眼，我的大学时代在这个艰巨的时期即将结束。在周围充满挑战与困苦的时间，好在这个季节还有和煦的春风，它将我的大学生涯完整的面上了句号。人总是过于感性，在这种时刻人总会觉得感慨万千，过往的一幕幕在眼前浮现，从新生入学开始，异地求学的我在老师的指导与同学的陪伴下我不断成长，一路阳光明媚。作为应届毕业生，这次的毕业设计由于各方面的经验不足，与认知的不够全面，所以对于我来说还是充满着艰辛，很多内容做的不够完善，考虑的不够周全，在此感谢郭一楠老师在整个毕业设计过程中的耐心指导，也感谢同班同学，感谢他们的帮助，因为有你们使我能顺利完成毕业设计。在完成毕业设计的过程中，由于个人知识的欠缺，我通过询问老师，查阅资料，现在对电液伺服方面的知识及结构设计的流程有了较为更加全面的认知。分析问题的能力、查找技术资料、计算以及使用绘图软件和编写设计文件等各方面的能力页有所提升，并且通过指导老师也学到了更多相关的专业知识与实际操作中的一些经验。在整个设计的过程中，我所学习到的东西，所锻炼的能力，也将在我今后的人生中为我提供帮助。最后再次衷心感谢与郭一楠老师的悉心指导和帮助！刘翔2020年5月26日于中国矿业大学徐海学院

摘要本文研究的是基于电液设备和伺服系统模糊PID自动控制器的模型设计。对于电液设备和伺服系统的稳定性做了较为系统的设计分析,包括其基本组成结构、稳定性、基本结构以及系统稳态误差。其中,稳态误差主要分为由电液控制指令的输入干扰力引起的系统静态稳定性误差、由外部负载扰动力和内部扰动(如死区和零点漂移)引起的动态误差。然而，电液设备和伺服系统本身就是非线性不确定的数学控制系统。由于参数和外部干扰有时会发生变化，因此很难设计和建立精确的系统数学控制模型。传统的PID自动控制器虽然算法成熟、稳定性高，但必须基于控制系统的精确数学模型来设计。抗扰动性和环境适应性较差,设计和控制相对较难。所以，本文采用模糊PID控制算法，既继承了现有模糊控制系统算法灵活快速的控制特性，又具有不过度依赖精确数学和模型的自动控制特性，充分发挥和继承了市场上现有传统模糊控制和PID自动控制的高精度特性以及系统控制的优势。二者的自动控制功能优势互补,实现了系统的智能自动控制,达到了良好的自动化系统控制和智能化管理的效果。根据电液伺服控制仿真系统的参数，计算并确定了系统的传递函数。本文重点研究了电液伺服系统理论和模糊PID控制算法理论，设计了一种适用于电液伺服系统的模糊PID控制器。通过amesim平台建立了适用于电液控制器和伺服系统的数学和物理控制模型。分别在aimatlab/simulink平台上设计并建立了控制系统的PID联合控制器和模糊系统PID控制器模型。电液伺服系统的联合控制仿真是充分利用两种联合控制仿真软件接口技术实现的。通过比较PID控制和模糊PID控制系统的联合仿真结果，表明电液伺服系统的模糊PID控制仿真系统比PID控制系统具有响应速度快、无滞后、上升时间短、超调量小、抗干扰能力强等控制特性。由此可以得出结论，模糊系统PID控制器模型具有良好的联合控制仿真效果，更容易满足系统控制性能的提高和需求。该论文有图19幅，表5个，参考文献28篇。关键词:电液伺服系统,PID状态自动控制,模糊PID控制，matlab，amesim

AbstractWiththecontinuousadvancementofscientificautomaticcontroltechnologyinnationaldefenseindustry,electro-hydraulictransmissionandmechanicalservocontroltechnologyarewidelyusedinvariousfieldsofmodernnationaleconomy.Intheentiremoderndefenseindustry,electro-hydraulictransmissionandmechanicalservosystemsareevenmoreimportantcomponents.Itcanbesaidtobeanindispensablecomponentinthefieldofelectro-hydrauliccontroltransmissiontechnology.Itisbasedonadvancedelectro-hydraulictransmissioncontroltechnologyandmachinery.Theapplicationofautomaticcontroltechnologyisbasedonascientificautomaticcontroltechnology.Thispaperstudiesthesystemmodeldesignbasedontheelectro-hydraulicequipmentandservosystemfuzzyPIDautomaticcontroller.Forthestabilityofelectro-hydraulicequipmentandservosystem,amoresystematicdesignandanalysis,includingitsbasiccompositionstructure,stability,basicstructureandsystemsteady-stateerror.Amongthem,thesteady-stateerrorismainlydividedintothestaticstabilityerrorofthesystemcausedbytheinputdisturbanceforceoftheelectro-hydrauliccontrolcommand,thedynamicerrorcausedbythedisturbanceforceoftheexternalload,andtheinternaldisturbancessuchasthedeadzoneandzerodrift.However,theelectro-hydraulicequipmentandtheservosystemitselfareanonlinearanduncertainmathematicalcontrolsystem.Duetothesometimeschangingparametersandexternalinterference,itisdifficulttodesignandestablishanaccuratesystemmathematicalcontrolmodel.AlthoughthetraditionalPIDautomaticcontrollerhasmaturealgorithmsandhighstability,itmustbedesignedbasedontheprecisemathematicalmodelofthecontrolsystem,whichhaspooranti-disturbanceandenvironmentaladaptability,andisrelativelydifficulttodesignandcontrol.Therefore,thispaperadoptsthefuzzyPIDcontrolalgorithm,whichnotonlyinheritstheflexibleandfastcharacteristicsoftheexistingfuzzycontrolsystemalgorithm,butalsodoesnotrelytoomuchontheprecisemathematicsandmodelofautomaticcontrolfeatures,butalsofullyexertsandinheritsthemarketTheexistingtraditionalfuzzycontrolandPIDautomaticcontrolhavethecharacteristicsofhighprecisionandtheadvantagesofsystemcontrol.Theadvantagesoftheautomaticcontrolfunctionofthetwocomplementeachother,whichrealizestheintelligentautomaticcontrolofthesystemandachievesgoodautomaticsystemcontrolandintelligence.Theeffectofmanagement.Inthispaper,theparametersoftheelectro-hydraulicservocontrolsimulationsystemarecalculated,andthenthetransferfunctionofthesystemiscalculatedanddetermined.Inthispaper,thetheoryofelectro-hydraulicservosystemsystemandthetheoryoffuzzyPIDcontrolalgorithmareelaborated.ThefuzzyPIDcontrollersuitableforelectro-hydraulicservosystemisdesigned.Mathematicsandphysicalcontrolmodelssuitableforelectro-hydrauliccontrollersandservosystemswereestablishedthroughtheamesimplatform,andmodelsofthePIDjointcontrollerandfuzzysystemPIDcontrollerofthecontrolsystemweredesignedandestablishedontheaimatlab/simulinkplatform,respectivelyThetwojointcontrolsimulationsoftwareinterfacetechnologiesarefullyutilizedtorealizethejointcontrolsimulationoftheelectro-hydraulicservosystem.Bycomparingtheresultsofco-simulationofPIDcontrolandfuzzyPIDcontrolsystem,itisshownthattheelectro-hydraulicservosystemfuzzyPIDcontrolsimulationsystemhasbetterresponsespeedthanPIDcontrolsystem,nolag,shorterrisetime,Variouscontrolfeatureswithsmallovershootandstronganti-disturbance.ItcanbeconcludedthatthecontrollermodelofthefuzzysystemPIDhasagoodjointcontrolsimulationeffect,anditisrelativelyeasiertomeettheimprovementandneedsofthesystemcontrolperformance.Thepaperhasnineteenfigures,fivetables,andtwenty-eightreferences.Keywords:electro-hydraulicservosystem,automaticPIDcontrol,fuzzyPIDcontrol,matlab,amesim

1绪论1.Introduction1.1课题研究的背景（Researchbackground）电液传动伺服系统技术是国防工业控制科学技术领域的一个组成部分。它最初是在现有的液压传动和机械自动控制系统技术的基础上进一步发展起来的一种较新的控制科学系统技术,如今已广泛应用在了国民经济的各个领域[1]。伺服系统相比于其他的控制科学系统,它主要具有自动响应速度快、重量相对较轻、体积偏小、控制精度相对较高、使用寿命相对长、传动控制效率偏高的优点。在高精度、大功率的现代国防工业中,电液传动和伺服系统更是不可或缺的部分。电液传感器、伺服阀驱动控制器、电液伺服阀、伺服油缸、位移电液传感器等主要控制部件都是整个电液伺服系统的主要组成部分[2],其中，传感器和电液伺服控制器是整个电液传感器和伺服系统的主要控制核心。通过对伺服阀的输入反馈（给定液压的电信号）和输出反馈（给定信号的部件）进行计算和控制进行处理,通过相对应输出信号和电压或驱动电流信号的转换来控制和驱动整个电液伺服阀,电液伺服阀将驱动液压电信号的能量转换为机械能，来驱动电液伺服油缸的液压和能量,最后通过电液伺服油缸将驱动液压的能量转化为相应的机械能进行驱动输出。上述过程直接实现了整个电液伺服系统的电信号向机械能输出方向的转换。随着现代科学信息技术的进步和发展,工业的自动化技术程度不断的提高,对于电液传感器和伺服系统也有了更高的技术要求,表现在电液伺服控制系统质量的提高,主要包括了响应速度和控制精度。同时,作为电液伺服控制系统核心的新型电液伺服阀驱动控制器也在设计上提出了以下的要求[3]:(1)设备集成化的融合在当今社会，电子技术的普及和发展极大地推动了电液伺服行业各个技术领域的电子产品向集成技术方向发展。因为传统的电液伺服控制设备往往存在产品质量重、体积大、维护、安装和维护不方便等问题和缺点。，新型集成电液伺服控制器设备需要集成多种功能，如控制信号的自动生成、信号传输、采集和通信。这种集成可以更好地加强新型电液伺服控制器系统的功能，同时减轻电液伺服控制器的重量和体积，使电液伺服控制器的操作更加方便。(2)系统智能化在控制系统中特别加入了故障发生自动诊断、实时智能化监控、参数设置在线自动调整等系统优化功能,这是进一步提高工业控制系统智能化的有效解决方案。例如，智能电液自动伺服系统的运行状态可以通过大液晶屏实时监控。在不同的工业应用场景下,根据智能化控制系统的要求在线自动修改智能化控制器的部分功能参数,这使得系统可以达到最优的自动控制智能化效果;根据系统采集得到的反馈信号,准确定位判断可能发生系统故障的原因,及时有效地解决系统故障。(3)采用网络化技术传统的现场电液伺服系统大多采用通过工控机械总线采集系统信号的网络化方式传输系统的信号,存在的主要缺点是在较复杂的工业现场，其抗干扰的防御能力较弱，在长距离的信号传输过程中无法有效保证系统的安全与稳定性。因此，将采用网络化的电液伺服系统充分引入现场工控机械总线技术是该应用领域网络化发展的一个必然趋势。1.2国内外研究现状以及发展趋势（Researchstatusanddevelopmenttrendathomeandabroad）"水钟"最早出现在大约公元前250年代,是第一个欧洲人发明的是液压传动器和伺服机构。然而,在随后的2000年中,直到18世纪,液压传动器控制的技术并没有取得任何的大的进展,英国工业革命的发生使得先进的液压传动器和伺服机械控制技术在欧洲得到了迅速的发展。在此期间,欧洲历史上出现了许多与传动器和液压控制装置设计有关的技术和发明,如泵、液压机等先进的液压控制设备,此外,电气液压设备也得到一定的发展,例如最具代表性的液压阀[4]。后来到了19世纪,人类已经开始进一步地尝试通过使用无线电信号系统来控制和驱动电液伺服阀的旋转运动,并逐渐开始使用油和液体作为它主要的工作介质。在二战期间,军事工业和航空航天两个领域的迅速发展,极大地刺激了电液伺服控制阀的工业发展和技术创新。在此期间,射流式电液管阀和使用喷嘴挡板伺服阀也相继问世[5],电液伺服控制技术的发展和影响正在逐步加强。由于压力阀等管状部件被发明,电液控制技术逐步广泛应用于了军舰和民用飞机。上世界50年代至60年代末,将一系列经典的控制理论和技术广泛地应用在电液伺服系统中，使系统的控制精度以及响应速度都得到了较大的提高。使得电液伺服元件和技术的发展达到了历史的顶峰[6]。在随后的几十年里,电液伺服系统不再仅仅是应用于了军事的领域,而是不断地发展和渗透到了工业的各个领域。由于电液伺服系统的引入,许多行业都发生了革命性的变化,例如伺服定位系统提高了数控机床的加工精度;在汽车领域,应用于重型汽车柴油动力车型转向系统控制系统和采用混合柴油动力车型的安全自动防撞系统控制系统,提高了采用混合柴油动力车型汽车的自动驾驶系统可操作性和日常驾驶中的安全性;电液伺服系统的应用极大地促进了产业化的发展,因此越来越受到国内外社会的关注[7]。电液伺服控制器作为电液伺服系统控制的核心，对其应用进行了深入研究，对促进我国社会经济的发展和应用具有重要意义。在刚刚过去的几十年中,工业过程控制器已经从模拟混合器件控制电路构建的阶段向单片机过渡发展到模数混合器件控制电路的阶段,然后从单片机发展到了集成混合器件控制电路的阶段。随着现代微电子技术的不断进步与发展,工业过程控制器已经进入到单片机和微处理器集成控制电路的阶段,单片机在现代工业过程控制器中已经应用广泛[8]。目前国外对于电液伺服系统方面的研究,不管是元件构件本身的制造还是控制技术都到了较高的水平,并且已经在国内形成一套成熟的市场管理体系。但因为其存在着国家的垄断和知识产权受到严格保护的问题,在国外的许多大型液压机械制造商只生产针对自家产品的电液伺服控制器,这对于电液控制器和伺服传动技术的应用与普及和其发展产生了一定的影响。目前,国外电液伺服系统已向数字化、集成化方向发展。现代控制理论的应用使系统控制的质量达到了更高的水平,如德国REXROTH公司自主开发了伺服传动模块测试系列,美国MTS公司自主开发了美国FlexTest伺服驱动测试系列的集成伺服驱动数字控制器,和意大利Atos公司自主开发的集成p/q数字伺服驱动控制器[9]。国内对于电液传动伺服系统的技术研究相对较晚,直到1970年左右才在我国开始完成伺服系统相关产品的批量投入与使用。然而,生产的伺服系统产品主要广泛应用于与军事技术相关的领域,在民用产品中占有很小的市场份额。此外,由于各生产单位都在为自己而战,力量分散,缺乏合作,不利于伺服阀的进一步发展,也无法形成与国外产品竞争的强大竞争力[10]。1.3论文结构安排（Thesisstructure）第一章:绪论。本文的主要目的是详细介绍电液伺服系统的主要技术研究和发展历史背景及其目前的重要意义，并介绍本文的主要研究内容和各章的安排。第二章:分析了电液伺服系统的构成。包括稳定性、稳态误差和稳态误差引起的不同原因。同时也对几种不同的稳态误差进行了简要分析。对本次控制器的设计对象做了重点介绍。同时电液伺服系统建模。第三章:主要内容介绍了一种传统的PID控制系统的方法，包括PID的三个主要基本参数、控制原理、控制图和参数设置。同时，也简要介绍了更好的模糊PID控制。第四章:主要内容介绍了模糊PID控制和PID控制的区别和方法，并详细介绍了其组成、基本控制原理、模型和规则的建立。第五章:建立电液伺服系统的物理模型，利用Simulink和AMESim建立数学模型，同时设定合理的数值，在仿真系统中仿真实现。第六章:论文的总结与研究成果展望。对PID控制器的基本设计与应用的主要研究工作内容进行了总结,同时根据仿真实现的效果对今后的研究提出改进意见。

2电液伺服系统数学模型的建立2Theestablishmentofmathematicalmodelofelectro-hydraulicservosystem2.1引言（introduction）目前电液伺服系统可以承受其本来的非线性动力学特性、外部扰动等以往经常被忽略因素的影响越来越明显,并且这也成为了限制系统性能提升的决定性因素。因此，频域分析、相对角平面法、根曲线轨迹法、时域曲线分析和非线性描述函数分析等非线性频率系统的分析方法不再广泛适用于高性能频率分析系统。为了减少和解决电液伺服系统中非线性因素的影响，有必要研究一种更合适的非线性控制方法。为了研究这些方法，首先我们需要为系统建立一个合适的稳定性数学模型。所建立的数学模型不仅需要准确描述系统的稳定性，而且能够做出良好的性能预测。模型建立的关键是如何克服非线性模型中的各种不确定性。电液伺服系统的技术模型比较复杂,主要表现是因它包含了一种以机械参数传动不确定性非线性与应用机械系统参数传动不确定性系统模型组合为主的两类系统模型。其一个就是市场不确定性。其二个就是测定粘性剂的摩擦阻力系数、载荷质量的变化以及在环境温度影响下变化的水力弹性模量均属于参数不确定性[11,12]。电液伺服系统的外部扰动、油壁与管壁之间的摩擦、液压漏油等无法精确建模的部分，由于无法准确建立非线性函数来描述，称为不确定非线性。由于控制器存在很多不确定性，如果我们基于控制器系统模型来设计控制器，可能会直接导致控制器系统的性能下降或不稳定。在以往的线性控制策略框架下，通常将其线性化或等效为均衡点周围的外部扰动。因为在该平衡点附近稳定性最差,所以这一点被选择用于线性化建模和分析，然而，这样做的直接后果很可能导致对系统阻尼和开环增益的高估，并且在一定程度上，可能是整个系统阻尼被开环增益所低估，这使得我们所建立的模型的稳定性和分析裕度过大。对动态性能的描述却不够好,所以系统建模的精度对控制器的设计都有明显的影响。在对电液伺服系统进行建模时,应充分重视电液伺服系统的动态性能和各种干扰因素,在建模时应充分考虑参数的不确定性和不确定性的非线性,如液压弹性模量、流体的粘度、摩擦系数、负载流体质量的变化、伺服阀泄漏、各种约束条件[13]等。本文旨在建立一个非线性数学系统分析模型，该模型能够直接、准确地反映投入产出系统的各种不确定性和非线性影响因素。利用MatlabSimulink设计软件建立数学模型，同时对部分系统进行简化。2.2电液伺服系统的组成（Compositionofelectro-hydraulicservosystem）电液伺服系统一般由两个主要的部分组成:第一部分主要是包括液压电机的动力处理部分,第二部分主要是电信号的处理部分。液压系统的处理部分主要是包括电液伺服阀和伺服液压油缸。动力和电信号的处理部分主要是包括电液伺服控制器、a/d转换控制电路、d/a转换控制电路和位移速度传感器[14]。电液控制伺服系统组件是一个闭环负反馈自动控制系统。电液控制伺服阀元件是电液控制伺服系统中结构复杂的最重要的控制元件。它是一种控制电液输出转换放大比的元件和电液输入功率放大比的元件。目前电液伺服阀主要具备电液输入功率小,功率放大比较高,体积小、执行范围宽的优点,线性执行精度好,死区小,动态液压执行性能好。[15]嵌入式电液控制器伺服系统的设计和工作过程基本原理如下:电液伺服控制器通过a/d转换控制电路采集给定传感器信号的电压值或者信号的电流值以及位置传感器的一个电压反馈传感器信号或者一个电流反馈传感器信号,计算一个给定传感器信号与电流反馈传感器信号的电压差值,并将这个差值转换作为信号的输入量,通过电液伺服控制器内部集成的数字控制算法对信号进行相应的数字化分析，计算与处理得到的数字输出量,再将这个数字输出量通过相应的d/a转换控制电路自动转换出来作为电压反馈信号或者电流反馈信号，作为电液伺服阀输出量从而控制液压电信号,伺服阀将液压信号转化为液压油缸的信号来驱动伺服油缸的活塞,使得伺服油缸的活塞向着可以减小液压偏差的方向进行旋转运动,实现了将系统的电气信号自动转换为机械能。在电液控制器伺服系统中,伺服油缸的控制器算法是一种实现电液伺服系统控制的算法,是保证伺服油缸控制系统实时运行和控制的重要关键,并且控制器是整个伺服控制系统的技术核心和控制系统组成单元[16]。2.3数学模型的建立（MathematicsModelSetup）2.3.1四通阀单操纵杆模型的建立图2-1四通阀单控出杆液压缸液压动力机构一般由执行器、液压控制元件和负载组成。本文的电液伺服系统采用四通阀控制的单杆液压缸。如图2-1所示，根据文献17、18]，获得以下方程:滑阀的线性化流量方程qL=液压缸的流量连续性方程QL液压缸和负载的力平衡方程Aℎ上述三式中：qL-比例伺服阀输出的负载流量xV-伺服阀阀芯的位移量pL--该系统的负载压力qL-流量增益KC-流量压力系数Ap-液压缸的负载流量的等效面积Ay-活塞位移量CtcCic-液压缸的内泄露系数m3/s*PaCec-液压缸的外泄露系数m3/s*PaVt-整个液压缸的体积；βe-有效体积的弹性模量Bp-负载与活塞的粘性阻尼系数K-负载的弹簧刚度FL-作用在活塞上的外负载力这里需要注意的是，由于一些描述动态元件的微分方程是非线性的，为了分析的简单和方便，采用了线性化分析方法。例如，在计算滑阀的流量方程时，需要假设以下条件:该阀是一个理想的零开四通滑阀，滑阀的四个节流窗口是匹配对称的；由于阀室内的体积较小，阀室内液体的可压缩性可以忽略不计。滑阀的响应能力非常好，即阀芯的位移和负载的变化会很快引起流量的变化。供油压力Ps恒定，回油压力Pr为零。在计算液压缸的流量连续性方程的过程中，我们需要假设以下四点[18]。首先，所有的连续管道都是短而厚的，忽略了管道中的摩擦损失和流体质量对管道动力学的影响。其次，将油温和体积弹性模量视为常数，气缸两个工作腔内的压力处处相等。第三点是液压缸的内漏和外漏是层流，液压缸的两个腔室的外漏是相等的。最后，活塞在液压缸的两个工作室的相同容积下轻微移动。对公式（2-1）、（2-2）、（2-3）进行拉式变换并消去P1可得：Y=A根据公式（2-4），不考虑FL对Y的影响，可得液压缸活塞位移对伺服阀流量传递函数为：YQ2.3.2四通阀控液压缸传递函数的简化液压缸对应不同负载的传递函数也不同。根据不同负载，四通阀控制液压缸的传递函数简化如下。负载是惯性负载、外负载力时此时Bp为0、弹性负载很小忽略不计取K为0，对分母标准化后：YQ式中固有频率w阻尼比ξℎ(2)负载是惯性负载、弹性负载、外负载力时（压头对工件施压）此时Bp=0；并进行分母标准化可得：YQ式中，二阶环节固有频率为ω0液压弹簧刚度为ω二阶环节阻尼比为ξ一阶环节转折频率为w图2-2电液位置伺服系统的系统结构框图上图中：Ka-放大器增益；Kf-位移传感器反馈放大系数；Ksv-伺服阀增益；Wc(s)-阀控液压缸传递函数。负载是惯性负载、外负载力时（压头空载）系统开环传递函数：Wc系统闭环传递函数：Wc其中：开环增益K(2)负载是惯性负载、弹性负载、外负载力时（压头对工件施压）系统开环传递函数：Wc系统闭环传递函数：Wc其中：开环增益Kw=K2.4电液伺服系统稳定性分析（Stabilityanalysisofelectro-hydraulicservosystem）电液伺服系统的设计和动、静态性能分析一般都是基于稳定性的要求。系统的开环传递函数也就是式2-8为:GsHs=Kvs(s2ω其中,Kv是系统的一个开环放大系数，Kv系统的开环波特图可由公式(2-1)画出。如图2-2所示，从开环伯德图可以清楚地看出，开环伯德图的低频渐近线实际上是一个斜率为-20db/dec的液压系统的开环伯德图，高频渐近线是一条斜率为60db/dec的渐近频率线。 图2-2电液位置伺服系统伯德图为了有效地稳定增益系统，相位系统裕量和幅度裕量kg都必须是增益的正确正值，并且都必须具有一定的增益裕量。相位裕量定义为交叉点相位交叉频率ωc处增益点的相位角增益φc与-180度之间的差值，即增益裕量ɣ=φc-(-180°)=φc+180°。本文中对增益系统裕量的定义是指一点在相位穿越交界频率ωh处的相角增益与零分贝线的交界频率距离,即为此点增益的交界频率倒数,写为Kg(dB)=20lgKg=-20lg|G(jωg)H(jωg)|对于将要讨论的渐近点曲线速率系统，在交叉频率约为c的点上，渐近点曲线的斜坡速率约为-20db/dec，因此相位裕量为正值是没有问题存在的。所以只要使得增益裕量为正值，系统就可以稳定了，也就是−20lg|G(jωg)H(jωg)|=未经过校正的液压驱动器位置影响伺服系统的精度与稳定性的判据计算公式为 Kv2ωh＜1 或 Kv＜2ωhƺu 综上,为了更好地保证使液压开环自动放大控制系统稳定,开环放大系数kv的大大提高将会直接受到液压阻尼比ƺh和液压固有频率ɯh的限制，阀控缸液压的液压阻尼比约为ƺh通常在0.1~0.2左右,因此系统的稳定判据又可表示为 Kv＜（0.2~0.4）ωh 2.5电液伺服系统的稳态误差分析（Analysisofsteady-stateerrorofelectro-hydraulicservosystem）稳态误差主要反映伺服系统的性能和精度，是一项重要的性能指标。稳态误差通常是指伺服系统在稳态状态下实际输出信号与实际期望值的差值。它通常是由指令信号输入、外部负载力(或转矩)干扰和系统中的零点漂移、死区和摩擦等内部条件干扰引起的。稳态误差与控制系统本身的各种控制参数和结构及其输入控制信号的形式有关。Bf2.5.1指令输入引起的稳态误差指令跟随输入信号引起的非弹性稳态误差通常称为指令跟随信号误差。它与开环传输形式和系统输入跟随信号的质量有关，也与系统的负载类型和非弹性有关。从它的开环传递函数中，我们可以清楚地看到，没有弹性载荷的系统是Ⅰ型系统。根据控制理论可知:1)对于阶跃输入(xpi(s)=xp0/s),系统的稳态跟随误差为零。(2)对于斜坡输入,即速度为v0的等速度输入(xpi=v0t,xpi(s)=v0/s2),其稳态误差为 ev(∞)=V这表明,对于斜坡等速输入,速度越高,系统的误差越大。因此,对于有高速要求的系统,应特别注意精度指标是否满足。提高系统的精度。但是要在满足系统的稳定性和所要求的精度基础上来提高开环的增益。(3)对于等加速输入,即xpi=a0t2/2(a0为等加速度)时,系统的稳态跟踪误差为无穷大时，表明该系统不能跟随等加速度输入。在伺服系统中,液压动力元件的传递函数类型对系统开环传递函数类型的影响是很大的,同时也依系统的负载类型的不同而不同。但系统的跟随误差都是依据控制理论的跟随误差分析方法来计算的。2.5.2外负载干扰力引起的稳态误差由于非负载稳态干扰力误差引起的系统负载稳态值和干扰力的峰值误差也被称为非负载稳态误差。系统中的对外驱动干扰和内驱动负载力的误差传递速率可用下列函数形式表示，其为φeL利用拉普拉斯变换的终值误差定理,稳态系统中的负载的误差可定义为 eL（∞）=对于一个阶跃外负载的力则当fl0输入时,则有fl(s)=fl0/s,可知系统外负载干扰引起的稳态误差eL（∞）=由式(2-9)可以看出，外载荷力FL0越大，外载荷干扰引起的稳态误差越大。因此，在增加外负载时，位置伺服系统要特别注意外负载扰动引起的稳态误差是否过大。式中，AP2Kv/Kce为驱动伺服系统的闭环驱动位置及其刚度。闭环驱动伺服系统的特点是，闭环伺服位置越高，系统的刚度越大，由外部负载扰动引起的稳态误差越小。伺服系统的闭环位置刚度由开环增益Kv和增益由液压动力闭环控制元件的速度和刚度ap2/kce组成。因此,提高系统的开环速度和增益与液压动力闭环控制元件的闭环速度和刚度,可以较大的提高系统的位置控制精度和可靠性。2.5.3内部干扰造成的静态误差，如死区和零点漂移为了区分指令输入引起的稳态误差和外部负载的内部扰动力引起的稳态误差，将由内部负载扰动引起的零点漂移和死区两种稳态误差称为系统的一种静态误差。系统的另一个静态误差可以通过图2-2所示的简化误差基本框图来计算。通常可以被用来帮助进行各种误差值的计算。图中称为if,由图式id与图中id分别组成,它们分别指的是,它表示了从伺服放大器、伺服阀折算到每个伺服阀输入端的平均零漂与伺服启停阀中断区的平均电流值。Ff为系统的静态摩擦系数 图2-2简化的通用静态功率放大器运动误差系数计算流程框图由传速函数图2-2可知系统零漂、死区误差引起的静态传速误差的简化传速函数所示为 ef1ΔIf=−X因此,由一个系统零漂、死区平均误差共同引起的一个系统零漂静态平均误差被称为en=ΔID+ΔI由式(2-11)可以看出,减少了伺服放大器、伺服阀等相关元件的零漂、死区增大从系统输出端至干扰输入点前的增益KfKa,可以使系统零漂、死区所受力引起的静态摩擦力误差也会减少。对于静摩擦力ff所引起的静态摩擦力误差ef2,可以用同样的方法求出,即 ef2=KceFfKvA由以上的分析结果可以很清楚地看出,闭环控制系统不仅可使闭环控制系统的输出自动地跟随系统输入的功率发生变化,而且通过合理的增益设计和分配,可有效地抑制各种电磁干扰的产生和影响,从而大大提高系统的控制精度。

3传统PID控制分析3TraditionalPIDcontrolanalysis3.1引言（introduction）PID控制器是工业控制中最有用的反馈控制方法，其结构比较复杂，具有一定的鲁棒性，控制参数独立，其原理是:给定跟踪输入信号计算得到的(r)t值和实际输出信号(c)tt(e)之间的区别,来计算的区别(e)的比例(P),积分(I)和微分(D)通过某种形式的线性组合,形成某种控制控制的控制对象。PID控制不需要对系统机理进行深入研究，就可以获得较好的控制效果，适合于线性调节系统。电液伺服系统的控制对象通常比较复杂，是一个具有时变和强非线性参数的不确定系统。其中，受环境温度影响的水力弹性模量、粘滞摩擦系数和荷载质量的变化均为参数不确定性。电液伺服系统中的液压漏油、外部扰动、油壁与管壁之间的摩擦等无法精确建模的部分，由于无法准确地建立非线性函数来描述，称为不确定非线性。由于存在诸多不确定性，电液伺服系统的PID控制器可能不稳定或性能下降。3.2PID控制（PIDcontrol）3.2.1PID基本控制理论id通过的比例p,积分i和微分d的计算误差控制信号通过一定形式的线性组合信号来计算并形成误差控制量的计算系统.其中,比例元件控制是PID控制的基础，因此比例部分是必不可少的。PID的基本控制公式为ux=kp[et其中，kp：比例放大增益Ki：积分环节增益Kd：微分环节增益kpkikd从本质上讲,这三个参数的确定是相对困难的,即使可以根据系统的时域响应调整三个参数,但是如果改变初始条件和系统模型,很好的校准参数可能在失败之前,这也是限制PID控制发展的复杂系统的重要因素之一。PID控制器的工作流程如图3-1所示。PID控制的原理是，在实际控制应用中(r)t值与其他控制管理对象的基本区别是，输出(c)t(e)t的差值采用比例(p)、积分(I)和微分(d)三个新的控制管理单元，通过线性组合形成一个新的控制量。作为(u)t的一个输入量给系统的执行机构，作为控制对象的管理对象。图3-1PID控制原理图比例控制是最基本的控制方法。这意味着在控制对象的输出(c)t和对象的输入误差(e)t之间存在一定的比例关系，这直接放大或减小了误差。然而，若系统中仅比例参数增加，在大大提高系统的响应速度，减小稳态误差，同时也会导致系统稳定性的显著下降。系统中可能再次出现大量脉冲、振荡甚至发散。因此，比例控制参数kp在系统中的正确选择非常重要。积分控制是指控制对象的输出(c)t依赖于输入误差(e)t的积分。随着时间的积累，系统的稳态误差将逐渐消除。Ki越大,积分量对系统的影响越明显,稳态误差将很快消除。然而,积分过饱和度的现象将随之而来,这样做可能会大大延迟了系统进入稳态的时间和速度。微仪器的组件设计能够更准确地预测系统误差的变化趋势，有效地提前抑制系统误差，从而避免系统严重超调，因此,比例和偏微分方程的动态控制更适用于仅在量子力学物理系统中利用具有较大时滞或较小惯性粒子运动控制环节的小型半导体来进行控制动态物理过程对象,改善了传统半导体控制系统在动态控制和自动调节物理过程对象中的各种重要动态物理特性。3.2.2PID控制的改进形式对于非线性和时变的自学习控制对象，传统的PID和PID控制方法可能不能完全满足各种控制要求。因此，市场上有各种PID和PID自学习控制需要改进。改进后的控制方向主要包括两个基本方面:一是线性变速积分结构的PID自学习控制，如变结构PID、反积分饱和PID、带死区的积分PID等。二是与传统智能算法相结合。利用智能算法的自学习控制能力，在线调整PID参数，从而形成所谓的非线性智能变结构PID自学习控制，如非线性神经网络PID和模糊PID。3.2.3PID控制器参数的整定PID三个控制器参数整定的功能和意义主要是通过调整kp、ki、kd三个控制器参数,配置两个零点的采样频率,使得能够获得一个符合要求的频率特性,达到用户预期的动静态控制性能。对于数字式的PID,还可能需要充分考虑零点的采样参数和频率t对三个控制器参数的相互影响。近年来,PID控制参数整定的方法和控制器技术不断完善,主要形成了基于频率分析的PID整定理论和极点-零位分配两大类[19]。在工业领域,一种整定方法是基于临界比例调整法的系统PID临界比例整定[20]。其计算的方法和操作步骤分别是:在控制器对系统等幅振荡形成闭环控制的临界稳定情况下,首先只对系统采用临界比例的调整系统控制器处于恒幅振荡的临界稳定状态，分别记录临界振荡周期增益kl和临界振荡周期增益tl。然后，根据系统和控制器的振动类型，利用齐格勒和尼科尔斯提出的计算公式，查表3-1确定三种PID的参数。表3-1临界温度比例系数法计算公式整定参数调节类型KpKiKDP0.5KpPI0.455Kp0.535Kp/TPID0.6Kp1.2Kp/T0.075Kp*T临界试验比例调节法的PID控制器整定系统需要使执行机构和控制器进入恒幅振荡状态，很多特殊情况下并不一定允许这样的控制器操作,这时我们可以考虑采用另一种常用的现场测试临界调整方法设定PID控制器参数的--试凑法。首先，只需要临界比例控制，将临界比例系数从小到大缓慢调整，观察微分对同时该系统的响应，直到得到系统响应较快的积分控制反馈结果，系统的超调量和稳态误差都在要求的范围内。然后加入适当的积分控制效应而形成的PID微控制器,再逐渐加大系统的积分控制效应,减小系统超调量和稳态的误差。最后，加入适当的比例系数微分，使控制器成为一个PID控制器，从而减少系统的超调量，加快系统的响应速度。这样，重复收集三个PID参数，直到获得满意的控制效果。

4模糊PID控制算法的研究4ResearchonFuzzyPIDControlAlgorithm4.1引言（introduction）对于电液伺服系统的模糊控制参数的不确定性和负载多变性,常规PID控制很难达到理想的控制效果和智能性[21]。而模糊控制就具有一定的智能性,对于外部扰动的干扰和系统内部控制参数的变化具有一定的鲁棒性,但是模糊控制的稳态误差又相对较大。将两者结合起来的模糊PID兼具两者优点,一定能真正达到较好的模糊控制智能性和效果[22]。随着计算机科学时代的发展和进步,被控系统的复杂程度越来越高,在长期的实践和工程中,较多系统的控制参数模型通常很难完全建立,以往的数模型只能通过依靠计算机操控技术人员长期的理论实践经验和理论积累才能真正达到较好的模糊控制智能性和效果,由此也就产生了模糊控制的理论。模糊控制理论是通过计算机操控系统模拟后的实际模糊控制算法和理论来准确表达了人们日常思维和操作中的许多模糊的概念,以实现了人们的模糊控制理论思想和操作经验[23]。1965年美国加州大学的l.a.zadeh扎德教授首次成功提出了用"隶属函数"的概念定量地较全面的描述了事物模糊性的模糊集合的理论,奠定了模糊数学的理论基础[24]。模糊控制因为有效地克服了被控主体对系统进行数学建模的诸多难点,因此在国际上吸引了众多专家和学者的广泛关注和深入研究,导致模糊理论日趋成熟。1974年英国的E.H.Mamdani教授成功地将模糊的逻辑理论应用于工业实验室中，对锅炉和蒸汽机的模糊控制,标志着模糊控制的正式诞生[25]。在后来的40年里,模糊控制不断发展，且广泛的应用于自然科学和社会科学等多个研究领域。除了在科学和工业上,生活中也随处可见许多应用了模糊控制的相关理论设备和产品,如冰箱,洗衣机,空调等。4.2模糊控制的基本理论（Basictheoryoffuzzycontrol）4.2.1模糊控制系统的组成模糊控制处理系统是对各种计算机信号进行数字模糊控制时常用的系统形式。因此，模糊流函数子过程控制系统的总体结构和功能组成类似于一般的数字控制管理系统。其框图的整体结构如图4-1所示：图4-1模糊控制管理系统的主要组成电路框图模糊控制处理系统通常由模糊信号控制器、输入/控制输出口和控制机构接口、执行控制机构、被控控制对象和信号测量以及信号反馈器和控制处理装置等多个部分共同组成。(1)模糊大型计算机和微控制器:实际上所广泛使用的主要是微型微机控制器和大型计算机。根据模糊控制驱动系统的实际设计应用功能需要,可优择选用微型驱动工控机、单板机、单片机、可编程式微控制器等。(2)输入/输出接口装置:模糊控制器通过输入/输出接口获取被控对象的数字信号量，并通过数模转换将进入的输出数字信号转换成模糊输入接口模拟信号,并将其他决定的输入模拟信号同时发送给执行机构控制被控对象。(3)执行机构:除交流、直流、伺服、步进电机等各种电气元件外,还有各种气动、液压元件。(4)模糊控制测量系统中的反馈装置:是将被测对象的各种非电量，如压力、速度、温度、流量、浓度等转换为电信号的测量反馈装置。它一般由各种仪器、检测控制元件或传感器以及其他使用数字或其他模拟方法进行测量的元件组成。在模糊控制系统中，它常常占有非常重要的技术地位。它的测量精度往往直接影响整个系统的质量和性能指标。4.2.2模糊控制算法的基本原理模糊控制算法的基本原理是模仿人脑的模糊思维模式，对控制量进行模糊推理和判断，从而做出决策的一种控制方法。模糊控制的主要特点和优点之一是不需要直接获得模糊控制目标的精确推理模型。它的缺点是可以通过系统的模糊实时控制器反馈的信息和控制器定义的模糊控制推理合成规则对系统进行精确推断。它将推理结果作为控制器的控制输出得到适当的处理。它对系统控制参数的变化不太敏感[26]。模糊控制的基本原理和结构如图4-2所示。核心控制部分是个模糊控制器,如实线框所示。模糊控制规则是由计算机程序实现的。模糊控制算法的实现过程如下:模糊控制器通过中断信号采样获取被控量的精确值,再将该精确值与给定值进行比较,从而得到一个误差信号e的反馈(e此处为一个单位反馈)。将误差信号e作为模糊控制器的输入。再通过模糊量化将误差信号e的精确量转化为模糊量，用相应的模糊语言表示出误差信号e的模糊量。因此，模糊控制量U=e∗r图4-2模糊控制器的结构图为了精确地控制被控对象，可能还会要将数字模糊量u转换成精确量。这一步过程在模糊控制图中的处理称为非精确模糊化的处理(也可以称为清晰化)。在控制图中获得精确的数字控制模拟量后，通过数模转换转换成精确的数字模拟量，并发送给相应的执行控制机构，对被控对象进行一步控制。再中断等待第二次采样，并开始控制第二步。这样就实现了被控对象的模糊控制。因此,模糊控制器的基本规则设计主要将控制器分为以下四个规则设计步骤:(1)根据系统采样结果计算，得到系统的平均输出值，计算模糊信号控制器各个节点输入信号的系统输出平均值；(2)将每个数值变量的精确值改变为模糊常数；(3)根据输入变量(模糊量)和模糊控制规则，依据模糊推理规则计算出控制量(模糊量);(4)根据上述得到的量(模糊量)计算出准确的控制量。4.3模糊控制器设计的基本方法（Basicmethodoffuzzycontrollerdesign）模糊控制器的基本设计主要包括以下几个方面:(1)模糊信号控制器，用于分别确定输入控制信号的输出变量和输入输出值的输出信号的变量(即两个控制量)；(2)设计模糊控制器的控制规则；(3)模糊确定性是模糊性和不确定性的两种常用方法(也称为清晰化)；(3)模糊化是确定图像模糊化和非图像模糊化(也称为图像清晰度)的两种方法；(4)选择模糊控制器的输入输出变量字段，确定模糊控制器的一些参数(如量化因子和比例因子)；(5)合理设计和选择模糊控制处理算法模拟采样的最佳输入时间。(6)编程模糊控制算法；4.3.1模糊控制规则的设计控制处理规则的基本结构设计是模糊输出输入以及输出变量控制器系统规则设计的理论基础和技术关键,一般认为控制处理规则设计包括三个主要的部分:一是选择一个用以描述模糊输出输入以及输出控制变量的词集,二是定义各模糊输出输入以及输出控制变量的模糊输入子集,三是建立模糊输出输入以及输出变量控制器的模糊控制处理规则。(1)控制器词集选择一个可以描述所有变量数据输入和函数输出两个变量的典型控制器或变量词集。某些条件描述词的变量输入词的模糊控制器或变量集合(例如"正"、"负小"等)等也可以称为描述模糊集合条件某个描述词的语句中任何一个称为输入,称为这些输入词的集合变量。由于大多数中国人的编程语言学习行为在正负两个不同方向的节点状态下在判断上基本上都完全是对称的,因此大、中、小的三个方向变量需要分别加上正负两个方向，并且还需要仔细考虑这个方向变量的零节点状态,有七个英文关键字,即例如<ar><br>{正,负大,负中,负小,零,正小,中位数,正大}一般而言都会选择使用这个英文数字作为英语前缀词的缩写(正小负大,负中,负小,零,正小,正中,正大)一般而言都会直接使用一个基于英文分母字头的特殊缩写法来表示示例为

{NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB}(2)定义各模糊变量的模糊子集定义模糊子集的目的是确定模糊隶属子集及其曲线的各隶属函数的隶属度和形状。将某一模糊子集的隶属函数及其曲线的隶属度离散化，得到每个点上有限个模糊数的模糊隶属度，从而形成包含相应模糊数和变量的模糊隶属函数子集。(3)建立模糊控制器的控制规则模糊控制器的手动控制规则主要基于传统的手动控制策略，该策略是现代人通过学习，实验和长期工作经验的积累逐步发展起来的，并将手动控制存储在设计者和操作者的心中自己收集技术和知识。手动控制的过程通常是基于对受控对象（过程）的某些活动的观察，然后，操作员会根据其现有的手动控制经验和手动控制技术知识，在进行一些全面的分析和调整后做出手动控制。进行，调整然后添加到受控对象的手动控制中，从而使系统达到所需的目标。手动控制的原理和功能与自动控制决策系统中的手动控制器基本相同。区别在于，手动控制和决策系统是基于控制器操作员的实际经验和自动控制技术的基础知识，而控制器的手动控制和决策系统是基于数值归纳运算的某种控制算法。利用模糊集理论和语言诱导变量的模糊集概念，可以将单片机语言直接诱导变量的手动控制策略直接升级为手动数值诱导操作。因此，我们可以使用手动微控制器代替传统的手动控制器来实现所谓的模糊自动控制，从而直接完成该手动控制任务。用手动控制语言描述手动控制策略的具体运行过程实际上就是建立模糊控制器控制规则的过程。手动控制策略通常可以用简单的条件描述语句来描述。常见的(a)"若A则B"(即ifAthenB)(b)"若A则B否则C"(即ifAthenBelseC)(c)"若A且B则C"(即ifAandBthenC)(D)"若A或B和C或D则E"(I.E.如果A或BandCorD那么E)(E)"若A则B,若A则C"(I.E.如果A然后B和如果A然后C)选择采用控制量系统误差数值变化的基本工作原则主要内容是:由于当系统误差较大时,控制量的误差选择主要目的也就是为了尽快地尽量消除采用控制器测量的较大误差;因此当系统误差较小时,应首先选择合适的采用控制器测量以有效率地防止用控制器测量的误差超调,并以系统的正常运行性能稳定性和安全性作为主要的考虑出发点。4.3.2精确量的模糊化方法将精确模糊的质量(有时也被称为一个数字精确模糊量)的值转换成作为一个数字精确模糊的质量，模糊度转换的过程通常称为精确量的模糊或模糊度的量化。实现语言模糊化一般都主要采用了下述如下两种语言模糊化实现方法(1)将精确量模糊进行连续离散化,例如，如果在[-6，+6]之间变化的连续精度在定量模糊中被分成七个模糊处理级别，则每个精度可以直接对应于数量的模糊级别之间的仅一个模糊集合。这种新的离散化模糊处理方法使得连续模糊化的处理过程几乎可以完全变得简单。否则,每个精确的度量的预测等级都会对应一个模糊的处理子集,并且其中可能还会存在无限多的模糊处理子集,这种模糊处理方式使得精确的测量等级模糊化的处理过程将会变得复杂。(2)第二种方法是将精确的量x在一定的区间内模糊成这样一个模糊子集，其在x点处的隶属度为1，在除x点外的其他点处的隶属度为0。4.3.3模糊推理及其模糊量的非模糊化（清晰化）方法对于已经制定和建立的模糊控制推理规则，控制变量的模糊子集只能由模糊推理结果来确定。它只是一个模糊控制变量，不能直接控制作为被控变量的对象。被控对象也可能需要采用合理的控制方法，将该模糊量的结果转化为精确的模糊量，以充分发挥模糊推理对结果的模糊决策和控制作用。将推理的模糊量直接转化为精确的模糊量的过程称为模糊透明度，也称为去模糊、反模糊化或模糊决策、模糊判断等。模糊推理和模糊量常用的方法有以下几种:(1)最大隶属度法该计算方法从输出的模糊域元素集中选择具有最高隶属度的域元素的平均值作为计算和决策的结果。如果具有最高隶属度的领域元素同时出现在多个领域相关元素上，则该方法选择其领域元素的平均值作为计算和决策的结果。这种计算方法的主要优点之一是简单易行，缺点是需要汇总的信息量少。但是，该方法排除了具有较少成员资格的所有其他域元素（量化级别）的影响，因此它比较粗糙，只能广泛用于具有一般定量控制要求的系统中。(2)取中位法为了更好地充分利用输出中的模糊集包含的宇宙元信息,描述输出中模糊集的隶属函数积分曲线和输出中由横坐标所围成的加权面积平均点所对应的宇宙元信息可以直接作为中值方法判断的结果。这种计算的方法通常被称为第二种取中位法。与第一种取中位方法的结果相比,中值计算方法可以总结的信息数量更多,但计算过程较为复杂，特别是在连续隶属函数中，需要求解的积分方程较多。4.3.4论域、量化因子、比例因子的选择（1）论域及基本论域我们将输入变量的误差和模糊控制器的实际误差范围称为这些变量的基本范围。显然，基本域中的数量是精确数量。若误差的基本范围是[-xe，+xe]误差变化的基本范围为[-xc，+xc]。被控对象实际需要的控制变量的范围称为模糊控制器输出变量(控制变量)的基本范围，并设置为[-yu，+yu].控制量的基本论域中的量也是一个精确的量。假设误差取的模糊子集的范围是{-n，-n+1，...，0，...，n-1，n}误差变化所取的模糊子集的论域是{-m，-m+1，...，0，...，m-1，m}控制量所取模糊子集的全域为{j-j+1,…,0,…,j-1,j}对于全局的选择，一般选择n≥6为误差全局，m≥6为误差变量全局，j≥7为控制变量全局。（2）量化因子及比例因子当使用计算机实现的模糊控制算法进行模糊控制时，计算机必须计算每次采样所获得的受控变量，以获得输入变量误差和模糊控制器误差变化。为了处理歧义，必须将输入变量从基本整体转换为相应模糊集的整体。在此过程中，必须将输入变量乘以相应的因子，以产生量化因子的概念。量化因子一般用k表示，误差的量化因子为k，误差变化的量化因子由以下两个公式确定，即KK从基本域到模糊集域的转换也是映射，即从基本域中的任何点到模糊集域中相似整数点的映射。这也是事实。这表明在两个宇宙的变换中，宇宙中相应的两个点与基本宇宙的比率并不总是等于量化因子。在模糊控制器的实际工作过程中，一般误差和误差变化基本域的选择范围要小于模糊集域的选择范围。因此，量化因子通常远大于1，例如K=10和K=150。然后，模糊控制算法无法直接控制每个采样控制量（精确量）的受控对象，必须将其转换为受控对象可接受的基本范围。输出控制量的比例因子由以下公式确定K由于控制变量的基本域是一个连续的实数域，从控制变量的模糊集域到基本域的变换可以用上式计算，即yui其中ji为控制变量的模糊集合或由控制变量的模糊集合确定的精确控制变量集合中的任意元素，yui为基本控制变量的集合中的一个精确量，ku为比例因子。(3)量化因子和比例因子的选择为了设计模糊控制器，除了应具有良好的模糊控制器规则外，合理选择输入变量的量化因子和输出控制变量的比例因子同样十分重要。实验结果表明，量化因子和比例因子的大小以及不同量化因子之间的相对关系对模糊控制器的控制性能有较大的影响。量化因子和比例因子的选择应与数模转换的精度完全协调。控制系统的动态性能受量化因子的大小的影响很大。当ke值较大时，系统超调量较大，导致过渡过程较长。从理论上讲，ke的增加相当于减小了基本误差范围，增加了误差变量的控制效果，就会导致上升时间缩短，但由于超调，系统的过渡过程变长。当Kec较大时，超调量减小;当Kec较大时，超调量减小，但系统的响应速度变慢。Kec对超调有明显的抑制作用。在控制过程中，整个控制过程中不同阶段的控制特性可以通过改变量化因子和比例因子来调整，从而在复杂的过程控制中获得良好的控制效果。该控制器变为自调节比例因子模糊控制器。4.4模糊自整定PID控制（Fuzzyself-tuningPIDcontrol）模糊自校正控制是利用模糊数学的基本理论和方法制定模糊规则,并将其中的数据处理存储在一台相应的工程计算机中,形成一个相应的工程知识库。在应用计算机操作过程中,根据其对知识仓库的最优输入控制调用和知识库操作过程系统中的模糊控制规则，对其输入和输出进行调整，使其对知识库系统的最优输入控制达到最优流控制的应用效果图4-2模糊自整定PID控制图模糊PID控制器通过模糊规则调节器直接调用知识库控制系统中的模糊参数规则，并将调整后的输出传递给其他自整定PID规则控制器。自整定PID控制器的模糊参数输出与系统和受控对象的输入误差有关。本文设计的模糊自整定采用PID控制。模糊自调节变量参数调节器的模糊输入变量参数是系统误差变化率e和输入误差变化率ec。控制器的输出增量是初始控制量的积分比例增量，即可变参数PID和其他可变参数的输出增量。模糊自整定变参数规则调节器根据模糊输入系统误差和变参数计算结果得到系统误差变化率。在知识库软件中调用模糊参数规则，对控制量的微分系数kd的输出积分比例系数增量kp、积分比例系数增量ki、其他微分系数增量kd、ki以及微分系数kd的输出增量kp进行调整。将变参数的输出增量加到初始模糊参数上，再将输出量传递给其他变参数PID控制器。结构如图4.2所示KKiKd=Kd'+ΔKd 式中:kp,ki,kd分别也就是其所指对于修改后的p和PID四个参数;kpi',ki',kd'分别也就是其所指对于修改后的p和PID四个参数的初始二次调整设定值;kp、ki和它的kd分别也就是其所指对于修改后的p和PID四个参数的二次调整初始设定值。4.5模糊规则的建立（Establishmentoffuzzyrules）PID参数的调整不仅要考虑不同时刻Kp、Ki和Kd对系统的影响，还要注意三个参数之间的关系。在系统设计和运行过程中，e和ec的大小作为系统的输入不断调整和计算，输出作为KP的模糊大小，ki和kd的大小根据模糊规则不断调整。计算e和KP的主要功能之一是加速调整和减少稳态误差。然而，如果Kp太大，超调将增加，振荡次数将增加，动态性能会变得差。调整积分系数ki的大小可以有效地消除系统稳态误差，提高控制的精度。但是如果ki的值过大会造成积分系数过饱和、超调量过大等问题;kp和kd的大小决定了系统的动态品质。较大的kd值虽然可以抑制系统偏差的产生和变化,但如果较大可能会增加系统的误差调整难度和时间,同时也会降低系统的稳定性和抗干扰能力。综上,归纳得出PID控制误差调整的规则如下:当误差e的值较大时,忽略误差变化率的下降趋势，为提高系统的稳定性和响应速度,kp和微分系数kd的值应尽可能大。同时，ki的值应作为系统的最小点，以有效避免系统的过冲。当系统误差E的值为中等时，kp的值应为中等，以防止超调。Ki和微分系数kd也应该是中等大小，以避免对系统响应缓慢。当系统误差E的值小时，为避免系统的过度超调kp取较小的值。ki的值应该适中，以确保系统的稳态性能。另外，还应考虑系统的抗干扰能力，以避免系统振荡。例如，当积分系数ec的值小时，kd的值大；同时，当微分系数ec的值大时，kd的值应尽量取较小点的值。e和ec的模糊量定义为{-3,3}，模糊子集为{NBNMNSZPSPMPB}。将△Kp、△Ki和△Kd的模糊值设置为{-3,3}，将模糊子集设置为{NBNMNSZPSPMPB}。△Kp，△Ki和△Kd在论域上的输出曲面如图4-3、图4-4、图4-5所示。用公式表示则为：U=Kp'∗et+Ki'图4-3△Kp的输出曲面图4-4△Ki的输出曲面图4-5△Kd的输出曲面

5仿真和性能分析5Simulationandperformanceanalysis5.1仿真环境介绍（Introductiontothesimulationenvironment）Matlab是一套由mathworks于1982年推出的高性能数值分析计算应用软件。它将各种数值计算与分析、矩阵计算、信号处理和各种图形信息显示融为一体，形成了方便易用的数值计算环境。在这个方便的环境中，用户只需要简单地选择和列出他们需要解决的问题的类型和数学表达式。结果将以数字或图形的形式在屏幕上显示,程序人员可以在其简洁的界面下进行编写,运行程序并跟踪调试器。Simulink是一种基于matlab的动态系统建模与仿真环境。它具有相对独立的建模与仿真功能和易于使用的方法。具体来说，它本身就是一系列专门用于动态系统建模、仿真和可靠性分析的软件工具包。除了所有输入单片机模块、输出模块、连续微控制器模块、离散模块、函数和变量表控制器模块、数学单片机模块、非线性单片机模块、单片机模块和信号子系统模块外，系统模块的每个动态逻辑工具箱也包括在内，如模糊逻辑的模糊逻辑工具箱和单片机系统模块。所以用户可以直接利用这些系统模块来设计和搭建起自己的动态系统并对其进行建模和仿真,通过增加和更改这些系统模块的结构和参数提高动态系统的设计和性能,最终使用户得到了一个合乎自己的设计和性能要求的动态系统,本文的所有建模和仿真都在本文的simulink中进行完成的。介绍了用模糊工具箱构造模糊控制器的两种方法:命令行和图形用户界面。本设计的控制系统由后一种方法构成。在模糊工具箱中，有5个图形用户界面工具用于建立、编辑和观察模糊推理系统(FIS)，例如(1)fis和s编辑器:它们分别可以广泛地应用于用来确定系统增加和削减删除输入系统的增加输入和删除输出的常用变量,确定系统模糊处理逻辑的常用算法等。(2)隶属变量和函数的编辑器:主要用于编辑和定义各变量和函数相对应的隶属变量和函数的大小和形状。(3)程序和规则定义编辑器:提供用于定义系统使用行为的一系列程序和规则。(4)模糊推理规则查看器:主要用于实时显示模糊推理的框图,作为模糊推理诊断的工具,它们的框图可以实时显示在某个模糊的输入下使用的推理框图是哪个模糊推理规则,或个别形状对结果的影响。(5)立体系统映射曲面立体映射系统观察器(surfaceviewer):为一个立体系统生成和预测绘制一个立体曲面的系统映射,用于系统观察和预测显示一个系统的的入输出与一个或两个其他系统的出输入之间的一种相互依赖存在关系中的情况。Amesim软件是专门为大型液压/机械系统建模、仿真和控制器动态分析开发的专业设计软件。它使用了图形物理软件进行建模,使得用户在设计上能够更加专注于图形物理传动机械系统本身的建模和设计。而且,amesim软件提供了与其他软件的丰富功能和接口,可以与其他软件直接进行相互联合和仿真。因此,将matlab与其他amesim软件结合了起来,完成了amesim中复杂的液压传动机械系统的控制器建模和其他matlab中的控制器软件设计。每个控制器软件的设计和处理都具有属于自己的专业设计领域,优势互补,从而使用户获得更精确的控制器模型和更精确的仿真方法和结果[27]。5.2在AMEsim中建立仿真模型（EstablishsimulationmodelinAMEsim）根据实际情况在AMEsim中建立PID控制与模糊PID控制物理模型,同时添加与MATLAB相连接的接口,如图5-1所示图5-1电液伺服系统AMESimPID控制模型图5-2增加干扰项的电液伺服系统AMESim模糊PID控制模型在电液伺服系统AMESim模型中,各元件的值如下表5-1所示表5-1AMEsim中各元件参数值的设定元件名参数设定值液压泵排量cc/rev20转速rev/min1500安全阀开启压力bar300电液伺服阀阀门的额定电流mA1000最大阀门开启时的流量L/min40压降bar30液压缸活塞直径mm32杆直径mm46活塞杆行程m10粘滞摩擦系数N/（m/s）1000质量滑块位移下限m-1系统通过一个输出输入接口控制信号自动控制系统模块将整个缸体液压缸的缸体位移运动速度和整个输出接口信号的能量传递速度连接控制到了系统matlab中,同时通过该输出接口控制模块用户可以直接利用系统matlab控制系统软件中的一个输出输入接口控制信号自动控制整个缸体的电液伺服阀的输入位置和输出开度。5.3在MATLAB中建模（ModelinginMATLAB）图5-4PID控制simulink仿真系统模型图5-5模糊控制模型simulink自动仿真系统模型其中阶跃时间是信号的阶跃时间steptime值可以设置为0,因为每一个阶跃时间信号的每一个阶跃值对应的即是每一个油缸的阶跃行程,因此尽可能避免达到最大值,所以终值Finalvalue值设置为0.5。正弦波信号的频率设置为0.5*Π,正弦波振幅不应该超过油缸运动最大值,因此Amplitude值设置为0.2。基础值不能低于0以下,否则可能会直接出现一个