模糊PID控制在智能路灯控制系统的应用研究

摘要 2Abstract 3第一章绪论 51.1课题研究背景及意义 51.1.1选题的背景 51.1.2选题的意义 51.2PID控制参数整定的发展与现状 61.3智能PID控制的发展与现状 61.3.1模糊控制及模糊PID参数整定 61.4本文的主要研究内容 71.5设计内容 7第二章智能路灯节能控制系统方案设计 82.1智能路灯节能控制系统的构思 82.1.1传统节能方法 82.1.2具有智能控制的节能方法 82.2智能路灯节能控制系统方案设计 92.3智能路灯节能控制系统的结构设计 102.4本章小节 10第三章PID控制原理及参数整定方法 113.1PID控制器 113.1.1PID控制器的基本原理 113.1.2PID控制器参数对控制性能的影响 123.2常规PID控制器参数整定方法仿真分析 133.2.1Z-N法 133.3PID控制simulink模型仿真及分析 143.4本章小结 16第四章模糊PID控制算法在智能路灯控制中的应用 174.1模糊控制算法的基本理论 174.2模糊控制基本结构 174.2.1模糊控制的特点 174.3模糊PID控制系统的概述 184.3.1模糊PID控制系统的结构 184.3.2模糊规则得到建立 194.4本章小节 21第五章模糊PID控制器仿真及实现 225.1模糊PID控制仿真过程 225.11模糊PID控制系统FUZZY控制器建立 225.1.2PID控制simulink模型仿真及分析 265.2仿真结果 28结论 30参考文献 31

第一章绪论1.1课题研究背景及意义1.1.1选题的背景当今社会经济不断发展，能源的损耗已成为人们最应该关注的问题之一。能源危机已经非常严重，特别是最近几年我国供电紧张直接阻碍了我们的日常生活，甚至严重影响了中国的经济发展和社会文明。在城市中，路灯使用大量照明设备，城市路灯是现代城市建设的重要组成部分。它在营造良好的投资环境和美化城市方面发挥着重要作用，随着中国经济的快速发展，路灯的数量增加，城市的用电量也越来越多。中国的发电速度令人惊讶，每年路灯领域使用的电力超过一亿元。在城市照明和美化趋势中，城市景观照明的能耗大量损耗了我们的电力资源，但发电企业的投资和建设需要很长的时间，经济的快速发展对电力供应和电力越来越满意。并且电力供需之间的矛盾严重，并且难以在短时间内解决电力短缺。很难在短时间内缓解供电缺口。PID控制器是通过比例，积分和微分功能来控制控制系统的偏差的控制器。PID控制器具有可靠性高的优点，其PID控制器以其成熟的理论和完善的技术被广泛应用于工业过程控制中，目前工业过程中使用的大多数控制器都是PID控制器。1942年随着Geller和NickHalls提出了Z-N定理并发展了控制理论，各种高级PID控制和PID参数调节方法应运而生。寻找一种结构简单、系统控制性能不错的调谐方法是很重要的。1.1.2选题的意义如上所述，路灯照明的结构不仅具有功耗太大的问题，而且还具有当路灯直接在全电压下工作时产生的大电流和冲击。路灯的节能控制技术已经成为一个重要问题，中国电能有很大一部分都是路灯消耗的，控制节能设施可有效降低能耗，实现节能，同时还可以减少生产和安装成本，为中国经济的快速发展做出贡献。本文研究的智能路灯节能系统是一种基于模糊控制算法的智能控制系统。可以通过有效地调节通过转换套件的路灯电压并在路灯的操作，停止和操作期间调节路灯的照明亮度来改变功率的消耗。随着现代科学技术的发展，在工业过程控制中，被控对象很复杂，由于时间控制系统中存在时滞环节，因此控制器无法精确地控制被控量。对于某些非线性系统，无法获得系统的精确数学模型。换句话说，使用类似方法创建模型也非常困难。由于某些变量系统之间的强耦合，变量之间的相互作用使控制对象变得困难，但是传统的PID控制器在控制复杂和受控对象方面取得理想的效果的难度很大，其应用一直受到控制对象的限制，因此，有必要对PID控制的理论和应用进行创新和补充。PID在控制领域一直处于领先地位。1.2PID控制参数整定的发展与现状PID控制的研究中的核心问题是其参数整定。根据开发过程的不同，PID控制器参数设置方法可以分为普通设置和智能设置两种类型。还可以根据被控对象的不同分为单变量和多变量PID整定方法。根据控制量可以分为线性设定和非线性设定方法[3]。第一个发展起来的调整PID参数的方法是Z-N法，该方法根据经验公式使用于滞后时间与时间常数之比主要适用于0.1〜1范围内的被控对象[4]。1983年，不基于受控目标模型的自适应PSD控制算法由marsik和strejc提出来了[5]。该方法通过根据在控制过程中引起误差的几何特征构造性能指标，从而开启了一种未知的自适应控制算法的第一步。传统的PID参数整定方法在工业过程自动化的发展中起着重要的作用，但是对自动化控制质量的需求仍在继续升级，传统的PID参数调节方法面临越来越多的挑战。在2007年，政府基于新的预测提出了模糊的PID控制器。对于一般的模糊PID控制器的不可预测和不可预测的问题，该方法对目标对象具有很强的适应性，在目前的工业过程控制中是非线性的。另外，它提供了一种解决方法，以解决对时间变化和问题的控制。1.3智能PID控制的发展与现状1966年，孟德尔提出了“人工智能控制”的概。20世纪70年代后期，智能控制实现了基于规则的控制的重要发展，并将其作为发展方向之一。专家系统的发展和专家系统的发展在智能控制理论的研究中起着积极的作用，神经网络理论的研究和应用在1980年代后期在智能控制中起着重要的作用。自20世纪90年代以来，随着智能控制的发展加速，它受到了学术界的广泛关注。总体而言，这三个专业已成为智能控制研究的重要基础[13]，智能PID控制具有自学习，自适应和自组织的优点。可以自动识别受控的过程参数，可以自动调整控制器参数并使其适应控制对象参数的变化[18]。可靠且易于使用是智能控制的优点，因为它在某种程度上模拟了人们的控制行为。随着智能PID的发展，PID，神经网络PID，遗传算法PID，专家PID，粒子群PID等是其主要形式。1.3.1模糊控制及模糊PID参数整定智能控制的一种重要形式为模糊控制，模糊控制是计算机的智能控制，模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理是其理论基础。1974年，世界上第一个模糊控制器被曼达尼等人发明出来了，根据其原理，结构和应用，控制器可以分为三种类型。经典曼达尼模糊控制器。2）T-S模糊控制器，其主要特点是条件变量由模糊集隶属函数表示，结论变量由分段线性函数表示。3）自适应模糊控制器，可以连续调节控制器性能。由于模糊控制和PID控制的结合可以充分显示不受控制模型限制的优势，因此模糊PID控制器不仅具有模糊的控制适用性。模糊PID参数不是基于受控对象的精确模型，而是反馈误差和误差变化信号，利用事先制定好的模糊规则给出PID控制器的，，三个模糊参数。1.4本文的主要研究内容本文所用的模糊PID算法是利用输入量与输出量的差对PID三个参数进行调节，最终设计是为了实现比纯PID控制更好的控制效果。将偏差e和其微分计算后的偏差率ec作为输入，利用模糊控制算法对PID各个参数进行实时的调整，最终控制依靠不断变化参数的PID环节对温度进行控制。这几年，随着工业过程控制系统的复杂性不断增加，传统的PID控制器在许多情况下都面临许多局限性和挑战，非常急需开发新型控制器。本文将模糊控制与PID控制结合到一起，设计出一款模糊PID控制器。本文主要研究以下几个方面。传统PID控制的原理。2设计模糊PID控制器，并且进行仿真分析。将模糊PID控制算法引入路灯智能控制系统。道路环境的相关参数由各种传感器采集，通过分析计算得到道路照明的期望值作为模糊控制系统的输入。采用模糊PID控制算法来调节路灯的开关，从而在满足照明效果的前提下实现节能。1.5设计内容本文设计内容主要是：（1）对智能路灯控制系统的整体组成的设计，整个道路照明系统使用的元件有上位机、路灯控制器、照度传感器、微波传感器和继电器控制电路。（2）模糊PID控制器的设计，本文将传统PID控制器和模糊控制器结合到了一起，且采用二维模糊控制器。（3）模糊PID控制器设计完毕后还需要调试检测，利用仿真软件进行模糊PID控制器的仿真，检测是否达到目标效果。

第二章智能路灯节能控制系统方案设计2.1智能路灯节能控制系统的构思2.1.1传统节能方法(1)控制节能方法国内大多数城市路灯照明控制用的都是传统的控制方法，其节能方法如下:节能模式手动控制:值班人员根据倒车灯的时间表，负责倒车灯的手动操作。时间控制节能模式:时间是开关灯的唯一依据。无论天气如何变化，灯只能在指定的时间开关，开关时间可以随着季节的变化手动调节。灯光控制节能模式:根据照度的不同控制路灯开关。这种节能方法存在很大的缺陷，在中国的大多数城市，路灯的开关由每个变压器的配电箱控制。由于没有严格控制室外自然照度，因此存在实时差异，高故障率和严重浪费。此外，传统的控制方法要求人们不要离开岗位，并及时控制灯的开关。令人惊讶的是，电力浪费是由手动控制错误造成的。（2）如何节省光源能量节能灯可以大幅度减少同角度的能耗，节能灯的使用寿命更长，可以节省大量的照明成本。节能方法有很多弊端：第一，我国尚未制定统一的强制照明节能法，节能光源标准不同；第二，节能与环保之间。发生某些冲突的原因是必须预防和解决汞污染。2.1.2具有智能控制的节能方法该节能方法是利用智能控制器对功率单元进行控制。其系统结构图如图2-1所示。图2-SEQ图\*ARABIC\s11路灯节能系统机构框图该方法利用了当人眼在夜间移动时对光的需求不敏感的功能，并根据不同时间的实际需求改变路灯端电压并获得相应的照度，从而确定路灯的亮度实现智能调整。基本思想是将可变电抗转换器的单绕组直接连接到路灯负载，增加转换器中的次级线圈，它达到了控制可变变压器的次级绕组并改变可变电抗转换器的初级电阻的目的。该过程是首先收集光信号，然后智能控制器确定是否应打开路灯系统，并在必要时完成路灯的平滑操作。智能控制器是系统的核心部分，选择了控制方法作为模糊控制算法。收集的外部信号通过扩展和切换输入到控制器的微处理器。2.2智能路灯节能控制系统方案设计本文设计的路灯节能控制系统所遵循的基本原则有：（1）稳定控制电压的电力必须在稳定的电压范围内。因此，路灯控制首先需要解决的问题就是，不管是用电高峰期还是用电低谷期，供电电压必须在规定的范围内是稳定的。（2）由于软启动功能在和路灯并联后是大功率电器，因此当前使用的启动方法大部分都是直接启动，这些启动方法的工作电流太大，并且会损害照明设备的耐用性。软启动功能用于照亮路灯可以防止在操作过程中大电流对照明设备的不良影响。（3）自动停车：路灯是我们日常生活中必不可少的公共设施，其启停与人和车辆需求有直接关系。则系统将根据外部环境的对比自动确定是打开还是关闭系统，无论暴雨的夏天还是夜幕即将降临的傍晚。（4）具有较高使用效率的现代高性能附件控制理论的基本原理是，在操作高性能附件的过程中，稳定电压，不受配电网谐波的影响。除上述基本原理外，我们打算在本文中使用的路灯节能方法功能的关键部分是添加了智能调压控制部分。该智能控制器基于模糊控制算法，可以根据人流的大小和交通道路上的夜间时间自动调整电源（例如道路）的高度。当车辆流量低时降低灯光的发光度不会影响此阶段汽车的正常通过。与传统路灯的节能方法相比，这种节能方法具有本质的突破，因此其总体性能如表2-1所示。图2–2几种路灯节能方式比较从上表可以看出，与目前市场上常用的节能方法和节能方法相比，智能路灯节能系统具有显着的技术优势，并且在产品成本和使用效率上相对较高。它具有强大的价格比较优势，因此，智能路灯节能系统有望成为路灯节能领域的有前途的产品。2.3智能路灯节能控制系统的结构设计上位机，路灯控制器，照度传感器，微波传感器和继电器控制电路组成整个道路照明系统。具体结构可以看图一，上位机接收由路灯控制装置发送的与道路有关的信息，发送打开或关闭信息到路灯的控制器，并且路灯的控制器通过传感器模块收集道路信息，包括车辆流量，道路照明等。另外，该控制系统利用继电器实现对单个路灯的控制，该系统的光照采集模块是使用光敏电阻和电压比较器LM393组成的，并根据多普勒雷达原理使用HB100微波模块。路灯控制模块控制继电器的连接以控制路灯的打开和关闭，由于夜间或白天的极端恶劣天气，它会通过光传感器自动打开，并且当夜深时车辆流量降低，可以适当降低照明目标值，关闭一部分路灯，以达到节能的目的。图2–3道路照明系统整体组成2.4本章小节路灯在我们平常生活中还是起了很大的作用的，而路灯是非常耗费电能的，本着省电省能的原则，研究智能路灯是很有意义的，而在智能路灯的应用中，模糊PID控制系统是一项很不错的选择。

第三章PID控制原理及参数整定方法3.1PID控制器3.1.1PID控制器的基本原理PID控制器是一种常常被用到在过程控制中的自动控制器。它有应用方便、理论基础较少、适用大多数系统的优点还有相对独立并选取方式容易的控制参数的特点。而且它对于某些过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”之类的控制对象具有较好的控制效果，因此PID控制器是对于本次温度控制系统是一个不错的选择。PID是Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）三个单词的缩写。从以上三个名词可以看出PID控制算法是一种将比例、积分和微分这三种算数方法相结合的控制算法。它以应用成熟、简单的特点稳居在工业生产应用程度的首位，这种控制算法最早出现在1930到1940年代，可以应用在一些被控制对象的模型不清楚的情况。经过多年的实际操作经验和理论分析，这种控制规律是可用于控制许多种类的生产过程的，而且使用这种算法达到的控制效果比其他控制算法要更好。PID控制器从名字便可知应用了三种运算方法对被控对象进行调节，具体便是将输入输出的差值进行这三种的计算，利用运算结果来控制输出。在工业过程中连续控制系统的理想PID控制规律是公式3-1这种情况。（公式3-1）上述式子中，u(t)是PID控制器的输出信号，e(t)则为输入信号是给定值与实际测量值相减所得。式子中还有比例系数Kp，是比例环节的控制参数，比例系数Kp取值小系统响应越慢，对被控对象控制弱；相反比例系数Kp取值大系统响应越快，控制效果强，虽然不断增加Kp的大小可以增强控制，但是当Kp过大是则会引起系统的过冲震荡，这样系统的稳定性就差了。因此Kp的选值比例控制的功能是按比例反映控制系统的偏差信号，当误差存在的时候将立即产生控制来减小偏差。比例控制环节的输出与整个控制器输入e(t)成比例的关系，能在短时间内反映出误差情况然后使之变小。静态误差是系统即将稳定时的e(t)，比例环节是利用其数值输出控制量，所以单用比例环节时不能消除静态误差。有上述为了达到更好的控制效果应根据被控对象的特性选择KP，以便将系统的静态误差控制在允许范围内以及保证系统有更快的响应速度。为了消除静态误差并改善系统的静差便引入积分控制环节，其参数即为公式中Tt——积分时间常数。时间常数Ti的大小关系着积分作用的大小，Ti越小积分作用就越强，相反数值越大就作用越弱。积分控制功能是只要系统中存在偏差，积分环节将继续对输入偏差中发挥积分作用，从而使控制器的输出和执行器的开度一直变化，产生减小偏差的控制。但是当Ti太小的时候也就是积分作用很大的时候，则会引起系统的超调过大从而影响控制效果甚至会出现持续震荡的现像。所以Ti的值也需要根据被控对象进行选取，当其值选取得当时不仅可以完全消除静差，还不会影响后续控制。微分环节的功能是可以反映偏差信号的变化趋势即变化率，这个环节可以在误差的值变得过大之前将有效的早期校正信号引入系统，进而加快系统的控制速度从而减少调节时间。它的控制参数为公式中的TD即微分时间常数，微分环节有助于系统减少超调和克服振荡，提高系统响应速度，减少调节时间，而后提高系统的动态性能。但是凡当微分时间常数太大，系统也将不稳定。微分控制有一个不好的地方无法避免高频噪声的干扰，因此不适合在干扰信号频发的系统中引入微分控制。并且微分环节不能单独使用，其阶跃响应特性对于恒定偏差来说无论数值多大，微分控制效果均为零，因此需要与比例环节和积分环节一起使用。阐述了三个环节的各个功能，可以发现它们的均有利弊，当三个环节的参数为适当值时才能发挥最大的作用，而且当三者相互结合应用时可以对被控对象发挥更大的作用。在应用PID控制器时我们常常是使用闭环系统进行设计系统的设计。闭环控制是一种根据控制对象的输出反馈量进行调整的控制模式，当测量实际测量值与计划之间的偏差时，将根据定额或标准进行校正，例如要控制电动机的速度，您需要有一个传感器来测量速度并将结果反馈到控制路径。当涉及到闭环控制算法时，我们常常会到PID，它是算法中一个最简单的闭环控制算法。通过比例、微分和积分的结合的方式可以有效地校正被控对象的偏差，使系统达到稳定状态。3.1.2PID控制器参数对控制性能的影响PID控制器具有三个参数，其中有比例系数，积分时间常数和微分时间常数。它们对系统的动态和稳定性能有不同的影响。这三个常数的值直接决定控制效果。（1）比例系数比例作用线性反映系统的偏差信号e（t）。在产生偏差之后，以最快的速度产生控制动作以减小偏差。PID控制的快速性是由比例系数体现。比例控制参数越大，控制系统运动越快，振荡时间越多，调节时间越长。当太大时，系统趋于不稳定。如果太小，将会导致系统动作过于缓慢，调整时间会更长。（2）积分时间常数积分功能主要是为了消除稳态误差。积分函数反映了PID控制的精度，其对系统性能的影响主要在于：积分函数会影响系统的稳定性，过小会降低系统的稳定性，过小会在一定程度上影响系统的稳定性。摆动;当太大时，将减少对系统性能的影响，并且只有在适当时，它才能具有相对还不错的过渡特性。（3）微分时间常数PID控制的稳定性是由差分作用反应的。太大时，会有较大的超调和很长的调整时间。当太小时，超调也将很大，并且相应的调整时间将很长。3.2常规PID控制器参数整定方法仿真分析3.2.1Z-N法对于PID控制来说其关键在于PID各个参数的调节整定，PID参数整定方法很多，工程上最常用的有临界比例度法、衰减曲线法、经验凑试法、Ziegler-Nichols参数整定法等等。由上一章陶瓷炉窑温度系统分析可知，本次研究的控制为一个温度控制系统，它的被控对象具有较大滞后和延时的特点，因此通常所使用的大部分PID参数选取方法不能很好的适用在本系统，因而引入一个适用于本此论文的方法——Ziegler-Nichols经验公式法。该方法基于是Ziegler-Nichols从大量的实验中总结出的适用于一阶滞后系统的PID参数整定规则，而且实践证明这种方法是在应用中简单且易用，当然该方法同样适用于系统模型已知的系统。Ziegler-Nichols经验公式法的应用门槛较低，当被控对象是一阶滞后控制就可以使用。因此，它可以广泛的被应用，但控制过程具有较大的超调量，所以一般用于PID参数整定过程中。它是一种基于被控对象控制通道阶跃响应的开环整定方法，通过一些经验公式得到PID控制器的最优参数整定值。它使用的调谐对象是一阶惯性环节加纯滞后模型：（p=1/k）式中，K为放大系数，T为惯性时间常数，为纯延迟时间常数。通过阶跃响应求出模型的特征参数Ｋ、Ｔ并判断出τ/T与0.2的关系就可以通过表格3-1中的公式求出ＰＩＤ控制器的各参数。图表3-1Z-N经验公式法表格在经过计算和使用simulink进行仿真调试后，整定此次系统PID控制器三个参数的值分别为：Kp=52，Ki=15，Kd=43。3.3PID控制simulink模型仿真及分析首先需要在simulink中放入被控对象的数学模型。其次是建立一个闭环系统加入阶跃输入（step）和PID控制器，写入PID参数P=53、I=15、D=43，以及放入示波器（scope）来对系统变化进行监控。之后为了对比凸显控制效果建立对比组即不加入PID控制器的闭环系统，到此建立好了simulink仿真图形如下图所示：图3–2无PID控制仿真系统图3–3纯PID控制仿真系统完成建立智能路灯系统PID控制系统的simulink仿真图形并设置好仿真时间后便可开始此次仿真，经过一定时间仿真结束点开示波器获取仿真结果如下图3-5所示，且没有加入PID控制的仿真结果图由3-4所示：图3–4没有PID环节的simulink仿真结果图图3–5纯PID智能路灯控制系统simulink仿真结果图3.4本章小结本章简要介绍了传统PID控制器的组成和原理，并介绍了基于模糊控制的PID参数设置方法。Z-N在实践中使用起来比较困难。而且对没有加PID控制的智能路灯系统和加了PID控制的智能路灯系统分别进行了仿真，结果很明显，加了PID控制的智能路灯系统明显优于不加PID控制的智能路灯系统。

第四章模糊PID控制算法在智能路灯控制中的应用4.1模糊控制算法的基本理论模糊控制属于智能控制范畴。模糊控制理论起源于模糊数学，模糊数学不让概念模糊，而是将模糊现象引入数学，通常，模糊数学是描述，研究和处理事物的数学，也就是以数学方式处理“模糊”的研究主题。总而言之，人类语言中有许多词表示非常模糊的概念；例如，一个人的体重可以分为三个等级。这是“胖，正常，瘦”；传统数学用集合论解释了这一概念。例如，胖体重超过100公斤，正常体重（50公斤至100公斤）；瘦体重低于50公斤，这些都有明显的局限性。它必须属于集合之一，对象与集合之间只有从属关系，并且没有特殊情况。在这些传统数学中广泛使用的绝对集理论无法清晰地解释和处理概念；模棱两可的数学是基于歧义集理论发展起来的，歧义集理论将模糊概念描述为隶属函数。与一般集不同，模糊概念在模糊集中没有明确的“包含”和“外部”概念，总之，模糊集基于一般集合的特征函数引入了从属函数的概念。将基本特征函数{x，y}的集合扩展到封闭部分{x，y}中。换句话说，使用集合之一的实际数量，表示其元素在集合中不明确的集合的绑定速度，并且将该数字称为“绑定速度”以说明其元素不明确的集合的绑定速度。该功能是根据下级速度中的设定元素而变化的功能，并且象征着模糊数学的诞生。4.2模糊控制基本结构模糊控制器又称模糊逻辑控制器。如图所示，一个完整的模糊控制器主要由组成部分:模糊化、模糊推理、数据库、规则库和清晰度。图4–SEQ图\*ARABIC\s11模糊控制器的组成4.2.1模糊控制的特点模糊控制在一般情况下具有以下4个特点(1)模糊控制具有明确的控制规律和定量的条件陈述。(2)无需建立基于机理和分析的数学模型。(3)模糊控制系统基于自然语言表达的规则，便于工作人员理解和使用。它依赖于行为规则库，因此便于获得更有效的控制律。(4)与计算机的关系更密切。归根结底，模糊控制仍然是一个软件控制器。在底部，二进制代码仍然用于处理，但只应用模糊控制的方法，最后它将被转换成一定量的控制。然而，通过模糊推理硬件和模糊计算机的发展，计算机可以在某些方面模拟和替代人脑。4.3模糊PID控制系统的概述4.3.1模糊PID控制系统的结构从上述模糊控制的特点，为了避开上述缺陷本论文结合PID控制对模糊控制进行改进，让已经成熟发展的PID控制理论让模糊控制论发挥其作用。模糊PID控制是在PID算法的基础上，以偏差e和偏差的变化率ec作为输入，利用模糊规则进行模糊推理，查询规律的推理运算进行参数调整，实现在不同时刻的e和ec对PID参数Kp、Ki、Kd自整定的要求。图4–SEQ图\*ARABIC\s12模糊PID控制系统的结构把e和ec同时输入到模糊控制器中，对PID控制器的比例、积分、微分参数进行自适应整定，经模糊化、模糊近似推理和反模糊化后，将Δ、Δ、Δ输入PID控制器中，进而对道路路灯进行控制，调节道路的照度。本次论文中模糊PID温度控制系统的设计是将整个系统分为六个部分，分别是给定量、模糊控制器、PID控制环节、被控对象、输出，如绪论中的图1-2所示为一个闭环系统，在这些环节中还需要设计的便是模糊控制器。模糊控制器的设计想法是先找出PID三个参数与偏差e以及偏差的变化率ec之间的模糊关系，再根据PID控制的设计经验总结规律得出控制规则。模糊控制器的设计步骤一般分为控制器结构设计、规则选择、模糊推理、清晰化、模糊控制器论域及比例因子的确定、编辑算法程序。首先确定模糊控制器结构，其分为单输入单输出结构、多输入多输出，根据以上对模糊PID控制器的介绍可知是一个二维输入三维输出的模糊控制器。但是若直接使用模糊控制改变的比例系数、积分系数、微分系数无法运用在PID控制系统中系，因此我们可以使用Kp=ΔKp+Kpn（Kpn为某个固定值）的形式对参数进行改变。可得模糊推理规则形式可为是ifeisAandecisA1thenΔkpisB。接着输入量偏差e及偏差变化率ec的清晰化并确定模糊控制器论域及比例因子。在本次的陶瓷炉窑温度PID控制系统设计的模糊PID控制器中，输入、输出变量的语言值均为7个语言值：{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}，根据实验数据和最大隶属度发、加权平均原则和中位数判决法可得出误差e和误差变化率ec论域分别取模糊集上的论{-4.5,-3.-1.5,0,1.5,3,4.5}、{-2.25,-1.5,-0.75,0,0.75,1.5,2.25}隶属度函数采用灵敏性强的;模糊自适应PID控制器的三个参数值kp，ki，kd作为输出变量，规定它们的论域分别为:kp={-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3};ki={-0.06,-0.04,-0.02,0,0.02,0.04,0.06};kd={-3,-2,-1,0,1,2,3};模糊子集均为:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。模糊化的方法：首先通过各种传感器采集道路环境的相关参数，其采集到的数据经过算法处理之后会得到,输入变化量y与照度给定值r的偏差E，以及当前偏差和上次偏差的变化（差值）EC两个值。假设此时y与r的偏差值是6，而上一时刻偏离照度给定值r的距离为3，则E为6，EC为6-3=3。然后对E和EC进行模糊化。然后我们在这里用E来举例子，我们采集起来的E肯定是有范围的，也就是说y与r的偏差只有在一定的区间才是可行的。在这里我们假设该区间为[-6,6]，即输入变化量y偏离照度给定值r的最大值为6，正负即为左右。再假设偏差变化率的可行区间为-3到+3。

接着我们要对这两个值进行模糊化。我现在将E的区间（-6到6）分成8个部分，那么他们分别为-6~-4.5，-4.5~-3，-3~-1.5，-1.5~0，0~1.5，1.5~3，3~4.5，4.5~6。然后我们用NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB表示-4.5，-3，-1.5，0，1.5，3，4.5。例如，当E为4时，此时的E属于PM和PB之间，而此时的E也会对应2（或1）个隶属度。E隶属于PM（3）的百分比为（4.5-4）/（4.5-3）=1/3，而同理隶属于PB（4.5）的百分比为（4-3）/（4.5-3）=2/3

。4.3.2模糊规则得到建立之后是模糊规则的建立，我们可以从有PID控制的基本知识和特点中总结出规律运用到模糊控制规律的制定当中。第一，在制定比例环节的参数时我们从其功能入手，他的功能为加快系统响应速度、提高系统控制准确度，而且有当比例系数较大时系统的响应速度快、精度高的规律。但它对选值有一定的要求，当比例系数过大时容易产生超调甚至系统出现持续震荡；当比例系数太小，又会使得调节精度下降，更会让响应速度变慢，然后延长调节时间，系统稳态、动态性能变坏。由此那就取其精华取其糟粕，在控制的初期温度偏差|e|较大时，为提高响应速度，可以比例系数取大值；在控制的趋向稳定且温度偏差较小时，减小比例系数便可以防止超调过大引起振荡；当系统系统不断稳定温度偏差的数值就会越来越小，此时比例控制已经结束了它的作用，就应该越取越小。当然除了偏差以外还有一个需要关注的变量那就是偏差的变化率ec，ec和e之间同号是否同号表明了到了输出是否趋近于目标值。输出向偏离稳定值的方向变化即偏差变化率和偏差同号，这是可以适量增大比例系数；反之则要减小比例系数。第二个规则是积分环节的规则，积分环节可以解决系统拥有稳态误差的问题，使得系统能稳定在设定值。它的缺点是会滞后系统的控制，当积分作用过越强，造成系统超调越大甚至会导致振荡。在纯PID控制中偏差过大，为了防止积分饱和，常把积分环节提取出来，之后偏差小到一定范围后再放入积分环节这样可以达到更好的控制效果。因此这个方法可以应用于本次积分控制的规则当中，当温度偏差大或较大时KI取零值，这样可以有效减少超调；当温度偏差较小时，增大KI值使得积分环节生效，并在之后随温度偏差值减小而增大，以消除系统的稳态误差，提高控制精度。第三是微分环节参数调整的规则，微分环节具体表现就是偏差变化率它反映了偏差变化趋势，能在偏差信号值变的太大之前加入一个修正信号，加快系统的响应速度，进而减少超调时间增强系统的稳定性。它的缺点就是对干扰信号也敏感，这会使系统对干扰的抵御能力下降。因此，在控制过程的早期，当温度偏差值较大时，KD应较小，以避免瞬时增加误差和微分溢出；当温度偏差较小时，应考虑系统的抗干扰能力和响应速度来适当选择KD。所以其规则是当偏差变化率的值较小，KD较大；当偏差变化率的值较大，KD选较小。由上文可知本次模糊控制主要调控ΔKp、ΔKI、ΔKD，根据上述控制经验得到规则表见表格4-1，在表格中NB、NM、NS分别表示负大、负中、负小即为负数的三个分级，PB、PM、PS分别表示正大、正中、正小即为正数的三个分级，ZO就是0保持不变的意思。表格4-1ΔKp、ΔKI、ΔKD的控制规则表上面的模糊控制规则表可以构造一个两个输入偏差(e，ec)，三个输出偏差(kp，ki，kd）的模糊控制器，转换成文字规则便是以下49条温度偏差控制规则：（1）If(eisNB)and(ecisNB)then(kpisPB)(kiisNB)(kdisPS)(1)（2）If(eisNB)and(ecisNM)then(kpisPB)(kiisNB)(kdisNS)(1)……（49）If(eisPB)and(ecisPB)then(kpisNB)(kiisPB)(kdisPB)(1)模糊控制器的设计到此基本完成，为了使得有更好的对比效果Kp、Ki、Kd取与纯PID控制系统相同数值，接下来的PID环节基本与第三章中的系统设计基本相同，方法同第三章在此不重复上章内容。4.4本章小节首先需要学习和了解模糊控制的基本概念，然后对模糊过程有个大致的了解，需要知道整个模糊过程是怎样进行的，然后我们需要对e,ec,Kp,Ki,Kd分别进行模糊化，然后是模糊推理，最后是清晰化。模糊控制器的设计中比较麻烦的是模糊规则的建立，需要对着控制规则表一项一项的输入,而且编辑模糊控制规则的时候要非常细心，不然容易出错。

第五章模糊PID控制器仿真及实现5.1模糊PID控制仿真过程建立模糊PID温度控制系统的仿真图形其实与建立纯PID控制系统的仿真模型相类似，总体分为两个步骤第一是在matlab中建立FUZZY控制器并保存，第二步时与PID控制系统相同建立一个闭环的控制系统图形。5.1.1模糊PID控制系统FUZZY控制器建立通过查阅相关资料了解到若要在simulink中做模糊控制系统的仿真需要建立一个模糊控制器，再在simulink中使用。在matlab中输入fuzzy后回车便可弹出模糊推理系统编辑器，之后填入内容使之成为本次系统中模糊控制器，以下图5-1至图5-7为本次控制器编辑内容：图5-1中显示此次模糊控制输入有两个，分别是误差e和误差变化率ec；输出则为三个KP、Ki、KD即PID控制的三个参数。1.利用matlab模糊控制工具箱设计模糊控制器。（1）在matlab命令窗口中输入fuzzy，产生如下窗口。Edit->Addvariables->Input；Edit->Addvariables->Output；Edit->Addvariables->Output。单击选中，分别对input1、input2、output1、output2、output3进行隶属度编辑。对于输入进行命名，分别为误差E和误差变化率EC。输出分别命名为P、I、D，其他不变。（3）语言值及隶属函数的确定。图5-1至图5-5为五个输入与输出的隶属度函数图。(取语言输入变量ΔKp、ΔKI、ΔKD的基本论域为[-0.30.3],[-0.060.06],[-33])图5–SEQ图\*ARABIC\s11偏差e的隶属度函数图5–SEQ图\*ARABIC\s12偏差ec的隶属度函数图5–SEQ图\*ARABIC\s13Δkp的隶属度函数图5–SEQ图\*ARABIC\s14ΔKI的隶属度函数图5–SEQ图\*ARABIC\s15ΔKD的隶属度函数（4）模糊控制规则的制定。因为我们用的是二维控制结构，所以我们需要根据规则表制定49条模糊控制规则。还有就是当我们给隶属度函数命名，最好是有顺序的，单击隶属度函数曲线，设计顺序：mf1->NL;mf2->NM;mf3->NS;mf4->ZR;mf5->PS;mf6->PM;mf7->PL。这样设置的好处是后面添加模糊规则的时候很方便。

（根据隶属度规则表挨个添加进RuleEditor）（5）导入工作空间我们关闭规则编辑器后，单击file->export->Tofile...命名为Fuzzy_PID.fis然后保存。单击File->Export->Toworkspace->OK。在完成模糊推理系统编辑器填写之后保存为Fuzzy_PID.fis，最后在主窗口中输入“Fuzzy_PID=readfis('Fuzzy_PID.fis');”才可调用模糊控制器。5.1.2PID控制simulink模型仿真及分析（1）在命令行里输入simulink，或者在MATLAB主页点击Simulink（2）建立仿真模型，点击LibraryBrowser,里面有需要的元素找到FuzzyLogicControlller，拖到Blank里。然后还需要step（阶跃信号），sum（输入输出反馈），PID模块（一个完整的控制算法块，可以自己写），mux（用于整合图形），scope（显示结果）。（3）双击sum，将sum的配置改为下图：（5）双击传递函数(TransferFun)，修改如下：设置Fuzzycontroller，同样双击。根据系统设计想法系统设计闭环系统如图所示，相较纯PID控制系统组成模糊PID控制系统多了模糊控制器部分，但是在第三章仿真时使用PID模块无法随系统改变控制参数，因此在模糊PID控制系统中需要根据PID算法的原理将比例环节、积分环节、微分环节：在PID控制环节建立后在PID控制器前加入FuzzyLogicControlor，并双击它设置调用已建立好的模糊推理系统编辑器Fuzzy_PID.fis。原有的PID参数在加入模糊控制器后能根据误差的变化进行加减，又由于偏差变化率ec是对偏差e的积分，仿真简化将求ec的部分在后面的PID控制微分环节中直接调用，最终陶瓷炉窑的温度控制系统在simulink中的图形如图所示。图5–SEQ图\*ARABIC\s16模糊PID控制系统simulink仿真模型5.2仿真结果得到传统PID控制阶跃响应仿真曲线如下图5-7所示。得到模糊PID控制阶跃响应仿真曲线如下图5-8所示。仿真结果表明，传统PID控制和模糊PID控制相比较，模糊PID的仿真结果更优秀和完善，能有效地缩短系统的调节时间、提高响应速度、减小超调量，具有更好的稳定性与快速性，由于模糊PID控制效果好，模糊控制的性能取决于模糊控制规则。因此，操作员的经验是非常重要的。换句话说，操作员对控制系统的熟练程度限制了模糊PID控制功能。图5–SEQ图\*ARABIC\s17智能路灯系统传统PID控制仿真曲线图5–SEQ图\*ARABIC\s18智能路灯系统模糊PID控制仿真曲线结论毕业论文是一项可以检验大学生在四年的学习生涯当中对知识的掌握程度，这次完成毕业论文的道路还是有些坎坷不平的，从一开始的仿真软件版本下载错误到后来的仿真软件使用熟练度不够，一路慢慢学习，慢慢熟悉。从一开始对模糊PID控制系统并不熟悉慢慢学习模糊控制概念以及PID控制概念，自己可以明显的感觉到自己从一开始的对这些知识几乎一窍不通到后来对概念的基本