模糊PID复合控制算法的有效改进

马小雨

摘 要： 分析当前模糊PID复合控制算法的控制特性及不足，提出优化改进的算法，即基于梯形隶属函数的模糊切换算法及仿人智能思想的在线调整算法，进而实现了自适应的模糊PID复合控制算法。通过实验研究，得到优化改进的模糊PID复合控制算法。该算法具有较好的稳定性、动态性、无静差等优点，其控制品质优于常规模糊PID复合控制算法，具有推广应用的价值。

关键词： PID； 模糊控制算法； 改进算法； 途径

中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）04?0153?03

Abstract： The control characteristics and shortcomings of the current fuzzy and PID compound control algorithm are analyzed. The optimized and improved algorithm is proposed， which is based on the fuzzy switching algorithm with trapezoidal membership function and online adjustment algorithm with artificial intelligent thought to realize the adaptive fuzzy and PID compound control algorithm. The experimental study results show that the optimized and improved fuzzy and PID compound control algorithm has perfect stability and dynamics， and no static error. Its control quality is better than that of conventional fuzzy and PID compound control algorithm. The algorithm is worth popularizing and applying.

Keywords： PID； fuzzy control algorithm； improved algorithm； approach

0 引 言

模糊控制与PID控制属于较常用的两种不同控制方法，它们各有自己的特点。其中模糊控制的稳态精度较低，而PID控制也容易产生超调。长期以来，常规的符合控制往往由于不恰当选择切换点，其量化因子与比例因子属于一次性确定，并不能够适应对象的大幅度变化，导致控制上存在缺陷，进而影响了控制效果。对此，可在线调整以上参数，提高模糊控制器的在线自适应性，从而弥补常规模糊控制中所存在的缺陷。本文则利用变论域思想设计在线调整量化因子及比例因子的智能调整机，扩大其应用。

1 PID控制算法与模糊控制算法

PID控制算法调节的实质是依据所输入的偏差值，根据比例、微分及积分的函数关系来给予运算，并将所运算的结果应用到控制系统中，对位置型的PID算法给予更换。一般情况下，对控制算法要求较高的系统则往往采用位置型算法[1]。模糊控制算法则是利用计算机来完成人们用语言无法描述的控制活动，模糊控制有着较好的特性，并不需要事先知道对象的数学模型，具有较快的系统响应、较小的超调等特点。模糊控制器的基本构成如图1所示。

2 模糊PID复合控制算法的优化改进

利用变论域思想，采用梯形隶属函数的模糊切换算法，从而实现模糊PID符合控制。小偏差采用PID控制，进而消除稳态误差；而大偏差则采用模糊控制，确保快速性及抑制超调。以上两种控制方式的切换则是根据偏差的大小来进行：

已有研究表明：根据所控制的需求，使模糊控制器输入及输出论域，能够在一定准则内不断的变化，从而有效地控制性能[2]。量化因子与比例因子的取值均能够引起论域的变化。如果可以实现在线调整以上参数，则可提高其品质。对于双输入及单输出的模糊控制器，输入为控制偏差e及其变化率为Δe。

综合考虑到量化因子及比例因子对系统的影响，且两者之间是相互制约的关系；对此，设计了仿人智能调整机。控制决策的制定可依据变论域的思想来得到：若控制偏差e较小时，系统则会越接近稳态，若适当减小Ke，可扩大论域，减弱控制作用，以免发生超调；控制偏差e较大时，可适当增加Ke，进而缩小论域，增强控制作用，消除误差。

PCR芯片可实现快速分子生物学检测的新技术，工作中特异性DNA片段扩增反应可在3段不同的温度下进行，从而使得DNA量获得指数型倍增。在反应过程中，需要对PCR芯片温度的精确度及其均一性，控制升降速度。单纯的PID控制及其模糊控制已难以满足需求[3?4]，因此，需要采用模糊PID符合控制。通过制定以下分段控制策略：在升降温的前期及中期，拥有较大的温差时，可采用模糊控制，确保温度的升降，最终减少超调。

根据制定的控制策略，并结合以上优化改进算法，从而制定自适应模糊PID复合控制器，实现两者的结合。然后根据温度偏差的大小，利用模糊切换来整合控制器的输出，实现在线调整，其结构如图2所示。

该模糊控制采用双输入二维增量型模糊控制器，所隶属的函数选择全对称及全交叠的连续三角形，并利用推理的方法[5?6]，模糊控制规则如表1所示。根据应用经验，从而确定量化因子及比例因子数，灵活调整控制器参数。

3 改进后控制算法的实验研究

为了完成以上控制器在设计后的应用效果，特选取PCR芯片温度控制系统来实现实验研究。为了进一步验证模糊切换的自适应模糊PID控制器，将其与普通的模糊控制器进行了比较，在线检测到所使用的PCR芯片，其阻值为62.52 Ω，室内温度为25.12 ℃，所设定的温度为96.12 ℃，其曲线如图3、图4所示。

根据图3可得到：常规控制器系统所响应的曲线可计算得到超调量为5，其上升时间约为5 s，而稳态误差约为1.3 ℃。从整体上来看，系统的动态特性及其稳态性不符合要求。利用优化改进的模糊算法后，从图4可得到该曲线可有效抑制系统的超调，其上升时间约为20 s，调节时间仅仅为20 s，稳定误差在0.5 ℃。通过以上叙述可知，优化改进的算法与常规模糊算法相比较，可在一定程度上改善系统的动态性能，提高系统的控制精度。若将工作状态设定在80 ℃时，该系统进入到稳定的工作状态后，利用风扇给芯片进行吹风，人为地加入了干扰信号，其系统的控制响应曲线可得到优化改进后的模糊PID控制可有效抑制外界的随机干扰，并在最短的时间内进入到稳定工作点，有着较强的在线自适应能力。

4 结 语

综上所述，改进后的自适应模糊PID复合控制算法有着较好的动态性能和稳态性能，且控制器有着较强的鲁棒性，在一定程度上最大限度提高控制器的抗干扰能力，可有效应用到控制系统中。通过上述实验的研究，有效地验证了以上结果。因此，在今后的应用中，可将自适应模糊PID复合控制算法用于实践中，提高控制器的水平。

参考文献

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