基于模糊控制理论的PID控制器设计

苏兴华

[摘    要] 常规PID控制在稳定环境下已经可以满足系统的控制要求，但是在负载较重、干扰因素复杂、极限速度的条件下，系统会表现出不稳定的现象，需对PID的各个参数进行不断的实时调整。经过多次实验数据分析，这些参数的变化不能建立有效的数学模型，因此需要选用智能控制器来调节，而模糊控制符合工具实验系统的整体要求，可以使整个系统达到最佳的控制效果。

[关键词] PID参数;模糊控制;规则;仿真

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 03. 055

[中图分类号] TP273+.4    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）03- 0136- 04

0      前    言

在实际工程闭环控制中，应用最为广泛的调节器控制规律为PID控制。虽然常规的PID控制在稳定环境下已经可以满足系统的控制要求，但是在负载工作的条件下，由于干扰因素复杂，负荷可能产生变化，而且在极限速度下，系统会表现出不稳定的现象，这就需要对PID的各个参数进行不断的在线调整。但经过多次实验数据的分析，这些参数的变化没有确定不变的数学模型和规律可以遵循，因此，需要选用智能控制器来调节，而模糊控制器有着鲁棒性好、适应性强的优点，非常便于计算机软件实现，符合钻井工具实验系统的整体要求，以充分发挥PID控制器的优良控制作用，力求使整个系统达到最佳的控制效果。

1      结构及工作原理

模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异;但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。

基于模糊自适应 PID 控制器的结构如图1所示，其中二维模糊控制器采用了双输入三输出的模式，它以偏差e，ec为模糊控制器的输入，以 PID 控制器的三个参数比例系数 Kp，微分系数 Kd，积分系数 Ki为输出，以满足系统对PID 参数整定的要求。从而使被控对象有更优良的动态响应和静态响应。

3      模糊控制表的制定

模糊控制規则是模糊控制器的核心，它相当于传统控制系统中的校正装置或补偿器（如 PID 控制器），是设计控制系统的主要内容。模糊控制规则的生成方法大体上有两种：一种是根据操作人员或专家对系统进行控制的实际经验和知识，归纳总结得出的;另一种是对系统进行测试试验，从分析系统的输入输出数据中，归纳总结出来的。

模糊规则是由一系列的模糊条件语句组成的，即由许多模糊蕴含关系构成。这些条件语句是大量实验观测和操作经验的归纳总结，在近似推理中认为它们是可靠的依据，是推理的出发点和得到的正确结论的根据和基础。每条模糊条件语句都给出模糊蕴含关系，即一条控制规则。若有 n 条规则，就把它们表达的 n个模糊蕴含关系（i=1，2，…，n）做并运算，构成系统总的模糊蕴含关系 R：

利用MATLAB的SIMULINK 仿真工具，对三阶对象进行了仿真，如图4、图5所示，表明普通PID 难以做到很好的控制效果，同时三个参数也不易确定，但是采用模糊理论基础的PID 控制就能达到很好的控制效果。从系统的仿真性能来看，这种控制器有着良好的快速性与稳定性，动态性能好，鲁棒性强，是一种较为理想的控制方案。

主要参考文献

[1]黄友锐，曲立国.PID控制器参数整定与实现[M].北京：科学出版社，2010.

[2]施仁，刘文江，郑辑光.自动化仪表与过程控制[M].北京：电子工业出版社，2003.

[3]王建校，杨建国，宁改娣，等.51系列单片机及C51程序设计[M].北京：科学出版社，2002.