自适应模糊整定PID参数..

2020/9/111模糊自适应整定PID控制在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构易发生改变。自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内，但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的。因此，在工业生产过程中，大量采用的仍然是PID算法。PID参数整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整PID参数，这样就出现了专家PID控制器。2020/9/112模糊自适应整定PID控制该控制器把古典的PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。这种控制方法必须精确地确定对象模型，将操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，并运用推理对PID参数实现最佳调整。由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示，专家PID方法受到局限。模糊理论是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊规则及有关信息（如评价指标、初始PID参数）作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况（即专家系统的输入条件），运用模糊推理，即可实现对PID参数的最佳调整。2020/9/113模糊自适应整定PID控制从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面考虑，Kp、Ki、Kd的作用如下：①比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。Kp越小，则会降低系统的调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。2020/9/114模糊自适应整定PID控制②积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。Ki越大，系统的静态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小，将使系统静态误差难以消除，从而影响系统的调节精度。③微分作用系数Kd的作用是改善系统的动态性能，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但Kd过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰能力。2020/9/115模糊自适应整定PID控制为了设计控制器，需要用到一些方法去调整PID控制器的参数。—齐格勒-尼克尔斯法则（Z-N法则）Z-N法则有两种实施方法，共同的目标都是使控制系统的阶跃响应具有25%的超调量。第一种方法是在对象的输入端加一单位阶跃信号，测量其输出响应曲线，如果被测对象中既无积分环节，又无复数主导极点，则相应的阶跃响应曲线可视为是S形曲线。TsKesMsCs12020/9/116模糊自适应整定PID控制sGtctmtetrsTsTKdip11-具有PID控制器的闭环系统2020/9/117模糊自适应整定PID控制齐格勒和尼克尔斯给出了上表的公式，用以确定Kp、Ki和Kd，据此得出PID控制器的传递函数。控制器的类型pKiKdKPT0PI0.9T3.00PID1.2T20.5ssTssTsTsTKsGdipc216.05.02112.1112020/9/118模糊自适应整定PID控制这种PID控制器有一个极点在坐标原点，两个极点都在处。故这种方法仅适用于对象的阶跃响应曲线为S形的系统。第二种方法是先假设，Td=0，即只有比例控制Kp。具体方法是：将比例系数Kp值由零逐渐增大到系统的输出首次呈现持续的等幅震荡，此时对应的Kp值称为临界增益，用Kc表示，并记下震荡的周期Tc。1siT2020/9/119模糊自适应整定PID控制齐格勒和尼克尔斯给出了左表的公式，用以确定Kp、Ki和Kd，据此得出PID控制器的传递函数。sGtctmtetrpK-具有比例控制器的闭环系统控制器的类型pKiKdKP0.5cK0PI0.45cK2.1cT0PID0.6cK0.5cT0.125cT2020/9/1110模糊自适应整定PID控制求得相应的PID控制器的传递函数：这种PID控制器有一个极点在坐标原点，两个零点均位于处。故这种方法仅适用于系统的输出能产生持续震荡的场合。24075.0125.05.0116.011sTsTKsTsTKsTsTKsGccccccdipccT42020/9/1111模糊自适应整定PID控制必须指出，用上述法则确定PID控制器的参数，使系统的超调量在10%~60%之间，其平均值约为25%（通过对许多不同对象试验的结果），这是易于理解的，因为上述两个表中的参数值也是在平均值的基础上得到的。由此可知，齐格勒-尼克尔斯法则仅是PID控制器参数调整的一个起点。若要进一步提高系统的动态性能，必须在此基础上对相关参数做进一步调整。2020/9/1112例：用Z-N法则确定PID控制器参数由于被控对象的传递函数中含有积分环节，因而只能用第二种方法确定PID的参数。假设，Td=0，则系统的闭环传递函数为tctmtetr-sGc511sssPIDiTKsssKsRsC512020/9/1113例：用Z-N法则确定PID控制器参数则闭环特征方程为令s=jw代入上式，并根据Re和Im分别为零，得到K=Kc=30，，s。根据Kc和Tc的值，利用表二，得到Kp=0.6Kc=18Ti=0.5Tc=1.405Td=0.125Tc=0.351405623Ksss15sw81.22wTc2020/9/1114例：用Z-N法则确定PID控制器参数因而所求PID控制的传递函数为sssssGc24235.13223.63514.0405.11118tctmtetr-511sssPIDss24235.13223.6811.12183223.116811.12183223.62342sssssssRsC2020/9/1115例：用Z-N法则确定PID控制器参数可以看到，系统的超调量达到62%，显然这个数太大了，为此必须对PID控制器的参数进一步调整。若保持Kp=18，把PID的双重零点移至s=-0.65处，使其传递函数变为sssssRsC265.0846.137692.0077.311182020/9/1116例：用Z-N法则确定PID控制器参数可以看到，系统的超调量降到18%，这说明Z-N法则是精确调整PID参数的一个起点。为了使系统获得满意的动态性能，必须在Z-N法则的基础上，对PID参数作进一步的调整，这个工作一般在计算机上进行。849935.59998.17846.186849935.59998.17846.132342sssssssRsC2020/9/1117模糊自适应整定PID控制自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入（利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改），以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。其结构为：PID调节器对象-uoutyinr模糊推理pkikdkedtde自适应模糊控制器结构2020/9/1118模糊自适应整定PID控制离散PID控制算法为：式中，k为采样序号，T为采样时间。PID参数模糊自整定是找出PID的3个参数kp，ki和kd与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec对控制参数的要求，从而使被控对象有良好的动、静态性能。TkekekjeTkkekkudkjip102020/9/1119模糊自适应整定PID控制模糊控制的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表。以下给出一种针对上述三个参数分别整定的模糊控制规则表：NBNMNSZOPSPMPBNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNMNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNMNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNBecpke2020/9/1120模糊自适应整定PID控制ki：NBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZONSNSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPBecike2020/9/1121模糊自适应整定PID控制kd：NBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBNBNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPBecdke2020/9/1122模糊自适应整定PID控制误差e和误差变化ec变化范围定义为模糊集上的论域，即：其模糊子集为e,ec={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，应用模糊合成推理设计PID参数的整定算法。第k个采样时间的整定为：3,2,1,0,1,2,3,ecekkkkkppp0kkkkkiii0kkkkkddd02020/9/1123模糊自适应整定PID控制工作流程图：入口取当前采样值kykrke1kekekeckeke1e(k),ec(k)模糊化模糊整定dipkkk,,计算当前dipkkk,,PID控制输出返回2020/9/1124例：模糊自适应整定PID控制仿真实例被控对象传递函数：采样时间为1ms，位置指令为幅值为1.0的方波信号，r(k)=sgn(sin(2πt))。ssssGp1047035.87523500232020/9/1125例：模糊自适应整定PID控制仿真实例模糊系统fizzpid.fis结构2020/9/1126例：模糊自适应整定PID控制仿真实例模糊系统fizzpid.fis结构2020/9/1127例：模糊自适应整定PID控制仿真实例模糊推理系统的动态仿真环境2020/9/1128例：模糊自适应整定PID控制仿真实例模糊PID控制阶跃响应模糊PID控制误差响应2020/9/1129例：模糊自适应整定PID控制仿真实例控制器输入uKp的自适应调整2020/9/1130例：模糊自适应整定PID控制仿真实例Ki的自适应调整Kd的自适应调整