模糊自适应整定PID控制.ppt

,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,LOGO,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,模糊自适应,整定,PID控制,1,PID,控制具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。,在控制理论和技术飞速发展的今天,工业过程控制领域仍有近,90%,的回路在应用,PID,控制策略。,2,PID,控制中一个关键的问题便是,PID,参数的整定。,但是，在实际的应用中，大多数工业过程都不同程度地存在,非线性,、,参数时变性,和,模型不确定性,，因而，一般的,PID,控制无法实现对这样的过程的精确控制。,3,模糊控制对数学模型的依赖性弱，不需要建立过程的精确数学模型。,因此，针对,PID,控制和模糊控制的各自特点，国内外学者分别采用不同的方法将模糊控制与,PID,控制相结合，研究出了多种模糊,PID,控制器。,4,模糊自适应整定,PID,控制,的概念：,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，并把这些模糊控制规则以及有关信息,(,如评价指标、初始,PID,参数等,),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，运用模糊推理，自动实现对,PID,参数的最佳调整。,5,PID,控制器是一种线性控制器,它根据该定值,r(,t,),与实际输出值,y(,t,),构成控制偏差：,PID,的控制规律,连续情况：,式中,kp,为比例系数,;,T I,为积分时间常数,;,T D,为微分时间常数,6,离散情况：,式中,k i,=,kp.T,/,TI,kd,=,kp.T,/,TD,T,采样周期,k,为采样序号,7,模糊自适应,PID,控制器以误差,e,和误差变化,ec,作为输入，可以满足不同时刻的,e,和,ec,对,PID,参数自整定的要求。,利用模糊规则在线对,PID,参数进行修改，便构成了自适应模糊,PID,控制器，其结构如图,1,所示,8,大家有疑问的，可以询问和交流,可以互相讨论下，但要小声点,9,图,1,自适应模糊控制器结构,10,PID,参数模糊自整定,是找出,PID 3,个参数与,e,和,ec,之间的模糊关系，在运行中通过不断检测,e,和,ec,，根据模糊控制原理对,3,个参数进行在线修改，以满足不同,e,和,ec,是对控制参数的不同要求，而使对象有良好的动、静态性能。,11,从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面来考虑，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。,（,2,）积分作用,ki,系数的作用是消除系统的稳态误差。（,3,）微分作用,kd,系数的作用是改善系统的动态特性，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。,12,表,1 PID,调节参数与系统时间域,性能指标间的关系,13,模糊控制器的设计,1,语言变量隶属度函数的确定,模糊控制器采用,两输入三输出,的形式,以,e,和,ec,为输入语言变量,以,kp,、,ki,和,kd,为输出语言变量。,14,在输入语言变量的量化域内：,取,7,个模糊子集,NB NM NS Z PS PM PB,分别 负大 负中 负小 零 正小 正中 正大。,对应误差,e,和误差变化率,ec,的大小量化,7,个等级,表示为,-3,，,-2,，,-1,，,0,1,2,3,采样三角隶属函数或者高斯隶属函数，输入的隶属函数如图,2,、,3,：,15,图,2,误差的隶属函数,16,图,3,误差变化率的隶属函数,17,在输出语言变量的量化域内,取,7,个模糊子集,NB NM NS Z PS PM PB,分别负大 负中 负小 零 正小 正中 正大。,kp,ki,kd,的大小量化,7,个等级,区域以及隶属函数的设置如图,4,、,5,、,6,：,采样三角隶属函数或者高斯隶属函数：,18,图,4 kp,的隶属函数,19,图,5 ki,的隶属函数,20,图,6 kd,的隶属函数,21,表,2 Kp,的模糊规则表,2,建立模糊控制器的控制规则表,22,表,3,Ki,的模糊规则表,23,表,4 Kd,的模糊控制规则表,24,在线模糊推理机构,它可以根据系统误差,e,及其导数值,ec,来调整,PID,控制器的,3,个参数,kp,ki,和,kd,该推理机构可以完成如下的映射,:,其中,E,EC,Kpf,Kif,和,Kdf,分别是,e,ec,kp,ki,和,kd,的模糊值,3,模糊关系与模糊推理,25,设模糊关系,式中,:,Kx,为,Kpf,Kif,Kdf,。,R,的隶属度函数为,26,当误差、误差变化率分别取模糊集,E,、,EC,时,输出控制量的变化,Kx,(,Kpf,Kif,Kdf,),模糊推理可得,K,的隶属度函数为,27,4,去模糊化,把模糊量转换为精确量的过程称为,去模糊化,(Defuzzification),。,模糊控制器采用具有更平滑的输出,推理控制的重心法,其数学表达式为：,式中,K,为论域,z,为变量,28,式中,kp,k i,kd,为系统的经典,PID,参数。,Kp Ki Kd,的模糊控制规则表建立好以后，可根据如下的方法进行,Kp Ki Kd,的自适应矫正。应用模糊合成推理设计,PID,参数的模糊矩阵表，查出修正参数带入下式计算：,29,在线运行过程中，控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算，完成对,PID,参数的在线自校正。其工作流程图如图,7,所示,30,图,7,工作流程图,31,Thank You!,32,