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位控制器设计考试

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昆明理工大学机电工程学院

课程名称:32位控制器开发
学期：2013—2014学年第1学期
学生姓名：江 波
学号：201010301307
任课教师：张文斌
得分：

关于嵌入式系统PID控制和模糊控制

摘要：随着嵌入式系统在实际生活中的广泛运用，嵌入式系统在改变我们的生活的同时也获得了长足的发展。本文通过介绍基于嵌入式系统的PID控制和模糊控制的概念、基本原理、控制器设计、应用与发展等的知识，对嵌入式系统在控制领域尤其是工业智能控制领域的应用前景充满期待。而PID控制与模糊控制的结合体模糊PID的产生使得控制器更加智能化，出现了一定程度的拟人特性。这将成为智能控制领域的新宠.
关键词：嵌入式系统、PID、模糊控制、模糊PID
1. 嵌入式系统简述
经过几十年的发展，嵌入式系统已经在很大程度改变了人们的生活、工作和娱乐方式，而且这些改变还在加速.嵌入式系统具有无数的种类，每类都具有自己独特的个性。例如，MP3、数码相机与打印机就有很大的不同.汽车中更是具有多个嵌入式系统，使汽车更轻快、更干净、更容易驾驶。嵌入式系统是以应用为中心的、以计算机技术为基础的、软件硬件可裁剪的、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。它可完成信号控制的功能，它具有较小的体积，机构紧凑，可以作为一个部件植入所控制的装置中。它可提供用户接口、能管理有关于信息的输入输出、监控设备的工作情况。某些情况下，嵌入式系统在功能上是独立的系统。例如网络路由器是独立的嵌入式系统.它由特殊的通信处理器、内存、许多网络访问接口（称为网络端口）以及实现包的路由算法的特殊软件组成。换句话说,网络路由器是一个独立的嵌入式系统,路由包从一个端口到另一个端口,实现程序化的路由算法。
嵌入式系统相比较于纯粹的计算机系统具有较为鲜明的特点：（1)软件硬件一体化,其中以软件的设计开发为主。嵌入式系统的软件和硬件都可以很高效率的设计，冗余较少,可以在同样面积的硅片上实现更高的性能。（2）专用性突出.嵌入式系统一般是面向于特定的应用场合，将很多功能或任务集成在一个硅片上，从而具有小型化的特点，专用性较强。（3）多项技术融合。嵌入式系统将先进的计算机技术、通信技术、半导体技术和电子技术与各行各业的具体应用相结合,是一个技术密集、资金密集、高度分散、不断创新的知识集成系统。（4）较通用计算机资源少。由于嵌入式系统通常设计成只完成少数几个任务,因此设计时要充分考虑到经济性，不能使用通用CPU。这意味着其管理的资源少、成本低、结构简单.（5)具有专门的开发工具与环境。嵌入式系统本身不具有自主开发的能力，即使设计完成后，用户通常也不能对其中的程序功能进行修改,因此必须具备一套开发工具和环境.（6）体积小、价格低廉、工艺先进、性价比高、系统配置要求低、实时性很强.
随着大量先进的微处理器制造技术的发展，越来越多的嵌入式系统用嵌入式处理器建造，而不是用通用目的的处理器.这些嵌入式处理器是为完成特殊的应用而设计的特殊目的的处理器。关键是应用意识,即知道应用的自然规律并满足这些应用的需求。嵌入式处理器可根据不同的要求分为四类：嵌入式微处理器EMPU(Embedded Microprocessor Unit）,嵌入式微控制器MCU（Microcontroller Unit)、嵌入式DSP处理器EDSP(Embedded Digital Signal Processor）、嵌入式片上系统SoC（System On Chip）.
嵌入式系统的发展经历了三个阶段单片机SCM(single chip microcomputer)微控制器MCU(micro controller unit）、系统及芯片SoC（system on a chip).实时操作系统（如嵌入式Linux、Win CE、VxWorks等）的应用提高了系统的可靠性、开发效率、缩短了开发的周期,也增加了可开发嵌入式系统的复杂性，使更多复杂的用普通方法无法完成开发的嵌入式系统得以开发并运用到生产实际中。经过这三个阶段的发展，嵌入式系统在各个领域的应用日益广泛,嵌入式系统也获得了更进一步发展的契机与更为广阔的应用前景。
早在1990年之前，嵌入式系统通常是很简单的且具有很长的产品生命周期的自主设备.近些年来，嵌入式工业经历了巨大的变革:
(1）产品市场窗口现在预计翻番的周期狂热到6—9个月.
（2）全球重新定义市场的机会和膨胀的应用空间。
(3）互联现在是一个需求而不是辅助性的,包括用有线和刚刚显露头角的无线技术.
(4)基于电子的产品更复杂化。 
（5）互联嵌入式系统产生新的依赖网络基础设施的应用。 
（6）微处理器的处理能力按照莫尔定律（Moore's Law）预计的速度在增加.该定律认为集成电路和晶体管个数每18个月翻一番。如果说过去的趋势能指明未来，那么随着技术的革新，嵌入式软件将继续增加新的应用，并产生更加灵巧的产品种类。根据人们对于自身虚拟运行设备的消费要求增加而不断壮大的市场，以及由Internet创造的无限的机会,嵌入式系统将不断地重新塑造未来的世界。
2. 关于数字控制系统和控制器的理解
2.1. 数字控制系统
数字控制系统（Digital Control Systems）采用数字技术实现各种控制功能的自动控制系统。数字控制系统的特点是系统中一处或几处的信号具有数字代码的形式.它的主要类型是计算机控制系统，包括计算机监督控制系统、直接数字控制系统、计算机多级控制系统和分散控制系统。数字控制系统是在1970年左右为了满足当时广泛出现的复杂、精确和多功能的控制要求而发展起来的。早期的数字控制系统采用射流元件等逻辑控制元件和可编程序控制器来构成.这种数字控制系统由于设计上简单，使用上可靠,且控制器的通用性好,很快得到广泛应用。70年代后期，各类性能好、功能多、价格低的小型计算机和微型计算机的迅速发展，促进了以计算机为基础的数字控制系统的广泛应用.本文为互联网收集，请勿用作商业用途文档为个人收集整理，来源于网络
在数字控制系统中，计算机的作用主要有三个方面：
(1）信息处理.对于复杂的控制系统，输入和偏差信号的计算(例如导航平台中指向误差的计算）工作量很大,而模拟解算装置不能满足精度要求，需要采用数字计算机。
(2）用数字计算机内的校正程序来保证控制系统具有所要求的动态特性,使系统实现自适应控制、最优控制等高级控制功能。登月飞船在开始阶段到燃料接近用完时，飞船的特性是随时间变化的，需要用数字计算机的校正程序来保证飞船控制系统在每个阶段都具有良好的稳定性.
（3）多功能计算调节。在很多情况下，数字控制系统这一术语也常用来表示数字计算机作为控制器的采样控制系统。下图为这种控制系统的组成框图，其中系统的数字控制器由模数转换器、计算机中央处理机和数模转换器组成。

模数转换器将来自采样器的离散的模拟偏差量转换成数字偏差量(称为量化）,由中央处理机根据控制算法计算出数字控制量，再由数模转换器将它转换成离散的模拟控制量,最后由保持器转换成连续控制量。控制用的计算机系统除了计算机与过程的接口（采样器、模数转换器、数模转换器和保持器）需要单独设计外，在实时计算、软件编制和控制算法方面也需要专门设计。数字控制系统可应用采样控制理论来分析和设计。在数字控制系统中,数字量化造成的误差可能引起周期振荡等特殊问题。
2.2. 控制器简要介绍
控制器是按照预定顺序改变主电路或控制电路的接线和改变电路中电阻值来控制电动机（或其他执行元件)的启动、调速、制动和反向的主令装置。由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成，它是发布命令的“决策机构”，即完成协调和指挥整个嵌入式系统的操作.控制器一般应具有下列6项基本功能
（1)数据缓冲：由于I/O设备的速率较低而CPU和内存的速率却很高,故在控制器中必须设置一个缓冲器.在输出时,用此缓冲器暂存由主机高速传来的数据,然后才以I/O设备所具有的速率将缓冲器中的数据传送给I/O设备;在输入时，缓冲器则用于暂存从I/O设备送来的数据，待接收到一批数据后,再将缓冲器中的数据高速地传送给主机。
（2)差错控制：设备控制器还兼管对由I/O设备传送来的数据进行差错检测。若发现传送中出现了错误，通常是将差错检测码置位，并向CPU报告,于是CPU将本次传送来的数据作废，并重新进行一次传送。这样便可保证数据输入的正确性。
(3）数据交换:这是指实现CPU与控制器之间、控制器与设备之间的数据交换。对于前者，是通过数据总线，由CPU并行地把数据写入控制器，或从控制器中并行地读出数据;对于后者，是设备将数据输入到控制器，或从控制器传送给设备。为此，在控制器中须设置数据寄存器。
(4)状态说明：标识和报告设备的状态控制器应记下设备的状态供CPU了解。例如，仅当该设备处于发送就绪状态时，CPU才能启动控制器从设备中读出数据.为此,在控制器中应设置一个状态寄存器，用其中的每一位来反映设备的某一种状态。当CPU将该寄存器的内容读入后,便可了解该设备的状态.
（5)接收和识别命令:CPU可以向控制器发送多种不同的命令，设备控制器应能接收并识别这些命令。为此，在控制器中应具有相应的控制寄存器，用来存放接收的命令和参数,并对所接收的命令进行译码.
（6)地址识别：就像内存中的每一个单元都有一个地址一样，系统中的每一个设备也都有一个地址，而设备控制器又必须能够识别它所控制的每个设备的地址。此外，为使CPU能向(或从）寄存器中写入（或读出)数据，这些寄存器都应具有唯一的地址。
3. PID控制原理及实现
3.1. PID的基本原理和特点
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制,又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术.PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的.
（1)比例(Proportion)控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系.当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差(Steady-state error).
（2）积分（Integration)控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统(System with Steady—state Error）。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入“积分项"。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项将增大。这样，即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零.因此,比例+积分(PI)控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
(3）微分（Differention）控制
在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率)成正比关系。 自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件（环节)或有滞后组件，具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是“微分项",它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,比例+微分（PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性.
3.2. PID控制器
是工业控制应用中常见的反馈回路部件.这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定.可以通过数学的方法证明，在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下，一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定.常用控制器有比例+微分（PD)控制器、比例+积分(PI)控制器、比例+积分+微分（PID)控制器。不同的控制器因为其性能的不同而具有不同的应用场合。
PID控制包括两种:（1）位置型控制，其差分方程如下：

(2）增量型控制，其差分方程如下：

两种数字PID控制示意图如下:

根据上述所阐述的知识，将算法转化为程序植入相应的工业控制过程中,再结合具体的情况整定好PID参数将可以很好地实现工业控制要求的稳定性、准确性和快速性。
3.3. PID参数整定
调节PID的参数，可实现在系统稳定的前提下，兼顾系统的带载能力和抗干扰能力，同时，在PID调节器中引入积分项,系统增加了一个零积点,使之成为一阶或一阶以上的系统，这样系统阶跃响应的稳态误差就为零.由于自动控制系统被控对象的千差万别，PID的参数也必须随之变化，以满足系统的性能要求。下面简单介绍一下调试PID参数的一般原则与步骤。
（1）负反馈：自动控制理论也被称为负反馈控制理论。首先检查系统接线，确定系统的反馈为负反馈。例如电机调速系统，输入信号为正,要求电机正转时,反馈信号也为正（PID算法时，误差=输入-反馈），同时电机转速越高，反馈信号越大。其余系统同此方法.
(2）PID调试一般原则：在输出不振荡时,增大比例增益P；在输出不振荡时，减小积分时间常数Ti；在输出不振荡时，增大微分时间常数Td.
(3）一般步骤：
a。 确定比例增益P确定比例增益P 时，首先去掉PID的积分项和微分项,一般是令Ti=0、Td=0，使PID为纯粹的比例调节。输入设定为系统允许的最大值的60％至70％，由零逐渐加大比例增益P,直至系统出现振荡；再反过来，从此时的比例增益P逐渐减小,直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的60%至70％。比例增益P调试完成。
b. 确定积分时间常数Ti比例增益P确定后,设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti，直至系统出现振荡,之后再反过来，逐渐加大Ti，直至系统振荡消失。记录此时的Ti,设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%至180%。积分时间常数Ti调试完成.
c. 确定微分时间常数Td.微分时间常数Td一般不用设定，为0即可.若要设定，与确定 P和Ti的方法相同，取不振荡时的30%。
d. 系统空载、带载联调，再对PID参数进行微调,直至满足要求。
3.4. PID控制的应用
PID控制技术在各个设计到工业控制的领域都有涉及.如在机械电子或电力电子领域可运用PID算法控制电机转速或舵机的偏角;在液压或化工领域可利用PID算法设计程序完成对电磁阀门的控制,在冶金领域可以利用PID调节矿物浮选的液位达到合理的位置。PID在工业控制领域具有较为重要的地位.
4. 模糊控制原理及实现
4.1. 模糊理论
模糊理论（Fuzzy Theory)是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。它可分类为模糊数学，模糊系统，不确定性和信息,模糊决策这五个分支，它并不是完全独立的，它们之间有紧密的联系。例如,模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。从实际应用的观点来看,模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上，尤其集中在模糊控制上.也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。其所谓模糊概念是指这个概念的外延具有不确定性，或者说它的外延是不清晰的，是模糊的.模糊性是精确性的对立面，它与随机性不同。我们在处理客观事物时，经常借助于模糊性。本文为互联网收集，请勿用作商业用途个人收集整理,勿做商业用途
模糊理论发展至今已接近三十余年，应用的范围非常广泛,从工程科技到社会人文科学都可以发现模糊理论研究的踪迹与成果.我们分别由工程科技与社会人文科学的角度，了解模糊理论应用的范畴。
一、工程科技方面
（1）型样识别:文字识别、指纹识别、手写字体辨识、影像辨识、语音辨识。
（2）控制工程：机器人控制、汽车控制、家电控制、工业仪表控制、电力控制。
（3)信号及资讯处理:影像处理、语音处理、资料整理、数据库管理。
（4）人工智能及专家系统:故障诊断、自然语言处理、自动翻译、地震预测、工业设计。
（5）环保：废水处理、净水处理厂工程、空气污染检验、空气品质监控。
(6）其他：建筑结构分析、化工制程控制。
二、 教育、社会及人文科学方面
(1)教育：教学成果评量、心理测验、性向测验、计算机辅助教学。
（2）心理学：心理分析、性向测验。
（3）决策决定：决策支援、决策分析、多目标评价、综合评价、风险分析。
模糊理论是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。根据下图可将模糊理论进行大致的分类.下图是其研究的领域示意图.

其五个分支为：
(1）模糊数学,它用模糊集合取代经典集合从而扩展了经典数学中的概念。 　
（2）模糊逻辑与人工智能，它引入了经典逻辑学中的近似推理，且在模糊信息和近似推理的基础上开发了专家系统。
(3)模糊系统,它包含了信号处理和通信中的模糊控制和模糊方法。
（4）不确定性和信息,它用于分析各种不确定性。
（5)模糊决策，它用软约束来考虑优化问题。
这五个分支并不是完全独立的，他们之间有紧密的联系。例如,模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。
从实际应用的观点来看,模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上，尤其集中在模糊控制上。也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。由于模糊理论从理论和实践的角度看仍然是新生事物，所以我们期望，随着模糊领域的成熟，将会出现更多可靠的实际应用。
4.2. 模糊控制原理
模糊理论应用最有效，最广泛的领域就是模糊控制，模糊控制在各种领域出人意料的解决了传统控制理论无法解决的或难以解决的问题。
模糊控制的基本思想：是利用计算机来实现人的控制经验，而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF（条件)THEN(作用）”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。控制作用集为一组条件语句，状态语句和控制作用均为一组被量化了的模糊语言集，如“正大”、“负大”、“正小”、“负小”等。
模糊控制的几个研究方向：模糊控制的稳定性研究、模糊模型及辩识、模糊最优控制、模糊自组织控制、模糊自适应控制、多模态模糊控制等方向。
模糊控制理论主要研究内容：模糊控制稳定性,模糊模型的辨识，模糊最优控制，模糊自适应控制，与其他控制结合等。如将智能控制与传统控制方法相结合，产生了模糊变结构控制(FVSC)，自适应模糊控制（AFC)，自适应神经网络控制(ANNC)，神经网络变结构控制(NNVAC）,神经网络预测控制(ANNPC)，模糊预测控制（FPC）,专家模糊控制(EFC),模糊神经网络控制（FNNC）,专家神经网络控制（ENNC）等方法。
模糊控制以现代控制理论为基础,同时与自适应控制技术、人工智能技术、神经网络技术的相结合,在控制领域得到了空前的发展与应用.
（1）Fuzzy-PID（模糊PID）复合控制
Fuzzy—PID复合控制是模糊技术与常规PID控制算法相结合，以达到较高的控制精度。当温度偏差较大时采用Fuzzy控制，响应速度快，动态性能好;当温度偏差较小时采用PID控制,使其静态性能好，满足系统控制精度.因此它比单个的模糊控制器和单个的PID调节器均有更好的控制性能.
（2）自适应模糊控制
这种控制方法具有自适应自学习的能力，能自动地对自适应模糊控制规则进行修改和完善,以提高控制系统的性能。对于那些具有非线性、大时滞、高阶次的复杂系统有着更好的控制性能。
（3)参数自整定模糊控制
也称为比例因子自整定模糊控制。这种控制方法对环境变化有较强的适应能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得被控对象特性变化或扰动情况下控制系统保持较好性能.
（4)专家模糊控制EFC（Expert Fuzzy Controller)
模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平。这种控制方法既保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能处理更广泛的控制问题。
（5）仿人智能模糊控制
其特点在于IC算法具有比例模式和保持模式两种基本模式。这两种特点使得系统对误差绝对值变化时,可使系统处于闭环运行和开环运行两种状态.这样能妥善解决稳定性、准确性、快速性的矛盾,能较好地应用于纯滞后对象。
（6）神经模糊控制(Neuro-Fuzzy Control)
这种控制方法以神经网络为基础，利用了模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力，即描述系统定性知识的能力以及神经网络的强大的学习能力与定量数据的直接处理能力。
(7）多变量模糊控制
这种控制适用于多变量控制系统。一个多变量模糊控制器有多个输入变量和输出变量。
4.3. 模糊控制特点
模糊控制具有一定的拟人特性，因此,它在智能控制领域的应用很有前景。模糊控制主要有一下几点优点：
(1）简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、模型不完全的系统上。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。
(2）利用控制法则来描述系统变量间的关系。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；但一个系统的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。
（3）不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统,模糊控制器不必对被控制对象建立完整的数学模式。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。
（4）模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。模糊控制算法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.
（5）模糊控制器是一种容易控制、掌握的较理想的非线性控制器，具有较佳的适应性及强健性(Robustness）、较佳的容错性（Fault Tolerance)。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
然而模糊控制理论建立时间不很长，理论相对不成熟，信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数,从而导致规则搜索范围扩大,降低决策速度，甚至不能实时控制。模糊控制的设计尚缺乏系统性,无法定义控制目标。控制规则的选择，论域的选择，模糊集的定义，量化因子的选取多采用试凑法，这对复杂系统的控制是难以奏效的。因此它也具有以下几点缺点:
（1)模糊控制的设计尚缺乏系统性，这对复杂系统的控制是难以奏效的。所以如何建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统化设计方法等一系列问题。
(2）如何获得模糊规则及隶属函数即系统的设计办法,21世纪初完全凭经验进行。
（3)信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度,甚至不能实时控制。
（4）如何保证模糊控制系统的稳定性即如何解决模糊控制中关于稳定性和鲁棒性问题。
4.4. 模糊控制的现状与发展趋势
模糊控制在许多实际控制系统中得到广泛应用,如工业控制过程中的蒸汽发生装置控制系统、合金钢冶炼控制系统、炼油厂催化炉控制系统、铸铁退火炉温度控制系统等。另外,模糊控制也应用于航天飞行器控制、机器人控制、核反应堆控制、热交换过程控制、异步电动机控制、污水处理、肌肉麻醉控制、病人血压调整、电梯群控制、吊车自动控制等系统中。日用家电产品中的模糊控制应用也已相当普遍,如用模糊控制系统控制水温。
尽管模糊控制理论已经取得了可观的进展，但与常规控制理论相比仍不成熟。模糊控制系统的分析和设计尚未建立起有效的方法，在很多场合下仍然需要依靠经验和试凑。近年来,许多人一直尝试将常规控制理论的概念和方法扩展至模糊控制系统，而模糊控制与神经网络相结合的方法已成为研究的热点,二者的结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。
模糊控制易于获得由语言表达的专家知识,能有效地控制那些难以建立精确模型而凭经验可控制的系统，而神经网络则由于其仿生特性更能有效利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,具有并行处理和自学习能力,容错能力也很强.在集成大系统中，神经网络可用于处理低层感知数据,模糊逻辑可用于描述高层的逻辑框架.模糊逻辑与神经网络的结合有两种情况: 一是将模糊技术用于神经网络形成模糊神经网络,一是用神经网络实现模糊控制。这两方面均见于大量的研究文献。 
常规模糊控制的两个主要问题在于: 改进稳态控制精度和提高智能水平与适应能力。从大量文献中可以看出，在实际应用中，往住是将模糊控制或模糊推理的思想,与其他相对成熟的控制理论或方法结合起来，发挥各自的长处,从而获得理想的控制效果。如：利用模糊复合控制理论的分档控制，将PI或PID控制策略引入Fuzzy控制器，构成Fuzzy2PI或Fuzzy2PID复合控制；适应高阶系统模糊控制需要的三维模糊控制器；将精确控制和模糊控制结合起来的精确—模糊混合控制；将预测控制与模糊控制相结合,利用预测模型对控制结果进行预报，并根据目标误差和操作者的经验应用模糊决策方法在线修正控制策略的模糊预测控制等。
模糊控制的发展过程中，提出了多种自组织、自学习、自适应模糊控制器。它们根据被控过程的特性和系统参数的变化,自动生成或调整模糊控制器的规则和参数,达到控制目的。这类模糊控制器在实现人的控制策略基础上,又进一步将人的学习和适应能力引入控制器，使模糊控制具有更高的智能性。自校正模糊控制器、参数自调整模糊控制等控制方法也都较大地增强了对环境变化的适应能力。
模糊控制与其他智能控制方法的结合组成的模糊控制，如专家模糊控制能够表达和利用控制复杂过程和对象所需的启发式知识，重视知识的多层次和分类的需要,弥补了模糊控制器结构过于简单、规则比较单一的缺陷,赋予了模糊控制更高的智能。二者的结合还能够拥有过程控制复杂的知识，并能够在更为复杂的情况下对这些知识加以有效利用。基于神经网络的模糊控制能够实现局部或全部的模糊逻辑控制功能。 
模糊控制器正在向着自适应、自组织、自学习方向发展，使得模糊控制参数、规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而不断完善系统的控制性能，达到更好的控制效果，而与专家系统、神经网络等其他智能控制技术相融合成为其发展趋势。
5. 模糊PID的原理及应用
5.1. 模糊PID
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。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过程的精确控制。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.模糊自适应PID控制器比常规PID控制器明显地改善了控制系统的动态性能,抗干扰能力更强,且易于实现，便于工程应用。模糊自适应PID控制器是应用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作等用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存进计算机的知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的调整，这就是模糊自适应PID控制。 
在实际应用中，一般是以误差e和误差的变化率ec(de/dt）作为控制器的输入，可以满足不同时刻的e和误差变化率ec对PID参数自整定的要求.利用模糊控制规则在对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器，结构图如下图所示。
PID参数模糊自整定是找出PID三个参数与误差e和误差的变化率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三个参数进行在线修改，以满足不同要求，而使被控对象有良好的动。静态性能根据参数kp、ki及kd的作用，在不同的e和ec下，对PID控制器参数整定要求如下： 
（1）当偏差较大时,应取较大的kp;较小的kd，并对积分作用加以限制，通常取ki=0。 
（2）当偏差处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调,kd应取得小些。这时的取值对系统影响较大，要大小适中，以保证系统的响应速度. 
（3）当偏差较小即接近设定值时，应增加kd和减小ki的取值，当偏差变化量较小时，可取值大些；当偏差变化量较大时，kd应取值小些。PID参数的整定必须考虑到在不同时刻三个参数的作用以及相互之间的互联关系。
5.2. 经典PID与模糊PID的对比分析
传统的控制理论都建立在被控对象精确模型(传递函数和状态方程）的基础上，而对一些复杂系统，建立其数学模型是比较困难的，有时甚至是不可能的，也就无法用系统控制方法实现自动控制,但由人工控制却往往做的比较好。而模糊控制正是总结操作人员的经验并形成语言规则，运用模糊集合论模拟操作人员的操作和决策，从而实现自动控制。因此经典PID对于线性化程度较高的系统的控制效果比较好，而对于非线性化程度较高的系统比较难处理，而且其PID参数的选择是以人的经验为指导的。模糊PID是结合模糊数学理论，利用模糊化模块与普通PID控制器的完美结合，完成PID参数的自整定工作，具有一定的拟人特性和较强的鲁棒性。
6. 总结
在嵌入式系统获得长足发展的今天，基于嵌入式系统的PID控制和模糊控制的研究是一项很重要的、也很有现实意义的课题。PID控制技术是一项实用性、适用性较强的技术,以PID算法完成的程序可以比较方便的控制一定的物理对象。而且对系统的线性化和透明度（对于某些系统我们可以看做黑箱）要求不是特别高。模糊控制简化了人们处理复杂系统的工作量，实现了控制系统的拟人化。人们可以根据经验设计模糊控制器的论域、隶属集合等从而对一些无法建模的系统完成控制、识别等。而模糊控制理论与PID控制理论的结合产生的模糊PID控制器是兼具拟人化、高控制精度和高鲁棒性的控制器，具有很大的应用前景。PID控制理论和模糊控制理论将获得长远的发展与广泛的应用。
参考文献
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