時(shí)間:2008-05-21 15:01:00來(lái)源:dujing
圖1改變結(jié)構(gòu)的二自由度控制結(jié)構(gòu)圖[/align]
圖中r為給定值,y為系統(tǒng)輸出,d1為干擾信號(hào),P為過(guò)程對(duì)象,G[sub]MP[/sub]為設(shè)定值跟隨特性的參考模型,G[sub]GP[/sub]為模糊自適應(yīng)PID控制器。G[sub]FP[/sub]為系統(tǒng)的前饋控制器。在這種二自由度控制結(jié)構(gòu)中,G[sub]MP[/sub]的作用是調(diào)節(jié)系統(tǒng)的設(shè)定值跟隨特性,G[sub]CP[/sub]模糊控制器的作用是抑制干擾并保證系統(tǒng)有較好的魯棒穩(wěn)定。

圖2 模糊自適應(yīng)PID控制器[/align]
由式(2)可知系統(tǒng)的干擾抑制性能的好壞可以通過(guò)設(shè)計(jì)G[sub]CP[/sub](s)來(lái)得到,由于模糊控制優(yōu)于傳統(tǒng)控制的一個(gè)重要方面是能將人的經(jīng)驗(yàn)以規(guī)則的形式融入到控制過(guò)程中去,不需知道被控對(duì)象精確模型,采用模糊控制方法來(lái)設(shè)計(jì)系統(tǒng),可以比較容易地獲得理想的效果。圖1中G[sub]CP[/sub](s)為模糊自適應(yīng)PID控制器。在圖2中,E、EC分別為誤差e、誤差變化de/dt的模糊語(yǔ)言變量,Ke、Kec為誤差和誤差變化率的量化因子,Kp、Ki、Kd的量化因子分別為KKp、KKi、KKd輸出變量u的量化因子為Ku,語(yǔ)言變量的模糊集如下所示:
E={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
Kp={ZO,PS,PM,PB}
Ki={ZO,PS,PM,PB}
KKd={ZO,PS,PM,PB}
它們分別代表{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大},各語(yǔ)言變對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)曲線如下所示.
[align=center]
圖3 誤差和誤差變化率的隸屬度函數(shù)曲線
圖4 輸出變量比例積分微分的隸屬度函數(shù)曲線[/align]
E、EC模糊變量論域皆為[-3,3],Kp、Ki、Kd的模糊論域分別為[0,3]。E、EC、Kp、Ki、Kd的隸屬函數(shù)為高斯類(lèi)型和三角形相結(jié)合。解模糊化方法采用中位數(shù)法。規(guī)則是模糊控制器的核心,規(guī)則太多,在線推理時(shí)間過(guò)長(zhǎng),很難保證控制的實(shí)時(shí)性;規(guī)則太少又無(wú)法獲得控制效果。規(guī)則的制定以人的直觀經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),PI參數(shù)模糊自整定是找出PID三個(gè)參數(shù)與誤差e和誤差變化率de/dt之間的模糊關(guān)系,在運(yùn)行中通過(guò)不斷檢測(cè)e和de/dt,根據(jù)模糊控制原理對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線修改,以滿(mǎn)足不同的e和de/dt對(duì)控制參數(shù)的不同要求,而使被控對(duì)象具有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能。大誤差時(shí)應(yīng)使系統(tǒng)迅速響應(yīng),小誤差時(shí)應(yīng)防止超調(diào)量過(guò)大。模糊控制規(guī)則用以下形式來(lái)描述:
If {E=Ai and EC=Bi} then Kp=Ci, Ki=Di,Kd=Ei i=1,2……n
其中Ai、Bi、Ci、Di、Ei為各自論域上的模糊語(yǔ)言值,其模糊控制規(guī)則表如表1、2所示。
[align=center]
表1 Kp的模糊規(guī)則表
表2 Ki的模糊規(guī)則表
表3 Kd的模糊規(guī)則表[/align]
利用MATLAB中的模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox),將E、EC和Kp、Ki、Kd的隸屬函數(shù)輸入隸屬函數(shù)編輯器中,將模糊控制規(guī)則表中的值一一寫(xiě)入模糊控制規(guī)則編輯器中。
三、仿真研究
本文參考文[5]方法,選取工業(yè)對(duì)象的傳遞函數(shù)為:

,取λ=10;采用模糊自適應(yīng)PID控制進(jìn)行階躍響應(yīng),設(shè)定值為1時(shí)對(duì)文[5]方法和本文方法進(jìn)行對(duì)比分析,在線設(shè)置比例因子KE=2,KEC=1,KKp=0.5,KKi=0.028。輸出比例因子Ku=0.168。在控制器輸出加入-0.2的干擾,相應(yīng)曲線如下圖所示:
[align=center]
圖5模型精確時(shí)響應(yīng)曲線
圖6模型失配10%時(shí)的響應(yīng)曲線[/align]
從上圖中可以看出,在標(biāo)稱(chēng)的情況下本文方法的設(shè)定值跟隨性能明顯優(yōu)于文[5]的方法。對(duì)于干擾抑制特性,本文的方法優(yōu)于文[5],在模型失配時(shí)本文方法的魯棒性?xún)?yōu)于文[5]。
四、結(jié)論
由圖5和圖6知文[5]和本文都具有具有較好的干擾抑制特性,但是文[5]方法的系統(tǒng)設(shè)定值跟隨性能不理想。在此基礎(chǔ)上提出了將干擾抑制特性和設(shè)定值跟隨特性解耦的二自由度模糊PID控制方法,該方法在文[5]的PID控制器的基礎(chǔ)上對(duì)其結(jié)構(gòu)和模糊規(guī)則進(jìn)行了改進(jìn),這種結(jié)構(gòu)可以通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù) 可以獲得良好的設(shè)定值跟蹤特性,通過(guò)設(shè)計(jì)模糊自適應(yīng)PID控制器可以對(duì)系統(tǒng)的干擾進(jìn)行有效抑制。該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,方便易用,對(duì)實(shí)際控制有重要的指導(dǎo)意義。同時(shí),利用模糊邏輯工具箱設(shè)計(jì)的模糊控制器,能方便地修改輸入輸出的論域、隸屬度函數(shù)及控制規(guī)則,而且仿真時(shí)間比較快,仿真結(jié)果表明了該方法的優(yōu)越性。
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作者簡(jiǎn)介:
趙閏華(1980- ) ,男,碩士研究生,主要從事先進(jìn)過(guò)程控制。
E-mail:zrh2008929000@163.com
聯(lián)系地址是:太原科技大學(xué)468信箱 郵編030024 聯(lián)系電話13453177803
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