图4 模糊PID控制原理图

图5 变量的隶属度函数 4.2.2模糊规则的建立

模糊控制器的核心是“IF...THEN...”形式的模糊控制规则，控制规则的选取直接关系到系统控制性能的优劣，是设计的关键。PID参数的调整必须考虑到不同时刻3个参数的作用以及相互之间的互联关系。根据已有的控制系统设计经验以及参数、和对系统输出特性的影响关系,归纳出在一般情况下,在不同的和时,被控过程对参数、和的自调整规则如下：

（1）当较大时,为加快系统响应速度并防止起始偏差E瞬间变大可能引起微分过饱和,而使控制作用超出许可范围,应取较大的和较小的；同时,为避免系统因积分饱和所引起的较大超调,应对积分作用加以限制,通常取=0。

（2）当和为中等大小时,为使系统响应的超调较小,应取得小一些。在这种情况下,的取值对系统的影响较大,要取适当的和。

(3当较小时,为使系统具有良好的稳态性能,应增加和的值；同时，为了避免系统在设定值附近振荡，并考虑系统的干扰性能，应适当地选取的值，其原则是：当较小时，可取得大些，通常取为中等大小;当较大时,应取小些

[17]

。

根据上述分析同时考虑三个参数之间的相互影响,建立控制规则，，，与

E，EC的模糊关系分别如表4，表5，表6所示：

表4 与E和EC的模糊关系

EC E NL NM NS ZE PS PM PL PL PL PM PM PS ZE ZE PL PL PM PS PS ZE NS

表5与E和EC的模糊关系

PM PM PM PS ZE NS NS PM PM PS ZE NS NM NM PS PS ZE NS NS NM NM PS ZE NS NM NM NM NL ZE ZE NM NM NM NL NL NL NM NS ZE PS PM PL

EC E NL NM NS ZE PS PM PL

NL NM NS ZE PS PM PL NL NL NM NM NS ZE ZE NL NL NM NS NS ZE ZE NL NM NS NS ZE PS PS NM NM NS ZE PS PM PM NM NS ZE PS PS PM PL ZE ZE PS PS PS PM PL PL ZE PS PM PM PL PL 表6与E和EC的模糊关系

EC E NL NM NS ZE PS PM PL PL NS NL NL NL NM PS PS NS NL NM NM NS ZE ZE NS NM NM NS NS ZE ZE NS NS NS NS NS ZE ZE ZE ZE ZE ZE ZE ZE PL PS PS PS PS PS PL PL PM PM PM PS PS PL NL NM NS ZE PS PM PL

4.2.3模糊推理及模糊决策

（1）根据控制规则表编写对应的模糊推理语句； （2）模糊推理，利用Mamdani推理法进行推理； （3）利用重心法进行模糊决策，计算式为: ，其中是加权系数 。

根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表，查出修正参数代入下式计算:

kp?k'p??Ei，ECi?p

Ti?Ti'??Ei，ECi?i

Td?Td'??Ed，ECd?d

式中:，， 为PID三个控制参数的取值。

在线运行过程中,控制系统通过对模糊逻辑规则的结果进行处理、查表和运算,完成PID控制法的自校正,使控制器达到最优。

4.3模糊PID控制的仿真

参考文献

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[10] 耿瑞 《基于MATLAB的自适应模糊PID控制系统计算机仿真》，哈尔滨，载《信息技术学报》，2006第1期

[11] 刘金琨 《先进PID控制及其MATLAB仿真》，北京：电子工业出版社，2003