常用几种模糊控制器实用教案

1、1 精度(jn d)较低 这主要是由于模糊控制表的级别有限而造成，通过增加量化等级数目虽可提高精度，但查询表将过于庞大。须占用较大空间使运算时间增加。实际上如果模糊控制器中不引入积分机制，原则上总是存在误差的。因为它本身就是根据(gnj)误差的大小和变化来实现控制的 第1页/共27页第一页，共28页。2 自适应能力有限(yuxin) 由于简单模糊控制器中查询表一旦整定下来后，就不再改变，量化因子和比例因子也是如此。这样当对象参数随着环境的变迁发生漂移时，它不能对自己的控制规则进行有效的调整，从而使其良好(lingho)性能得不到充分发挥。第2页/共27页第二页，共28页。3 容易(rngy)产

2、生震荡现象 如果查询表构造不合理或量化因子和比例因子选择不当，都会导致振荡。在仿真过程中，特别是系统(xtng)进入误差的零档级时产生高频振荡现象更为普遍。 第3页/共27页第三页，共28页。常用(chn yn)的几种模糊控制器 模糊控制与PID控制结合 带有修正因子的自寻优模糊控制器 语言变量基本论域量化曲线(qxin)自调整控制器设计 自适应模糊控制第4页/共27页第四页，共28页。模糊控制(kngzh)与PID控制(kngzh)结合第5页/共27页第五页，共28页。为什么要将模糊控制(kngzh)与PID控制(kngzh)结合使用？ 常规PID(比例、积分、微分)控制是过程控制中应用最广

3、泛最基本的一种控制方式(fngsh)，它具有简单、稳定性好、可靠性高的特点。而PID控制对大部分工业控制对象，特别是对于线性定常系统的控制是非常有效的，通常都能取得较为满意的控制效果。PID控制的控制品质取决于PID控制器各个参数的整定，但常规PID控制器不能在线整定参数。而且对于非线性、时变的复杂系统和模型不清的系统，就不能很好地加以控制。第6页/共27页第六页，共28页。为什么要将模糊控制(kngzh)与PID控制(kngzh)结合使用？ 简单模糊控制器由于不具有积分环节，因而在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差，而且在变量分级不够多的情况下，常常在平衡点附近会有小的振荡现象。但是模糊控

4、制系统对复杂的和模型不清的对象却能有效地加以控制，所以把模糊控制和PID控制结合起来，就可以组成兼有两者优点(yudin)的模糊PID控制方法。第7页/共27页第七页，共28页。Fuzzy-PID复合控制 FuzzyPID复合控制方法的出发点主要是因为模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度和较好的跟踪性能。要提高模糊控制器的精度和跟踪性能，就必须对语言变量取更多的语言值，但同时增加了推理规则的数量和增大(zn d)了计算量，不能满足实时控制的要求。第8页/共27页第八页，共28页。Fuzzy-PID复合控制 PI调节器的积分作用从理论上可使系统的稳态误差控制为零，有

5、着很好的消除稳态误差的作用。当误差在某一个阈值以外时，可采用(ciyng)PI控制，以提高系统的响应速度和稳态性能； 当误差在阈值以内时，采用(ciyng)模糊控制可以提高系统的阻尼性能，减小超调，获得更好的瞬态性能。 这种模糊控制与PI控制相结合的控制方式称为模糊-PI双模控制，其结构如下图所示。第9页/共27页第九页，共28页。第10页/共27页第十页，共28页。模糊(m hu)-I复合控制 该系统(xtng)的控制作用是模糊控制器的控制作用和I调节器控制作用的和，这相当于一个具有变参数的比例微分控制作用和不变参数的积分控制作用的PID调节器。 对这种形式的控制方案实验研究表明，它比单个的

6、模糊控制器和单个的PID调节器均有更好的控制性能。第11页/共27页第十一页，共28页。模糊自整定参数(cnsh)PID控制 利用模糊控制规则，并根据(gnj)不同的误差情况，在线自整定(自校正、自调整) PID控制器的参数，可组成模糊自整定参数PID控制。第12页/共27页第十二页，共28页。参数(cnsh)Kp、Ki和Kd的自整定要求 当误差较大时，应取较大的Kp和较小的Kd，以使系统有较短的响应时间，同时(tngsh)为了避免响应出现较大的超调应对积分作用加以限制，通常是去掉积分作用，即取Ki0； 当误差中等时，应取较小的Kp，以使系统具有较小的超调，Kd和Ki的取值要适当； 当误差较小

7、时，应取较大的Kp和Ki，以使系统具有较好的稳态性能，同时(tngsh)为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd的取值要适当。第13页/共27页第十三页，共28页。带有修正(xizhng)因子的自寻优模糊控制器第14页/共27页第十四页，共28页。带有修正因子(ynz)的自寻优模糊控制器 修正因子 控制规则： 寻优指标(zhbio)函数 寻优规则：优选修正因子使指标(zhbio)函数达到最小)()(tdtetJCEEUii)1 (第15页/共27页第十五页，共28页。自寻优模糊(m hu)控制器示例第16页/共27页第十六页，共28页。第17页/共27页第十七页，共28页。控制系统单位(dnwi)

8、阶跃响应 修正因子的自寻优方法可以应用于被控过程模型不精确且控制规则不完善的系统。应用中可选择一个初始控制规则，然后再依一定指标(zhbio)函数优化修正因子，最终得到在该指标(zhbio)下的一组优化控制规则。 当被控过程参数发生变化时，也可通过在线自调整，获得适应于变化参数后的优化控制规则。第18页/共27页第十八页，共28页。语言变量基本论域量化曲线(qxin)自调整控制器设计第19页/共27页第十九页，共28页。语言(yyn)变量基本论域量化曲线自调整控制器设计 量化曲线yf(x)是指语言变量y在其基本论域L，+L内的数量值yi(i=1，2，l)和其论域元素xj( j0,l，m)之间的

9、函数关系曲线。量化曲线yf(x)的形状是可以(ky)选择的，不一定是线性的。第20页/共27页第二十页，共28页。非线性量化曲线(qxin)第21页/共27页第二十一页，共28页。非线性的量化曲线(qxin)的作用 控制器在E较大时对过程粗调，在E较小时对过程细调，从而达到防止出现过大的超调和要求的控制精度，表明改变量化曲线形状具有改变控制器规则的功能。因此非线性的量化曲线设计(shj)通常被采用。 改变量化曲线形状由于不直接改变控制规则，故具有较好的实时性和自学习功能。第22页/共27页第二十二页，共28页。自适应(shyng)模糊控制第23页/共27页第二十三页，共28页。自适应(shyn

10、g)模糊控制 自适应模糊控制就是它能自动地对模糊控制规则进行修改、改进和完善，以提高控制系统的性能。已经知道(zh do)，模糊控制器控制质量的好坏主要取决于模糊控制规则的设定，对于不太复杂而难于建立数学模型的系统，在专家力所能及的情况下，可以利用专家的知识和经验制定模糊控制规则。但是不同的专家对同一个被控系统所具有的经验并不相同，通过总结归纳操作人员和领域专家的经验来建立模糊控制器的规则很难完美无缺，一下子就能满足控制要求，况且如果对于那些非线性、大时滞、高阶、时变的复杂被控对象，以及环境的不断变化或者严重的随机干扰，根本达不到满意控制效果。在这种情况下，自适应模糊控制器有着更好的控制性能。

11、第24页/共27页第二十四页，共28页。 其思想是通过性能测量环节测量实际输出特性与希望特性的误差，以确定(qudng)输出响应的校正量。控制量校正环节将输出响应的校正量转换为对控制量的校正量。控制规则修正环节修改模糊控制器的控制规则，这样也就实现了对控制量的校正。第25页/共27页第二十五页，共28页。总结(zngji) 关于模糊控制器性能改进的其它设计方法的研究(ynji)与工程应用成果已非常丰富，在具体的工程对象应用中，一般总是可以运用模糊集合理论并适当结合控制理论的新思想以及具体对象的特点，提出一些新的Fuzzy控制器设计方案并获得有效的应用。因此可以说，Fuzzy控制器的应用前景是极为乐观的。第26页/共27页第二十六页，共28页。感谢您的观看(gunkn)！第27页/共27页第二十七页，共28页。NoImage内容(nirng)总结1 精度较低。因为它本身就是根据误差的大小和变化来实现控制的。如果