浅析模糊控制及其一种模糊控制器的设计

1、第16卷第1期2006年6月陕西国防工业职业技术学院学报Shaanxi Institute of TechnologyVol 116No 11J un . 2006收稿日期:2006-05-06作者简介:刘龙江(1970- , 男, 陕西户县人, 硕士、副教授, 主要从事铸造、机电方面的教学研究工作。(710302摘要:, 并结合工程实际, 对一种Fuzzy/PID 。关键词:模糊控制; PID ; 控制器中图分类号:TP -273+. 4文献标识码:B文章编号:9490-(2006 01-0014-031. 引言线性系统控制理论的发展已臻完善, 而对非线性时变系统的研究正方兴未艾。非线性模糊

2、自适应控制近年来虽然发展很快, 但鉴于其自身的复杂性, 建立类似线性控制理论一样完善的模糊控制理论几乎是不可能的。模糊控制的发展基本上可分为两个阶段:初期的模糊控制器是按一定的语言控制规则进行工作的, 而这些控制规则是建立在总结操作者对过程进行控制的经验基础上, 或设计者对某个过程认识的模糊信息的归纳基础上, 因而它适用于控制不易获得精确数学模型和数学模型不确定或多变的对象。后期的模糊控制器则是基于控制规则难以描述, 即过程控制还总结不出什么成熟的经验, 或者过程有较大的非线性以及时滞等特征, 试图吸取人脑对复杂对象进行随机识别和判决的特点, 用模糊集理论设计自适应、自组织、自学习的模糊控制器

3、。模糊控制现正从以下几个方面加紧研究:(1 研究模糊控制器非线性本质的框架结构及其同常规控制策略的联系, 揭示模糊控制器工作的实质和机理。它可提供系统的分析和设计方法, 解决一些先前被认为是困难但却是非常重要的问题, 如稳定性、鲁棒性等。(2 在模糊控制已取得良好实践效果的同时, 从理论分析和数学推导角度揭示和证明模糊控制系统的鲁棒性优于常规控制策略。(3 研究模糊控制器的优化设计问题, 尤其是在线优化问题。模糊控制器源于采用启发式直觉推理, 其本身的推理方式难于保证控制效果的最优。解决模糊控制器的优化问题也是进一步将其推向工业应用的有效手段。(4 在理论研究中规则本身非线性问题及实际应用中模

4、糊控制器的规则自学习和自动获取问题。前者之所以成为难点, 是因为具有线性规则的模糊控制器本身已属非线性控制, 非线性规则则更使问题的系统化研究方法困难; 后者则构成智能控制中专家系统的核心问题。(5 将模糊控制同其它领域的理论研究方法相结合, 利用模糊控制的优势解决该领域中过去用常规方法难以解决的问题。2. 模糊PID 控制器的设计模糊控制系统动态性能好, 但稳态性能较差, 且很难使两种性能指标都达到理想要求。目前普遍采用的模糊线性复合控制器有四种型式:引入线性前馈的复合控制; 模糊-线性双模控制; 在线性控制的误差通道开联模糊控制器; 模糊控制器与线性控制器并联。41我们设计了一种Fuzzy

5、/PID 双模控制器, 对电机的转速和加速度采用模糊PID 控制这一智能控制算法进行控制, 其系统结构如图1所示。 Fuzzy图1控制器与PID 。系统根据偏差的当前值由程序选择其中一个控制器工作。任一工作状态仅由一个控制器控制对象。 其基本控制思想是:在大偏差范围内采用模糊控制, 而在小偏差范围内转换PID 控制, 两者的转换由计算机程序根据事先给定的偏差范围自动实现。模糊控制器的设计主要是设定各输入、输出变量模糊子集的隶属函数, 模糊变量的量化论域, 模糊控制规则, 输入输出变量的比例变换因子等参数。下面以加速度控制为例对其设计参数做详细论述。a. 模糊集及论域定义通过对电机加速度构成闭环

6、反馈, 取其偏差E 及其偏差变化率EC 为模糊变量。控制器的输出选取为电机电枢电压控制增量U 。E 的模糊集为NL,NM ,NS ,N0, P0, PS , PM , PL;EC 的模糊集为NL , NM , NS , Z0, PS , PM , PL;U 的模糊集为NL , NM , NS , Z0, PS , PM , PL;E 的实际变化范围为-1,1, 隶属函数为高斯隶属函数;EC 的实际变化范围为 -10,10, 隶属函数为高斯隶属函数;U 的实际变化范围为-0. 1,0. 1, 隶属函数为三角形隶属函数。模糊输入变量E , EC 以及输出变量U 的隶属度函数如图2所示。通过确定模糊

7、子集的隶属度函数, 可建立语言变量E ,EC 和U 的赋值表。b. 模糊规则制定图2E ,EC ,U 的隶属度函数控制规则是根据在控制过程中的实践经验总结得到的一条条模糊条件语句的集合。该模糊控制器共归纳了26条规则, 其模糊控制规则采用以下形式:IFE =Ai and EC =Bithen U =Ci , i =1, 2,. . . ,n其中Ai , Bi 以及Ci 都是各自论域上的模糊语言值(如NL ,NM 等 。c. 模糊逻辑推理与模糊判决方法模糊推理是从一些模糊前提条件推导出某一结论, 这种结论可能存在模糊和确定两种情况。采用Mamdani s (min -max 决策方法来进行模糊逻

8、辑推理。先在推理前件中选取各个条件中的隶属度最小值(即“最不适配”的隶属度 作为这规则的适配程度以得到这条规则的结论, 这称为取小(M IN 操作; 再对各个规则的结论综合选取最大适配程度的部分即取大(MAX 操作。3. 结论模糊控制从诞生到现在仅仅经历了二、三十年的时间, 就已在经济、医学、军事尤其是工业应用方51刘龙江:浅析模糊控制及其一种模糊控制器的设计面取得了巨大的发展。模糊控制发展的前景是乐观的, 随着相关学科的日新月异的发展, 其自身也在不断完善, 潜在的能力也不断发挥出来, 尤其在工业中的应用将会日益广泛和成熟。模糊-线性复合控制发挥了模糊控制和线性控制的优点, 使设计的系统取得

9、了较好的动态和稳态指标。但是, 模糊-线性复合控制同时也存在一些问题:线性前馈复合控制的系统性能对参数变化比较敏感; 模糊-果, 但并不能从根本上解决模糊控制器稳态性能和动态性能之间的矛盾问题。参考文献1姜幼卿, 黄永俊. TIG 逆变电源外特性的模糊自适应PID 控制系统研究J.电焊机,2000,30(6 :6-9. 2程启明. Fuzzy 控制和器研究.,17(4 :7-9., . M .重庆大学,131-132.张国良, 曾静, 柯熙政. 邓方林. 模糊控制及其MA T 2LAB 应用M .西安交通大学出版社,2002.A Design of Fuzzy/PID controller B

10、 ased on Fuzzy -controlL i u L ongjiang(Mechanotronic Engineering Department Shaanxi Institute of Technology , Xi an Shaanxi 710302Abstract :This these introduces the virtue and defect and the development of Fuzzy Control beginning from 1970, and discusses a kind of Fuzzy/Pad Controller according to

11、 the reality in working. K ey Words :Fuzzy control ; PID controller (上接第8页Enhancing the Core -competition Ability by H uman -based ManagementX u Ji ng(Organization and Personnel Section Shaanxi Institute of Technology , Xi an Shaanxi 710302Abstract :Whilestrengthening the scientific , systemized , and regularized administration , the college is paying more attention to the human -based management. What is human -based administration ? It is to understand , respect , and con