PI控制作為PID控制的典型代表,以其算法簡單、魯棒性好及可靠性高,被廣泛應用於工業過程控制和運動控制中。但傳統PI控制適用於建立精確的數學模型的確定性控制系統,而大多數工業過程不同程度地存在非線性、大滯後、參數時變性和模型不確定性,因此普通的PI控制器難以獲得滿意的控制效果。模糊控制不要求被控對象的精確模型且適應性強,能夠克服傳統PI控制器的缺點,可以將模糊控制器與PI控制器結合起來構成複合控制器,模糊-PI雙模控制同時具備PI控制的穩態性能和模糊控制的動態性能,起到良好的控制效果。
1 模糊-PI雙模控制系統結構
模糊-PI雙模控制系統由模糊控制器(FC)和PI控制器並聯組成,並由控制開關進行模式選擇,其結構如圖1所示。
其工作原理是當系統偏差較大,落在某個閾值A以外時,就採用模糊控制以獲得良好的動態性能;當系統偏差較小,落在閾值以內時,就採用PI控制以獲得較好的穩態性能。
控制開關的控制規則可以描述為:
2 模糊-PI雙模控制系統的設計
2.1 被控對象的選取
在控制工程實踐中,典型的二階系統很常見,即便對於許多高階系統,在一定條件下也可近似作為二階系統來研究。廣義對象系統的傳遞函數可近似看為:
其中K1、K2是根據控制對象的變化可以取不同的數值來模擬系統的非線性特徵。
2.2 PI控制器設計
為獲得較好的穩態控制效果,普遍採用PI控制,也就是在系統中加入1個比例放大器和1個積分器。通過參數整定得到PI控制器的參數為Kp=0.5,Ki=8,單位階躍響應曲線如圖2所示。
2.3 模糊控制器設計
2.3.1 確定輸入、輸出隸數度函數
模糊控制器採用二維結構,以偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入信號,將模糊控制器進行模糊化、模糊邏輯推理、解模糊化等一系列操作,最後得到模糊控制器輸出控制量信號u。模糊推理輸入的語言變量為E和EC,模糊論域為[-6,6],輸出模糊論域變量為U,模糊論域為[0,10]。實際偏差e的變化範圍是[-0.5,0.5],實際偏差變化率ec的變化範圍是[-1,1],實際輸出控制量u的變化範圍是[0,10]。因此可確定偏差e的量化因子Ke=12,偏差變化率ec的量化因子Kec=6,控制量u的量化因子Ku=1。變量E的語言值設定為6個,即{負大(NB)、負中(NM)、負小(NS)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)};將變量EC的語言值設定為5個,即{負大(NB)、負小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正大(PB)};輸出變量U的語言值設定為5個,即{負大(NB)、負小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正大(PB)},並設定好隸屬函數,如圖3、圖4和圖5所示。
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