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模糊PID控制器的鲁棒性研究 摘 要工业过程控制领域中，随着生产过程或设备的运行状况和运行环境的改变，被控对象常常表现出一定程度的不确定性，存在模型失配，所以对控制器的鲁棒性要求很高。传统的PID控制器已不能提供令人满意的控制性能，但由于PID控制结构简单，仍在工业控制领域有着广泛的应用。与传统控制相比，模糊控制具有不可比拟的优点，模糊控制可以不需被控对象的数学模型即可实现较好的控制，并且，模糊控制器具有很好的稳定性和鲁棒性。模糊PID控制结合了传统PID控制和模糊控制的双重特性，在更广泛的范围内提高了控制器的性能。本文讨论了对于过程模型的模糊控制器的方法。比较了该控制器与传统PID控制器的性能PID控制器鲁棒性强的结论。 关键词：PID控制，模糊控制，鲁棒性，自 摘要 I ABSTRACT II 1 绪论 1 1.1 控制理论发展与应用 1 1.2 课题研究的历史背景 2 1.3 本文的结构及主要内容 2 2 模糊控制概述 3 2.1 模糊控制的发展及特点 3 2.1.1 模糊控制的发展与现状简介 3 2.1.2 模糊控制的特点 5 2.2 模糊控制系统的基本结构和组成 6 2.3 模糊控制器的一般原理 7 2.3.1 输入量的模糊化 8 2.3.2 数据库 9 2.3.3 规则库 11 2.3.4 模糊推理 12 2.3.5 清晰化（解模糊化） 14 2.3.6 量化因子比例因子的确定 15 2.4 模糊控制的局限性 16 2.5 模糊控制器与PID控制器的关系 16 3 模糊PID控制器的设计 18 3.1 模糊PID控制器的类型 18 3.2 PID控制原理 19 3.3 PID初始参数的设定 20 3.4 模糊PID参数自整定控制器的结构 22 3.5 模糊PID参数自整定控制器的设计 22 3.5.1 语言变量的模糊化 22 3.5.2 根据控制要求确定模糊规则 23 3.5.3 去模糊化 26 4 基于MATLAB的系统仿真及其鲁棒性分析 27 4.1 MATLAB概况 27 4.2 常规PID控制器的设计与仿真 29 4.3 模糊PID控制器的设计与仿真 29 4.4 仿真结果对比及鲁棒性分析 32 4.5 本章小结 37 5 总结 38 致谢 39 参考文献 40 1 绪论 1.1 控制理论发展与应用 从上世纪初，特别是第二次世界大战以来，控制理论与控制技术得到了迅速发展，而电子计算机的更新换代，更加推动了控制理论不断向前发展。控制理论的发展主要经历了三个阶段经典控制理论时期、现代控制理论时期、智能控制理论时期[1]。典控制理论 上世纪20-60年代为经典控制理论时期。经典控制理论主要采用时域、根轨迹、频域分析的方法，适用于单输入单输出系统。所研究的系统大多是线性定常系统，对非线性系统，分析采用的相平面法一般不超过两个变量。利用误差信号进行反馈控制是经典控制理论的主要特征。实际控制系统中的典型应用就是PID控制器。现代控制理论 上世纪60-80年代为现代控制理论时期。随着计算机的发展，推动了空间技术的发展。经典控制理论中的高阶微分方程可转化为一阶微分方程组，用以描述系统的动态过程，即状态空间法。状态空间描述为现代控制理论的基础。该方法可以解决多输入多输出问题，系统既可以是线性的、定常的，也可以是非线性的、时变的。现代控制理论的主要研究内容包括三个方面多变量线性系统理论、最优控制及最优估计理论和系统辨识理论。对系统的数学模型进行分析，以数学模型为基础，设计出控制器，是现代控制理论的主要特征。智能控制 上世纪80年代至今，控制理论向着人系统理论、智能控制”、非线性系统理论方向发展。一般认为智能控制是具有人工智能、控制、运筹学三元结构，是在对人类智能活动及其控制与信息传递过程进行研究分析的基础上，研制具有某些仿人智能特征的工程控制与信息处理系统，能自动、智能地实现系统动态性能的控制方法。在经典控制理论和现代控制理论的实际应用中，遇到不少难题，例如在当实际系统中存在不确定性、不完全性模糊性、时变性、非线性时，一般很难获得精确的数学模型。而智能控制理论分析和设计重点不再放在对传统控制器的数学描述、计算和处理上，而是放在智能机模型中对非数学模型描述、符号和环境的识别、知识库和推理机的开发和设计上。可见智能控制是人工智能、控制论、运筹学、信息论等学科的交叉，是控制理论发展的高级阶段[2]。常规PID控制具有原理简单，使用方便，鲁棒性好等优点，所以到今天为止，全世界控制领域中84%仍是应用PID控制。PID控制是最早发展起来的控制策略之一，自1915-1940年期间PID控制器产生以来，许多先进控制力法不断推出，但PID控制器仍然是主要的控制方法。就是在1995至今，PID控制器还一直被广泛应用在现代工业过程控制中，如果包