单片机模糊PID自整定控制算法的实现及仿真 --- 2/3 算法, 仿真, 模糊, 单片机, PID

yumuzi

单片机模糊PID自整定控制算法的实现及仿真 --- 2/3
2 模糊控制器算法研究
　　
采用模糊PID自整定控制的目的是使控制器能够根据实际情况调整比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd，以达到调节作用的实时最优。该电液伺服系统的Fuzzy自整定PID控制系统结构如图3所示。

为了简化运算和满足实时性要求，即该调节系统的基本控制仍为PID控制，但使PID调节参数由模糊自整定控制器根据偏差e和偏差变化率ec进行自动调整，同时把模糊自整定控制器的模糊部分按Kp、Ki和Kd分成3部分，分别由相应的子推理器来实现。
　　
2.1 输入值的模糊化
　　
模糊自整定PID控制器是在fuzzy集的论域中进行讨论和计算的，因而首先要将输入变量变换到相应的论域，并将输人数据转换成合适的语言值，也就是要对输入量进行模糊化。结合本液压伺服系统的特性，这里选择模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布，具体分布如图4所示。根据该规则可把实际误差e、误差变化率ec(de／dt)对应的语言变量E、EC表示成模糊量。E、EC的基本论域为[-6，+6]，将其离散成13个等级即[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6]。考虑到控制的精度要求，本设计将[-6，+6]分为负大[NB]、负中[NM]、负小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]等7个语言变量，然后由e、ec隶属函数根据最大值法得出相应的模糊变量。

2.2 模糊控制规则表的建立
　　
(1) Kp控制规则设计
　　
在PID控制器中，Kp值的选取决定于系统的响应速度。增大Kp能提高响应速度，减小稳态误差；但是，Kp值过大会产生较大的超调，甚至使系统不稳定减小Kp可以减小超调，提高稳定性，但Kp过小会减慢响应速度，延长调节时间。因此，调节初期应适当取较大的Kp值以提高响应速度，而在调节中期，Kp则取较小值，以使系统具有较小的超调并保证一定的响应速度；而在调节过程后期再将Kp值调到较大值来减小静差，提高控制精度。Kp的控制规则如表1所列。

(2) Ki控制规则设计
　　
在系统控制中，积分控制主要是用来消除系统的稳态误差。由于某些原因(如饱和非线性等)，积分过程有可能在调节过程的初期产生积分饱和，从而引起调节过程的较大超调。因此，在调节过程的初期，为防止积分饱和，其积分作用应当弱一些，甚至可以取零；而在调节中期，为了避免影响稳定性，其积分作用应该比较适中；最后在过程的后期，则应增强积分作用，以减小调节静差。依据以上分析，制定的Ki控制规则表如表2所列。

(3) Kd控制规则设计
　　
微分环节的调整主要是针对大惯性过程引入的，微分环节系数的作用在于改变系统的动态特性。系统的微分环节系数能反映信号变化的趋势，并能在偏差信号变化太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快响应速度，减少调整时间，消除振荡．最终改变系统的动态性能。因此，Kd值的选取对调节动态特性影响很大。Kd值过大，调节过程制动就会超前，致使调节时间过长；Kd值过小，调节过程制动就会落后，从而导致超调增加。根据实际过程经验，在调节初期，应加大微分作用，这样可得到较小甚至避免超调；而在中期，由于调节特性对Kd值的变化比较敏感，因此，Kd值应适当小一些并应保持固定不变；然后在调节后期，Kd值应减小，以减小被控过程的制动作用，进而补偿在调节过程初期由于Kd值较大所造成的调节过程的时间延长。依据以上分析，制定的Kd控制规则表如表3所列。