24【毕业设计】PID控制算法及MATLAB仿真分析文档

但是，在设计过程中我也遇到了不少困难，感觉自己对所学专业知识的欠缺，让自己增加了紧迫感，要抓紧弥补自己的欠缺，学无止境，这也让我体会到了不管以后走上什么样的工作岗位，都不要抛弃自己的学习，不进则退，别人的进步自己的停滞不前终将导致自己的被淘汰，这是我在整个课题设计过程中最大的体会。

参考文献刘金锟，先进控制仿真第版北京电子工业出版社，郑阿奇主编，实用教程北京电子工业出版社，夏德钤，翁贻方编著，自动控制理论第二版机械工业出版社，朱思洪主编，机电体化技术，中国农业出版社，施阳语言精要及动态仿真工具西安西北工业大学出版社张思雨，预测控制算法和控制算法，燕山大学工学硕士学位论文，陈超，龚国芳，徐晓东，王静，况下其控制品质对被控对象的结构或参数摄动不敏感。

但从另方面来讲，控制算法的普及性也反映了控制器在控制品质上的局限性。

具体分析，其局限性主要来自以下几个方面算法结构的简单性决定了控制比较括地讲，控制的优点主要体现在以下两个方面原理简单结构简明实现方便，是种能够满足大多数实际需要的基本控制器控制器适用于多种截然不同的对象，算法在结构上具有较强的鲁棒性，确切地说，在很多情制回路的动态特性满足期望的指标要求，达到理想的控制目标。

对于这样简单的控制器，能够适用于广泛的工业与民用对象，并仍以很高的性价比在市场中占据着重要地位，充分地反映了控制器的良好品质。

概制器的控制系统其控制品质的优劣在很大程度上取决于控制器参数的整定。

控制器参数整定，是指在控制器规律己经确定为形式的情况下，通过调整控制器的参数，使得由被控对象控制器等组成的控识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，便可实现对的参数最佳调整。

控制算法控制器是种基于偏差在过去现在和将来信息估计的有效而简单的控制算法。

而采用控的误差和误差变化率作为输入，用模糊推理的方法对参数进行在线自整定，以满足不同和对控制器参数的不同要求。

把规则的条件操作用模糊集表示，并把有关信息作为知识存入计算机知础上提出种模糊参数自整定方法，这种模糊控制的算法必须精确地确定对象模型，是操作人员专家长期实践知识用控制规则模型化，再运用推理对参数实现最佳调整。

它在常规基础上，以输出反馈值与目标值控制技术提出了严峻的挑战，但是控制技术并不会过时，它必将和先进控制策略相结合向高精度高性能智能化的方向发展。

本论文研究内容本文在介绍传统的控制算法，并对传统算法改进后，在学习的基控制方法前提是必须确切地知道被控对象的数学模型，再次基础上能得到精确地预估模型，得到很好的控制效果。

随着现代工业的发展，人们面临的被控对象越来越复杂，对于控制系统的精度性能和可靠性的要求越来越高，这对，得到全局最优解。

对于工业控制中许多被控对象的纯滞后性质，提出种纯滞后补偿模型，与控制器并接个补偿环节，该补偿环节称为预估器，实际上的预估模型是反向并联在控制器上的，联群体中，按所选择的适配值函数通过遗传中的复制，交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的的个体被保留下来，组成新群体，新群体有继承上代信息，优于上代，周而复始知道得到满意值，这种算法简单，可并行处理由美国大学的教授提出的遗传算法，时他提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的种并行随机搜索最优化方法。

它将优胜劣汰，适者生存的进化论原理引入优化参数形成的编码串这种控制方法不仅适用于跟踪周期性输入信号，也可抑制周期性干扰。

由卡尔曼提出的卡尔曼滤波理论，采用时域上的递推算法在数字计算机上进行数据滤波处理，该滤波器对控制干扰和测量噪声具有很好的滤波作用。

复控制，用于伺服重复轨迹的高精度控制，它原理来源于内模原理，加到被控对象的输入信号处偏差外，还叠加个过去的偏差，把过去的偏差反映到现在，和现在的偏差起加到被控对象的控制，偏差重复利用，模糊控制神经网络控制非线性控制等高级控制策略来调整和优化参数。

日本的提出种重面的研究。

经过多年的努力，在控制器的参数调整方面取得了很多成果。

诸如预估控制自适应控制自校正控制器公司的和等人分别在开环和闭环的情况下，用实验的方法分别研究了比例积分和微分这三部分在控制中的作用，首次提出了控制器参数整定的问题。

随后有许多公司和专家投入到这方面器公司的和等人分别在开环和闭环的情况下，用实验的方法分别研究了比例积分和微分这三部分在控制中的作用，首次提出了控制器参数整定的问题。

随后有许多公司和专家投入到这方面的研究。

经过多年的努力，在控制器的参数调整方面取得了很多成果。

诸如预估控制自适应控制自校正控制模糊控制神经网络控制非线性控制等高级控制策略来调整和优化参数。

日本的提出种重复控制，用于伺服重复轨迹的高精度控制，它原理来源于内模原理，加到被控对象的输入信号处偏差外，还叠加个过去的偏差，把过去的偏差反映到现在，和现在的偏差起加到被控对象的控制，偏差重复利用，这种控制方法不仅适用于跟踪周期性输入信号，也可抑制周期性干扰。

由卡尔曼提出的卡尔曼滤波理论，采用时域上的递推算法在数字计算机上进行数据滤波处理，该滤波器对控制干扰和测量噪声具有很好的滤波作用。

由美国大学的教授提出的遗传算法，时他提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的种并行随机搜索最优化方法。

它将优胜劣汰，适者生存的进化论原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数通过遗传中的复制，交叉及变异对个体进行筛选，使适配值高的的个体被保留下来，组成新群体，新群体有继承上代信息，优于上代，周而复始知道得到满意值，这种算法简单，可并行处理，得到全局最优解。

对于工业控制中许多被控对象的纯滞后性质，提出种纯滞后补偿模型，与控制器并接个补偿环节，该补偿环节称为预估器，实际上的预估模型是反向并联在控制器上的，控制方法前提是必须确切地知道被控对象的数学模型，再次基础上能得到精确地预估模型，得到很好的控制效果。

随着现代工业的发展，人们面临的被控对象越来越复杂，对于控制系统的精度性能和可靠性的要求越来越高，这对控制技术提出了严峻的挑战，但是控制技术并不会过时，它必将和先进控制策略相结合向高精度高性能智能化的方向发展。

本论文研究内容本文在介绍传统的控制算法，并对传统算法改进后，在学习的基础上提出种模糊参数自整定方法，这种模糊控制的算法必须精确地确定对象模型，是操作人员专家长期实践知识用控制规则模型化，再运用推理对参数实现最佳调整。

它在常规基础上，以输出反馈值与目标值的误差和误差变化率作为输入，用模糊推理的方法对参数进行在线自整定，以满足不同和对控制器参数的不同要求。

把规则的条件操作用模糊集表示，并把有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，便可实现对的参数最佳调整。

控制算法控制器是种基于偏差在过去现在和将来信息估计的有效而简单的控制算法。

而采用控制器的控制系统其控制品质的优劣在很大程度上取决于控制器参数的整定。

控制器参数整定，是指在控制器规律己经确定为形式的情况下，通过调整控制器的参数，使得由被控对象控制器等组成的控制回路的动态特性满足期望的指标要求，达到理想的控制目标。

对于这样简单的控制器，能够适用于广泛的工业与民用对象，并仍以很高的性价比在市场中占据着重要地位，充分地反映了控制器的良好品质。

概括地讲，控制的优点主要体现在以下两个方面原理简单结构简明实现方便，是种能够满足大多数实际需要的基本控制器控制器适用于多种截然不同的对象，算法在结构上具有较强的鲁棒性，确切地说，在很多情况下其控制品质对被控对象的结构或参数摄动不敏感。

但从另方面来讲，控制算法的普及性也反映了控制器在控制品质上的局限性。

具体分析，其局限性主要来自以下几个方面算法结构的简单性决定了控制比较适用于单输入单输出最小相位系统，在处理大时滞开环不稳定过程等受控对象时，需要通过多个控制器或与其他控制器的组合，才能得到较好的控制效果算法结构的简单性同时决定了控制只能确定闭环系统的少数主要零极点，闭环特性从根本上只是基于动态特性的低阶近似假定的出于同样的原因，决定了单控制器无法同时满足对假定设定值控制和伺服跟踪控制的不同性能要求。

如何更好地整定控制器的参数直是控制器设计的主要课题。

从实际需要出发，种好的控制器参数整定方法，不仅可以减少操作人员的负担，还可以使系统处于最佳运行状态。

传统的控制算法或是依赖于对象模型，或是易于陷入局部极小，因此存在定的应用局限性，且难以实现高性能的整定效果，常常超调进行微分项和积分项的改进，学习了几种比较普遍运用的方法，如不完全微分控制算法微分先行和输入滤波控制算法积分限幅法积分分离控制算法遇限消弱积分控制算法等。

在学习的基础上，提出了种自整定参数的专家模糊控制算法，并且直接引用了专家模糊规则库对个具体控制对象进行了仿真，由仿真结果可以看到，这种参数自整定方法与般控制方法抗积分饱和控制法相比，在调节时间抑制超调量稳定性都要好，可以在工业上推广使用。

只是运用这种模糊推理方法需要建立专家模糊规则库，这需要长时间的实践和调整才能得到比较合理的知识规则库。

另外目前这种控制方法知识规则的推理都大部分借助计算机程序，因此对这种控制器的开发需要有比较专业的计算机语言，在这里用到的语言以及所属的仿真控件。

在整个设计过程中，使我对所学知识进行了个比较大的综合巩固，让我学会了各种查阅资料以及整理所需材料的能力，通过这次的课题设计，也让我学习到了不少新知识，在几个月的学习实践中学到的东西比以往学到的都要丰富，因为我不仅学到了些新的专业知识还锻炼了自己解决问题的能力，这是不可多得的。

但是，在设计过程中我也遇到了不少困难，感觉自己对所学专业知识的欠缺，让自己增加了紧迫感，