TOP16【毕业设计】模糊PID控制器设计.doc文档免费在线阅读

模糊控制适用于非线性数学模型不确定的控制对象，对被控对象的时滞非线性和时变性具有定的适应能力，同时对噪声也有较强的抑制作用，即鲁棒性较好。

但模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度。

而控制正好可以弥补其不足，近年来已有不少将模糊技术与传统技术结合起来设计模糊逻辑控制的先例。

在许多文献中介绍了多种能提高控制精度的模糊混合控制方案，例如引入积分因子的模糊控制器混合型模糊控制器另外将其与其它先进控制技术结合又有模糊自适应控制神经网络模糊控制等。

混合控制这种控制器的思想是在大偏差范围内采用控制，在小偏差范围内用控制，两者的转换由微机网络技术等研究和应用的发展与深入，为控制复杂无规则系统开辟了新途径，逐步弱化或取消了对受控对象数学模型结构不变的限制。

近年来，出现了许多新型控制器，对于复杂对象其控制效果远远超过常规控制满足给定的品质指标，这是自适应控制的最基本特征，自适应控制可以在线不断整定参数，克服干扰，跟踪系统的时变特性，使控制对象达到定的目标。

同时，随着现代控制理论诸如智能控制自适应模糊控制和神经数的自动整定技术设想已慢慢实现。

随着微处理技术的发展和数字智能式控制器的实际应用，在控制领域出现的系列新的技术课题之的被控对象动静态参数控制系统结构参数发生较大范围变化的情况下，控制系统仍能应控制处于萌芽时期，年代国外有人设计了种自动调节式的过程控制器，因其价格高体积大可靠性差而未能商品化。

年代由于适用的控制理论的完善以及高性能微机的使用，才使得自整定控制器得以开发，控制器参员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整参数。

这样能实现自动调整短的整定时间简便的操作，改善响应特性而推动了自整定控制技术的发展。

自整定技术可追溯到年代自适法还有使用曲线法的，如连续响应法。

然而这些调节方法只识别了系统动态信息的小部分，不能理想的调节参数。

随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人法为基础的控制策略，参数的整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。

控制器在过去的年，调节控制器参数的方法获得了极大的发展。

其中有利用开环阶跃响应信息，如响应曲线常运行时的输入输出数据，加以必要的数据处理和数学运算，估计出系统的数学模型，但自适应控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的，因此在工业生产中，大量采用的仍然是以控制算，其对象特性参数或结构发生改变。

自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内。

系统辨识就是通过测量被研究的系统在人为作用输入下的输出响应，或正统当前状态的改变情况按定的规律确定当前的控制策略届电气工程与自动化专业毕业设计论文在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。

在工业生产过程中，许多被控对象随着负荷变化或干扰因素的影响后通过适应机构来改变系统参数，或者产生个辅助的控制输入量，累加到系统上，以保证系统跟上给定的最优性能指标。

自适应控制系统具有如下功能在线进行系统结构和参数的辨识或系统性能指标的度量，以便得到系优的控制效果，如图所示。

图自适应原理框图这系统在运行过程中，根据参考输入控制输入对象输出和已知外部干扰来测量对象性能指标，并与给定的性能指标进行比较，做出决策，然主要表现在精度不太高自适应能力有限易产生振荡现象。

控制器发展现状自适应控制自适应控制系统是个具有定适应能力的系统，它能够认识环境条件的变化，并自动校正控制动作，使系统达到最优或次中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验第二，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，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入输出模糊集及模糊规则中。

但是，模糊控制也有缺陷使之具有定的智能水平模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性时变及纯滞后系统的控制。

除此，模糊控制还有比较突出的两个优点第，模糊控制在许多应用间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器王天骄模糊控制器设计模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力以获取动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异但个系统的语言控制规则却具有相对的性，利用这些控制规律间以获取动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异但个系统的语言控制规则却具有相对的性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器王天骄模糊控制器设计模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有定的智能水平模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性时变及纯滞后系统的控制。

除此，模糊控制还有比较突出的两个优点第，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验第二，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，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入输出模糊集及模糊规则中。

但是，模糊控制也有缺陷，主要表现在精度不太高自适应能力有限易产生振荡现象。

控制器发展现状自适应控制自适应控制系统是个具有定适应能力的系统，它能够认识环境条件的变化，并自动校正控制动作，使系统达到最优或次优的控制效果，如图所示。

图自适应原理框图这系统在运行过程中，根据参考输入控制输入对象输出和已知外部干扰来测量对象性能指标，并与给定的性能指标进行比较，做出决策，然后通过适应机构来改变系统参数，或者产生个辅助的控制输入量，累加到系统上，以保证系统跟上给定的最优性能指标。

自适应控制系统具有如下功能在线进行系统结构和参数的辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况按定的规律确定当前的控制策略届电气工程与自动化专业毕业设计论文在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。

在工业生产过程中，许多被控对象随着负荷变化或干扰因素的影响，其对象特性参数或结构发生改变。

自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内。

系统辨识就是通过测量被研究的系统在人为作用输入下的输出响应，或正常运行时的输入输出数据，加以必要的数据处理和数学运算，估计出系统的数学模型，但自适应控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度，这对于复杂系统是非常困难的，因此在工业生产中，大量采用的仍然是以控制算法为基础的控制策略，参数的整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。

控制器在过去的年，调节控制器参数的方法获得了极大的发展。

其中有利用开环阶跃响应信息，如响应曲线法还有使用曲线法的，如连续响应法。

然而这些调节方法只识别了系统动态信息的小部分，不能理想的调节参数。

随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整参数。

这样能实现自动调整短的整定时间简便的操作，改善响应特性而推动了自整定控制技术的发展。

自整定技术可追溯到年代自适应控制处于萌芽时期，年代国外有人设计了种自动调节式的过程控制器，因其价格高体积大可靠性差而未能商品化。

年代由于适用的控制理论的完善以及高性能微机的使用，才使得自整定控制器得以开发，控制器参数的自动整定技术设想已慢慢实现。

随着微处理技术的发展和数字智能式控制器的实际应用，在控制领域出现的系列新的技术课题之的被控对象动静态参数控制系统结构参数发生较大范围变化的情况下，控制系统仍能满足给定的品质指标，这是自适应控制的最基本特征，自适应控制可以在线不断整定参数，克服干扰，跟踪系统的时变特性，使控制对象达到定的目标。

同时，随着现代控制理论诸如智能控制自适应模糊控制和神经网络技术等研究和应用的发展与深入，为控制复杂无规则系统开辟了新途径，逐步弱化或取消了对受控对象数学模型结构不变的限制。

近年来，出现了许多新型控制器，对于复杂对象其控制效果远远超过常规控制。

王天骄模糊控制器设计模糊控制模糊控制的概念是由美国加利福尼亚大学著名教授首先提出的，经过多年的发展，模糊控制取得了瞩目的成就。

模糊控制适用于非线性数学模型不确定的控制对象，对被控对象的时滞非线性和时变性具有定的适应能力，同时对噪声也有较强的抑制作用，即鲁棒性较好。

但模糊控制器本身消除系统稳态误差的性能比较差，难以达到较高的控制精度。

而控制正好可以弥补其不足，近年来已有不少将模糊技术与传统技术结合起来设计模糊逻辑控制的先例。

在许多文献中介绍了多种能提高控制精度的模糊混合控制方案，例如引入积分因子的模糊控制器混合型模糊控制器另外将其与其它先进控制技术结合又有模糊自适应控制神经网络模糊控制等。

混合控制这种控制器的思想是在大偏差范围内采用控制，在小偏差范围内用控制，两者的转换由微机程序根据事先给定的偏差范围自动实现。

由于两种控制作用均包含有积分作用，故稳态精度相同，但控制比控制有更快的动态响应，更小的超调，比模糊控制具有更高的稳态精度。

引入积分因子的模糊控制器这种控制器或是积分环节加在误差输入量的模糊化之前和模糊控制器输出量的解模糊之后，在定程度上可减少系统余差，但消除系统极限环振荡的能力较弱，尤其模糊量化因子取的较大时，系统可能出现不稳定或是对误差的模糊值