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1、,1,模糊自适应整定PID控制,在工业生产过程中，许多被控对象受负荷变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构易发生改变。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，但其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，在工业生产过程中，大量采用的仍然是PID算法。PID参数整定方法很多，但大多数都以对象特性为基础。 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PID参数，这样就出现了专家PID控制器。,2,模糊自适应整定PID控制,该控制器把
2、古典的PID控制与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。这种控制方法必须精确地确定对象模型，将操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，并运用推理对PID参数实现最佳调整。 由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标不易定量表示，专家PID方法受到局限。模糊理论是解决这一问题的有效途径，所以人们运用模糊数学的基本理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊规则及有关信息（如评价指标、初始PID参数）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（即专家系统的输入条件），运用模糊推理，即可实现对PID参数的最佳调整。,3,模糊自适应
3、整定PID控制,从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等各方面考虑，Kp、Ki、Kd的作用如下： 比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至会导致系统不稳定。 Kp越小，则会降低系统的调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。,4,模糊自适应整定PID控制, 积分作用系数Ki的作用是消除系统的稳态误差。 Ki越大，系统的静态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小，将使系统静态误差难以消除，从而影响系统的调节精度。 微
4、分作用系数Kd的作用是改善系统的动态性能，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但Kd过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰能力。,5,模糊自适应整定PID控制,为了设计控制器，需要用到一些方法去调整PID控制器的参数。齐格勒-尼克尔斯法则（Z-N法则） Z-N法则有两种实施方法，共同的目标都是使控制系统的阶跃响应具有25%的超调量。 第一种方法是在对象的输入端加一单位阶跃信号，测量其输出响应曲线，如果被测对象中既无积分环节，又无复数主导极点，则相应的阶跃响应曲线可视为是S形曲线。,6,模糊自适应整定PID控制,具有PID控制器
5、的闭环系统,7,模糊自适应整定PID控制,齐格勒和尼克尔斯给出了上表的公式，用以确定Kp、Ki和Kd，据此得出PID控制器的传递函数。,8,模糊自适应整定PID控制,这种PID控制器有一个极点在坐标原点，两个极点都在 处。故这种方法仅适用于对象的阶跃响应曲线为S形的系统。 第二种方法是先假设 ，Td=0，即只有比例控制Kp。具体方法是：将比例系数Kp值由零逐渐增大到系统的输出首次呈现持续的等幅震荡，此时对应的Kp值称为临界增益，用Kc表示，并记下震荡的周期Tc。,9,模糊自适应整定PID控制,齐格勒和尼克尔斯给出了左表的公式，用以确定Kp、Ki和Kd，据此得出PID控制器的传递函数。,具有比例
6、控制器的闭环系统,10,模糊自适应整定PID控制,求得相应的PID控制器的传递函数： 这种PID控制器有一个极点在坐标原点，两个零点均位于 处。故这种方法仅适用于系统的输出能产生持续震荡的场合。,11,模糊自适应整定PID控制,必须指出，用上述法则确定PID控制器的参数，使系统的超调量在10%60%之间，其平均值约为25%（通过对许多不同对象试验的结果），这是易于理解的，因为上述两个表中的参数值也是在平均值的基础上得到的。 由此可知，齐格勒-尼克尔斯法则仅是PID控制器参数调整的一个起点。若要进一步提高系统的动态性能，必须在此基础上对相关参数做进一步调整。,12,例：用Z-N法则确定PID控制
7、器参数,由于被控对象的传递函数中含有积分环节，因而只能用第二种方法确定PID的参数。假设 ，Td=0，则系统的闭环传递函数为,13,例：用Z-N法则确定PID控制器参数,则闭环特征方程为 令s=jw代入上式，并根据Re和Im分别为零，得到 K=Kc=30， ， s。根据Kc和Tc的值，利用表二，得到 Kp=0.6Kc=18 Ti=0.5Tc=1.405 Td=0.125Tc=0.3514,14,例：用Z-N法则确定PID控制器参数,因而所求PID控制的传递函数为,15,例：用Z-N法则确定PID控制器参数,可以看到，系统的超调量达到62%，显然这个数太大了，为此必须对PID控制器的参数进一步调
8、整。若保持Kp=18，把PID的双重零点移至s=-0.65处，使其传递函数变为,16,例：用Z-N法则确定PID控制器参数,可以看到，系统的超调量降到18%，这说明Z-N法则是精确调整PID参数的一个起点。为了使系统获得满意的动态性能，必须在Z-N法则的基础上，对PID参数作进一步的调整，这个工作一般在计算机上进行。,17,模糊自适应整定PID控制,自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入（利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改），以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。其结构为：,自适应模糊控制器结构,18,模糊自适应整定PID控制,离散PID控制算法为： 式中，k为
9、采样序号，T为采样时间。 PID参数模糊自整定是找出PID的3个参数kp，ki和kd与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec对控制参数的要求，从而使被控对象有良好的动、静态性能。,19,模糊自适应整定PID控制,模糊控制的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验，建立合适的模糊规则表。以下给出一种针对上述三个参数分别整定的模糊控制规则表：,20,模糊自适应整定PID控制,ki：,21,模糊自适应整定PID控制,kd：,22,模糊自适应整定PID控制,误差e和误差变化ec变化范围定义为模糊集上的论域，即： 其模糊子
10、集为e,ec=NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB，应用模糊合成推理设计PID参数的整定算法。第k个采样时间的整定为：,23,模糊自适应整定PID控制,工作流程图：,24,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,被控对象传递函数： 采样时间为1ms，位置指令为幅值为1.0的方波信号，r(k)=sgn(sin(2t)。,25,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,模糊系统fizzpid.fis结构,26,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,模糊系统fizzpid.fis结构,27,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,模糊推理系统的动态仿真环境,28,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,模糊PID控制阶跃响应,模糊PID控制误差响应,29,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,控制器输入u,Kp的自适应调整,30,例：模糊自适应整定PID控制仿真实例,Ki的自适应调整,Kd的自适应调整,
