PI控制作为PID控制的典型代表,以其算法简单、鲁棒性好及可靠性高,被广泛应用于工业过程控制和运动控制中。但传统PI控制适用于建立精确的数学模型的确定性控制系统,而大多数工业过程不同程度地存在非线性、大滞后、参数时变性和模型不确定性,因此普通的PI控制器难以获得满意的控制效果。模糊控制不要求被控对象的精确模型且适应性强,能够克服传统PI控制器的缺点,可以将模糊控制器与PI控制器结合起来构成复合控制器,模糊-PI双模控制同时具备PI控制的稳态性能和模糊控制的动态性能,起到良好的控制效果。
1 模糊-PI双模控制系统结构
模糊-PI双模控制系统由模糊控制器(FC)和PI控制器并联组成,并由控制开关进行模式选择,其结构如图1所示。
图1 模糊-PI双模控制系统结构图
其工作原理是当系统偏差较大,落在某个阈值A以外时,就采用模糊控制以获得良好的动态性能;当系统偏差较小,落在阈值以内时,就采用PI控制以获得较好的稳态性能。
控制开关的控制规则可以描述为:
2 模糊-PI双模控制系统的设计
2.1 被控对象的选取
在控制工程实践中,典型的二阶系统很常见,即便对于许多高阶系统,在一定条件下也可近似作为二阶系统来研究。广义对象系统的传递函数可近似看为:
其中K1、K2是根据控制对象的变化可以取不同的数值来模拟系统的非线性特征。
2.2 PI控制器设计
为获得较好的稳态控制效果,普遍采用PI控制,也就是在系统中加入1个比例放大器和1个积分器。通过参数整定得到PI控制器的参数为Kp=0.5,Ki=8,单位阶跃响应曲线如图2所示。
图2 单位阶跃响应曲线
2.3 模糊控制器设计
2.3.1 确定输入、输出隶数度函数
模糊控制器采用二维结构,以偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入信号,将模糊控制器进行模糊化、模糊逻辑推理、解模糊化等一系列操作,最后得到模糊控制器输出控制量信号u。模糊推理输入的语言变量为E和EC,模糊论域为[-6,6],输出模糊论域变量为U,模糊论域为[0,10]。实际偏差e的变化范围是[-0.5,0.5],实际偏差变化率ec的变化范围是[-1,1],实际输出控制量u的变化范围是[0,10]。因此可确定偏差e的量化因子Ke=12,偏差变化率ec的量化因子Kec=6,控制量u的量化因子Ku=1。变量E的语言值设定为6个,即{负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)};将变量EC的语言值设定为5个,即{负大(NB)、负小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正大(PB)};输出变量U的语言值设定为5个,即{负大(NB)、负小(NS)、零(Z)、正小(PS)、正大(PB)},并设定好隶属函数,如图3、图4和图5所示。
图3 E隶属度函数图
图4 EC隶属度函数图
图5 U隶属度函数图
2.3.2 模糊规则设计
模糊-PI双模控制中的模糊控制器主要工作在过渡过程,希望模糊控制能加快系统响应速度,根据偏差和偏差变化率的不同状态、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,得到模糊控制规则如表1所示。[page]
表1 模糊-PI双模控制的模糊控制规则
3 模糊-PI双模控制系统的仿真
3.1 建立模糊推理系统结构
在MATLAB命令窗口键入fuzzy研命令进入模糊逻辑工具箱,在FISEditor窗口的Edit菜单下确定输入、输出变量的论域范围和各个语言变量的隶属函数形状等参数,双击每个图标就可以进行编辑,得到模糊控制器的文件。
3.2 建立模糊控制规则
用Edit菜单下的rules打开模糊规则编辑器确定“IF…THEN”形式的模糊控制规则。u共有控制规则30条,每条规则的加权值都缺省为1,推理算法为max-min合成法,解模糊方法采用取中位数法。将设计好的模糊控制器保存在一个用户自己定义的文件,后缀为fis。
3.3 创建仿真框图
在Simulink环境下,建立模糊-PI双模控制器仿真系统结构,如图6所示,仿真结果如图7所示。
图6 双模控制器在Simulink环境模型
图7 模糊-PI双模控制器仿真结果
双模系统稳定且消差的关键在Kp、Ki两个参数的选择上,A的主要作用是用来改善仿真曲线前端的形态,即调节超调量和上升时间的。从仿真结果可以看出,模糊-PI双模控制系统的上升时间和最大超调量都有所减少,系统性能更好。
4 结束语
本文提出的模糊-PI双模控制器,当系统偏差较大,采用模糊控制以获得良好的动态性能;当系统偏差较小,采用PI控制以获得较好的稳态性能。通过在Matlab/Simulink环境下的仿真研究,从仿真结果可以看出,与典型PI控制器相比,模糊-PI双棋控制器能很好地解决前者上升时间长、超调量大缺点。模糊-Pl双模控制系统在快速性、稳定性及准确性方面都有较大的改善。
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