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摘 要

PID（比例 积分 微分）控制具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点,尤其适用于可建立精确数学模型的控制系统。而对于一些多变量、非线性、时滞的系统，传统的PID控制器并不能达到预期的效果。

随着模糊数学的发展，模糊控制的思想逐渐得到控制工程师们的重视，各种模糊控制器也应运而生。而单纯的模糊控制器有其自身的缺陷—控制效果很粗糙、控制精度无法达到预期标准。但利用传统的PID控制器和模糊控制器结合形成的模糊自适应的PID控制器可以弥补其缺陷；它将系统对应的误差和误差变化率反馈给模糊控制器进而确定相关参数，保证系统工作在最佳状态，实现优良的控制效果。

论文介绍了参数自适应模糊PID控制器的设计方法和步骤。并利用MATLAB 中的SIMULINK 和模糊逻辑推理系统工具箱进行了控制系统的仿真研究，并简要地分析了对应的仿真数据。

关键词: 经典PID控制; 模糊控制;模糊PID控制器; 参数整定; MATLAB仿真

Nonlinear Analysis: Real World Applications

ABSTRACT

Applications of internal model control (IMC) based single loop controller tuning in atmospheric and vacuum distillation units were investigated. The robust IMC-PID controller not only inherits the virtues that the IMC controller has.but also has a simple and general structure such as that of a PID controller. Tuning and optimization of controllers becomes more convenient using the IMC-PID controller. It can also become easier to achieve in a distributed control system (DCS) via control module configuration. In order to make it easier to apply in industrial processes, the modeling problem of the industrial process should be resolved. In this paper, a convenient closed-loop system identification strategy based on new Luus-Jaakola (NLJ) algorithm was presented, meanwhile, the principle of IMC-PID was interpreted. A software package was developed, capable of collecting actual data on-line, obtaining the process model and optimizing the parameters of the controllers.It was applied in an atmospheric and vacuum distillation unit of are finery to tune the PID parameters of all controllers. The application results demonstrate the validity of the proposed method.

Keywords: IMC-PID; System identification; Refinery; Atmospheric and vacuum distillation unit

目录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪 论 1

1.1 课题研究的背景及意义 1

1.2 模糊控制系统 3

1.3控制器发展现状 4

1.3.1 自适应控制 4

1.3.2　PID控制器 6

1.3.3 模糊PID控制 6

1.3.4 模糊自适应PID控制器 7

1.4论文的主要内容和目的 9

第二章 常规PID控制器 10

2.1 PID控制系统 10

2.1.1 PID控制器的基本结构和原理 10

2.1.2 PID控制器参数对控制性能的影响 11

2.2 临界比例度法整定PID参数 14

2.2.1 PID参数整定的作用与分类 14

2.2.2 临界比例度法 14

第三章 模糊控制器及其设计 17

3.1 模糊控制系统 17

3.1.1 模糊控制系统的组成 17

3.1.2 模糊控制的特点 18

3.2 模糊控制器的分类 19

3.2.1 按输入输出变量个数分类 19

3.2.2 模糊控制器其他分类 21

3.3 模糊控制器的隶属函数 21

3.4模糊控制器的解模糊过程 24

第四章 模糊PID控制器的设计 25

4.1 模糊PID控制器组织结构和算法的确定 25

4.2 模糊PID控制器模糊部分设计 25

4.2.1 定义输入、输出模糊集 25

4.2.2 确定输入输出变量的实际论域 26

4.2.3 定义输入、输出的隶属函数 26

4.2.4 确定模糊规则并建立模糊控制规则表 28

4.2.5 模糊推理 30

第五章 模糊PID控制器的MATLAB仿真 32

5.1 模糊控制部分的仿真 32

5.1.1 定义输入输出变量并命名 32

5.1.2 编辑隶属函数 32

5.1.3 编辑模糊规则库 33

5.2 对模糊控制器的SIMULINK建模 34

5.2.1 模糊系统载入 34

5.2.2建立模糊子系统 35

5.3 PID部分的建模 35

5.4 模糊PID控制器的建模 36

5.5对控制系统进行建模 37

5.6 控制系统的SIMULINK仿真研究 38

第六章 结束语 42

参考文献 43

致谢 46

绪 论

1.1 课题研究的背景及意义

常规PID控制经过半个多世纪的发展，已经成为工业过程控制中生命力最顽强、应用最广泛的基本控制策略。由于规律简单、鲁棒性好、运行可靠、易于实现等特点，在微处理技术迅速发展的今天，仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器。PID调节器实际是一个放大系数可自动调节的放大器，动态时，放大系数较低，可以防止系统出现超调与振荡；静态时，放大系数较高，可以蒱捉到小误差信号，提高控制精度。

PID控制器是把比例、积分和微分作用结合起来，以利用其各自的优点，通过线性组合作为控制器的输出量，作用于被控对象PID控制器内各环节作用如下所述：

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