论文总字数：20524字

摘 要

在工业生产领域中PID控制器一直是应用最普遍的控制装置，在控制器的设计过程中其至关重要的一环就是参数的整定。为提高生产效率，提升PID控制器的性能，本文将选取一种常用的自整定方式进行研究并对其算法进行分析，设计出性能更加优良的控制器。

本文借助仿真工具MATLAB/SIMULINK对一阶惯性系统进行仿真分析，观察其在特定输入条件下的输出特性，通过自整定装置使其获得比常规控制器更加优秀的输出特性。在本文研究的是模糊PID自整定技术，通过对模糊PID控制器以及常规控制器与特定输入的比较，对两种情况进行分析，所得结果对于模糊PID控制器在工业领域进一步发展具有重要的指导意义。

论文主要包括对技术方法介绍，算法原理研究，以及实际的仿真建模等过程，同时运用对比试验的方法，来研究模糊PID控制器的性能以及其算法的分析研究及设计过程。

研究结果表明：相比于经典PID控制器，模糊PID自整定控制器具有更加优良的性能，其稳准快特性更好。

关键词：参数的整定；模糊PID控制；SIMULINK仿真；自整定算法

Abstract

In the industrial production field, PID controllers have always been the most commonly used control devices. The most important part of the controller design process is the setting of parameters. In order to improve production efficiency and improve the performance of PID controller, this paper studies its self-tuning algorithm and designs a controller with better performance.
This article uses the simulation tool SIMULINK to simulate and analyze the first-order inertial system, observe its output characteristics under specific input conditions, and make it obtain better output characteristics than conventional controllers through self-tuning devices. By comparing fuzzy PID controllers and conventional controllers with specific inputs, the two cases are analyzed, and the results obtained have important guiding significance for the further development of fuzzy PID controllers in the industrial field.
The thesis mainly studies the analysis and design process of fuzzy PID controller algorithm.
The research results show that, compared with the classic PID controller, the fuzzy PID self-tuning controller has better performance and its stable and fast characteristics are better.

Key words: Parameter tuning; Fuzzy PID control; SIMULINK simulation; Self-tuning algorithm

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 课题设计的目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 设计目标 2

1.4 论文主要内容 2

第2章 PID参数自整定总体方案设计 4

2.1 方案选择——模糊推理法 4

2.2 相关技术理论 4

2.2.1 PID自整定简介 5

2.2.2 模糊推理法——参数预处理 5

2.2.3 模糊推理法——参数模糊化处理 5

2.2.4 模糊推理法——模糊推理过程 6

2.2.5 模糊推理法——控制解模糊 7

2.2.6 模糊推理法——输出参数过程 7

2.3 本章小结 8

第3章 模糊推理法PID自整定控制器设计 9

3.1 模糊PID控制器综述 9

3.2 模糊化处理 9

3.2.1 模糊化处理算法研究 9

3.2.2 模糊化处理的应用 12

3.3 模糊规则及模糊推理算法 13

3.3.1 模糊规则的制定 13

3.3.2 模糊推理算法 14

3.4 解模糊算法 14

3.4.1 最大隶属度法 14

3.4.2 重心法 15

3.4.3 两种算法比较 16

3.5 本章小结 18

第4章 模糊推理法PID自整定控制系统仿真 19

4.1 模糊推理法PID自整定控制器设计 19

4.2 模糊推理法PID自整定控制器构建 21

4.3 模糊PID控制器与常规控制器性能比较 22

4.4 系统的改进 24

4.5 给定输入条件下系统仿真 26

4.6 本章小结 29

第5章 总结 30

参考文献 31

附录A 模糊规则 32

附录B 相关数据导出 33

致谢 35

第1章 绪论

1.1 课题设计的目的及意义

PID控制器（Proportional-Integral-Derivative比例积分微分控制器）在工业生产领域的应用极其广泛，绝大多数的系统的控制问题都可以通过设计PID控制器解决。自PID控制器诞生以来，又产生了许许多多种类的新型控制器，但是自始至终，PID控制器因为其自身的结构组成简单，构建方便等诸多特点，在工业生产控制器领域始终占据着主要地位。

在PID控制器的设计及其应用领域，P、I、D三个参数的整定问题始终是关键问题。参数整定，顾名思义就是通过调整控制器自身的各项参数使得系统的过渡过程达到生产要求的性能指标。其中P、I、D三个参数的选取关乎控制器的质量好坏，合适的参数有利于工业生产，而且会产生更好的经济效益。因此当设计过程合理，相关硬件设备符合要求的基础上，合适的参数便成为控制系统是否优秀的决定性因素。根据相关文献显示，控制系统的动/静态性能较差达不到相关工业生产要求的原因中，仅控制器参数选取的不合适这一种原因便占30％左右。剩下的则是多种因素，比如过程控制系统中的关键阀门、传感器灵敏度、系统采样频率f、各种噪声等等。同时还有相关的文献也表达了与前文类似的观点：在当今的工业生产领域的控制器中有三成的控制器的参数是离线整定完成的即采用商家整定好的参数。但是过程控制系统多种多样，环境的影响也在不断变化，同时好要考虑设备的老化磨损等原因，预设的合理的参数设定随着时间的推移会变得不再理想，是控制系统的性能出现问题，严重的甚至影响工厂的经济效益。

在前文中也提到过，PID控制器的参数需要同时兼顾P、I、D三个参数的合适程度，要有相关的技术人员具有一定的经验，因此常规PID控制器的参数整定十分麻烦，从而也无法使控制器到达想要的性能结果。也正是鉴于此情况，提出了参数的自整定技术。由于参数整定的目的便是获得更好的动态性能，因此自整定技术的关键便是将他们二者起来，得到理想的输出。

1.2 国内外研究现状

自PID控制器诞生以来，关于其自整定的技术一直受到工控领域的聚焦，PID参数自整定技术是一种先进的控制策略。PID参数整定技术由工程师齐格勒（Ziegler）和尼克尔斯（Nichols）提出的，自从他们提出整定方法之后，许许多多的技术理论被应用于参数整定的领域。

PID参数整定的方法由很多种，按照其发展的时间阶段分，可以分为前期的常规PID参数整定方法以及后期的智能PID参数整定方式^[1]。其中常规的PID参数整定方法主要有前文两位工程师提出的齐格勒-尼克尔斯法（主要利用的是首先将积分和微分增益设置为0，然后比例增益逐渐增加，直到到达最大增益，这种情况下控制器的输出为不断振荡的形态^[2]。然后根据最大增益与震荡的周期T的不同情况，来设置比例、积分和微分环节的P、I、D参数）、根据通过使系统产生衰减振荡得到的衰减曲线法以及基于ISTE（即时间乘平方误差积分准则——）最优法等等^[3]。后来随着技术的发展而来的智能PID参数整定方法，如专家式智能算法（根据受控对象和控制规则，通过智能方式来利用使得控制系统得到优化）、神经网络算法（主要是通过神经元和神经网络训练从而得到想要的控制算法），模糊算法（通过设定由经验而来的模糊控制规则不需要具体的数学模型，根据规则库来模拟人工判断得到相应的理想控制器）等。同时也还有其他诸多划分种类的标准如：单/双变量、线性非线性等等。

近年以来，国内外的工控领域对PID控制器自整定技术的研究逐渐深入，并且将其越来越广泛地应用于实际的工业过程解决相应的控制过程遇到的问题，如前文提到的环境中的干扰，针对干扰需要提高抗干扰性；针对设备磨损老化的提升控制器鲁棒性（Robust）。

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