基于simulink的模糊PID控制例子.docx
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1、1模糊PID用命令FUZZy翻开模糊控制工具箱。AnfiSediI翻开自适应神经模糊控制器,它用给定的输入输出数据建个一个模糊推理系统,并用一个反向传播或者与最小二乘法结合的来完成隶属函数的调节。SUrfVieW(newfis)可以翻开外表视图窗口8.1 模糊PID串联型新建一个SinlUlink模型同时拖入一个fuzzylogiccontroller模块,双击输入已经保存的fis模糊控制器的名字。由于这个控制模块只有一个输入端口,需要用到mux模块。模糊结合PID,当输出误差较大时,用模糊校正,当较小时,用PlD校正。8.2 模糊自适应PID(1) PID参数模糊自整定的原那么PID调节器的
2、控制规律为:u(k)=Kpe(k)+Kie(i)+Kdec(k)其中:KP为比例系数;Ki为积分系数;Kd为微分系数;e(k)、ec(k)分别为偏差和偏差变化率模糊自整定PID参数的目的是使参数KP、Ki、Kd随着e和ec的变化而自行调整,故应首先建立它们间的关系.根据实际经验,参数KP、Ki、Kd在不同的e和ec下的自调整要满足如下调整原那么:(1)当e较大时,为加快系统的响应速度,防止因开始时e的瞬间变大可能会引起的微分溢出,应取较大的Kp和较小的Kd,同时由于积分作用太强会使系统超调加大,因而要对积分作用加以限制,通常取较小的Ki值;(2)当e中等大小时,为减小系统的超调量,保证一定的响
3、应速度,Kp应适当减小;同时Kd和Ki的取值大小要适中;(3)当e较小时,为了减小稳态误差,Kp与Ki应取得大些,为了防止输出响应在设定值附近振荡,同时考虑系统的抗干扰性能,Kd值的选择根据IeCl值较大时,Kd取较小值,通常Kd为中等大小。同时按照需要,将输入语言变量E和EC分为7个模糊子集,分别用语言值正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示,它们的隶属函数为高斯型(gaussmf),输出语言变量Kp、KY、Kd,用语言值小正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示隶属函数为三
4、角型(trimf),方法二:图T模糊自适应Simulink模型根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型,应用模糊合成推理设计分数阶PID参数的模糊矩阵表,算出参数代入下式计算:Kp=KpO+(E,EC)p;Ki=KiO+(E,EC)I;Kd=KdO+(E,EC)d式中:KpO、KiO、KdO为PID参数的初始设计值,由传统的PID控制器的参数整定方法设计。(E,EC)p、(E,EC)i、(E,EC)d即(Kp,Ki,Kd)为模糊控制器的3个输出,可根据被控对象的状态自动调整Pn)三个控制参数的取值。PID控制器局部例子:下面是一个例子工业控制常见例子二阶惯性加纯滞后环节,传递函数为-Z
5、SG=,Tl=l,T2=l,T=0.3,模糊化因子,ke=kec=0.Ol;解模糊因子(Tis+)(T2s+)kl=0.5,k2=0.05,k3=0.05;PID初始值KPO=6.5;KiO=1;KdO=O5;设置采样频率为0.01s.建立Simulink系统模型如下。其中模糊控制器变量论域取-66.同时按照需要,将输入语言变量E和EC分为7个模糊子集,分别用语言值正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(Z)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB)来表示。对于模糊控制规那么按照上面的表选取。图5-绿色线为fuzzy_pid输出,红色线为常规PID输出四、量化因子Ke,Kec,Ku该如何
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- 基于 simulink 模糊 PID 控制 例子
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