0 引言
在工業生產過程中，許多被控對象隨著負荷變化或干擾因素的影響，其對象特性參數或結構發生改變，而且現代工業生產過程往往都是時變、非線性、大時滯的復雜系統，系統的精確數學模型往往難以獲得，經典的PID控制方法遇到了難以克服的困難，而且在實際生產現場，由于常規PID參數整定方法繁雜，其參數整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性差。
人們一直在尋求PID參數調整的自適應技術，以適應復雜的工況和高指標的控制要求。隨著控制理論和計算機技術的發展，人們利用人工智能的方法將操作經驗作為知識存入計算機中，根據現場實際控制情況，計算機能根據工況和控制要求自動調整PID參數，實現PID的智能控制。本文將模糊控制與PID控制結合起來，構造自適應模糊PID控制器，實現PID參數的最佳調整，以增強系統對不確定因素的適應性。
1 自適應模糊PID控制器的設計
以常規PID控制為基礎，采用模糊推理理論，將被控制量的偏差e和偏差變化率ec作為二維模糊控制器的輸入變量，通過模糊控制器的輸出變量，利用模糊控制規則在線調整PID各參數，便構成了自適應模糊PID控制系統。自適應模糊PID控制器結構框圖如圖1所示。
在系統分析的基礎上，將系統偏差e和偏差變化率ec作為模糊控制器的輸入，PID控制器的三個控制參數kp，ki，kd作為輸出。設定輸入變量偏差e和偏差變化率ec語言值的模糊子集為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}，并簡記為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}。輸入輸出變量的隸屬度曲線如圖2～圖4所示。偏差e和偏差變化率ec的論域定為[-3，3]，輸出參數kp的論域定為[-0．3，0．3]，ki的論域定為[-0．08，0．08]，kd的論域定為[-3，3]，隸屬度函數NB、PB選為高斯函數，其余選為在論域范圍內均勻分布、等距離的三角函數。
2 模糊PID控制器的控制規則設計
通常，PID控制器的控制算式為：
針對不同的偏差e和偏差變化率ec，被控過程對參數kp,ki,kd的自整定要求滿足以下規律：
(1)當偏差|e|較大時，應取較大的kp和較小的kd，以加快系統的響應速度，提高系統的靈敏度；
(2)當偏差|e|中等時，應取較小的kp以及適當的ki和kd，以使系統具有較小的超調量，獲取系統良好的相對穩定性：
(3)當偏差|e|較小時，應取較大的kp和ki以及適當的kd，以避免在平衡點附近出現震蕩，使系統具有較好的穩定性。
模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗，建立合適的模糊控制規則表，得到針對參數kp,ki,kd分別整定的模糊控制表，如表1所示。
3 SIMULINK仿真
打開MATLAB文件編輯器，編寫M文件。在M文件中創建模糊控制系統接口，增加模糊語言變量(二個輸入、三個輸出)，并設定各變量的論域及模糊推理規則，給定輸入，根據模糊推理得到輸出。編寫出模糊控制規則fuzzypid．fis。運行所編寫的模糊控制規則，并將控制規則導入工作空間。在MATLAB／SIMULINK環境下，建立仿真模型，并將Fuzzy Logic Controller模塊的參數設定為fuzzypid．fis，就建立了系統的模糊PID參數自調整系統。
設被控對象的傳遞函數為
建立系統的SIMULINK模型如圖5所示。
設定PID參數的初始值分別為kp=0．35，ki=0．0，kd=1，并在第0．32s時加上數值為1的強干擾，采用模糊自適應PID控制的階躍響應如圖6所示。
從仿真結果可以看出，模糊自適應PID控制器系統具有良好的快速性和穩態控制精度，并且抗干擾能力強。在常規PID算法的基礎上，通過計算當前系統誤差e和誤差變化率ec，應用模糊控制推理系統，查詢模糊矩陣表對系統進行參數調整，在動態過程中改變PID的參數，較好地發揮了兩種控制方式的優點，提高了系統的控制質量。同時，在系統仿真實驗過程中，可以看出應用SIMULINK仿真軟件的方便之處，仿真簡單、速度快，而且模糊控制規則以及系統的論域、隸屬度函數調整方便，容易實現。
4 結語
采用模糊自適應PID控制算法，系統的響應速度加快，控制精度提高，穩態性能變好，而且幾乎沒有超調和震蕩，魯棒性好。這是單純的PID控制難以實現的，而且采用模糊PID控制的顯著特點是在同樣精度要求下，系統的過渡過程時間變短，靈敏度提高，這些具有重要的實際應用價值。