内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）
p?Kp(e?1TI?edt?TDde) 式(4-l) dt
其中，p: 调节器输出
e： 调节器偏差输入信号
Kp：比例系数，常用比例带P表示，P=1/Kp
Ti： 积分时间，Ti越大，积分作用越弱，积分时间越 Td：微分时间
常规PID控制器原理框图如图4-4所示。
图4-4 PID控制原理图
PID控制器各个校正环节的调节作用如下： l)比例调节(P，Proportion)作用
比例调节作用是按比例反映系统的偏差，系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。
2)积分调节(I，Integral)作用
积分调节作用是使系统消除稳态误差，提高无差度。因为只要有误差，积分调节就进行，直至系统无误差，积分调节停止，积分调节输出为一常值。积分作用的强弱取决
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与积分时间常数Ti ，Ti越小，积分作用就越强。反之Ti大则积分作用弱，加入积分调节可使系统稳定性下降，动态响应变慢。积分作用常与另两种调节规律结合，组成PI调节器或PID调节器。
3)微分调节(D，Derivative)作用
微分作用反映系统偏差信号的变化率，具有预见性，能预见偏差变化的趋势，因此能产生超前的控制作用，在偏差还没有形成之前，己被微分调节作用消除，因此可以改善系统的动态性能。在微分时间选择合适的情况下，可以减少超调，减少调节时间。但微分作用对噪声干扰有放大作用，因此过强的加微分调节，对系统抗干扰不利。此外，微分反映的是变化率，而当输入没有变化时，微分作用输出为零，微分作用不能单独使用，通常需要与另外两种调节规律相结合，组成PD或PID制器。
对公式(4-1)进行离散化，离散的PID位置控制算式为:
pn
?TS?Kp?en?TI??ei?0niTD??? 式(4-2)
TS?其中，Ts:采样周期
pn:第n次采样时调节器的输出 en:第n次采样的偏差值 n:采样序号
将第n次采样的输出减去第 n-1 次采样的输出，得到PID调节器输出增量的 表达式为:
??TSTD△pn?Kp（ e?e）?e?(e?2e?e)?nn?1nnn?1n?2?TITS???Kp(en?en?1)?KIen?KD(en?2e1?en?2) 式(4-3)
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使用增量式算式的优点:
1)计算机只输出控制增量，即只输出变化部分，误动作时影响小。必要时通过逻辑判断进行保护，不会严重影响系统状态。
2)易于实现手动—自动的无扰动切换。 4.2.2 模糊控制原理
模糊控制（fuzzy）技术是一种由模糊数学、计算机科学、人工智能、知识工程等多门学科领域相互渗透、理论性很强的科学技术，实现这种模糊控制技术的理论，即称为“模糊控制理论”[18] 。模糊控制是一种逐渐得到广泛应用的智能控制方法，特别适用于具有非线性、大滞后、强耦合特性的复杂系统。与经典控制和现代控制方相比，模糊控制模拟人的逻辑思维方法，将以人的语言表达的控制策略改写为FUZZY控制规则。模糊控制不需要精确建立被控对象的数学模型，只需将操作、工艺技术人员的控制经验归纳总结，整理成多条控制规则，由被称为模糊控制器（Fuzzy Controller，缩写FC）的机器来实现[19]。
实际应用中广泛采用的二维模糊控制器（如图4-5），多选用受控变量和输入给定的偏差E和偏差变化率EC作为输入变量，因为它已经能够比较严格的反映受控过程中输入变量的动态特性，可满足大部分工程需要，模糊控制规则容易理解。它一般采用如if E and EC = Y then U =Z的条件语句所组成的推理规则。
图4-5中Y0为给定值；Y（t）为实测值；e为输入偏差；△e为输入偏差变化率；Ke，K△e分别为输入偏差和偏差变化率的量化因子；Ku为输出量化因子；E、△E为量化的输入值；U为模糊控制的输出量；u为实际输出量。
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图4-5 模糊控制系统结构图
模糊控制通过模糊逻辑和近似推理方法，把人的经验形式化，模型化，变成计算机可以接受的控制模型，让计算机代替人来进行有效的实时控制，为实现模糊控制[18-19]，计算机作为模糊控制器，必须解决以下三个问题：
1)输入量输出量的模糊量化；
2)建立模糊控制规则，或模糊控制规则表； 3)输出信息的模糊判决。
如图4-6所示，为模糊控制的原理框图:
模糊控制器SP+×ed/dtc_模糊量化模 糊 化EC模糊控制规则U~模糊判决u被控对象Y
图4-6模糊控制的原理框图
S: 系统的设定值，是精确量。
e，c: 系统偏差与偏差变化率，均是精确量。
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E，C: 经模糊量化处理后，偏差与偏差变化率变成的模糊量。
U: 模糊量的偏差与偏差变化率经模糊控制规则、近似推理处理后，得到模糊量
的控制作用U。
u: 对模糊量的控制作用U，经模糊判决，得到模糊控制器输出的精确量的控制
作用u，去控制被控对象。
模糊控制器的设计包括[18]：
1)明确在课题中模糊控制需要完成的任务。 2)详细总结本系统中操作人员的全部手动控制策略。 3)给出模糊控制器的结构图和被控对象的结构简图。 4)输入语言变量偏差。 5)输出语言变量控制量。 6)制定控制规则表。
7)求总模糊关系，制备输入输出响应表。
8)控制算法：在每个控制周期内，将采样得到的观测值通过量化因子或离散化公式，化成输入变量量化论域中的元素，用计算机查询模糊控制表，得到输出控制量的精确量，再用比例因子公式计算，便可得到精确的实际控制量。 4.2.3 Fuzzy控制器的结构及算法
模糊控制系统的品质在很大程度上取决于控制规则及隶属度的确定，控制规则是其核心，一般用IF a THEN b的表达形式，条件a可以是多个条件逻辑积。下面主要介绍本系统设计模糊控制器所采用的控制器结构、输入/输出和模糊控制规则[33]。
1)Fuzzy控制器结构的确定
本系统将给定值Fgi和输出反馈量Ffi进行比较，得到流量偏差Ei，进而可求出Ei
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