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近年来，随着人工智能技术的发展，智能控制得到迅速发展，而将智能技术和常规控制方法有机的融合在一起，利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场实际情况，计算机能自动调整参数，就形成了许多形式的智能控制器。
1、专家系统智能自整定控制器
专家控制是将人的感性经验和定理算法结合的一种传统的智能控制方法[4]，专家系统应包括专家知识库、数据库和逻辑推理机三部分。专家系统可视为广义调节器，专家知识库中己经把熟练操作工或专家的经验和知识构成参数选择手册，这部手册记载了各种工况下被控对象所对应的P、I、D参数，数据库根据被控对象的输入与输出信号及给定信号提供给知识库和推理机。推理机能进行启发式推理，决定控制策略。
2、基于神经网络的控制器
人工神经网络控制方法是基于人脑控制行为的生理学研究而发展起来的，是一个具有广阔前景的智能控制方法[4]。在常规控制器的基础上，加入一个神经网络控制器，构成基于神经网络控制器。神经网络控制器通过向常规控制器的输出进行学习，目标是使反馈误差逐渐趋于零。一旦系统出现干扰，以构成的反馈控制器马上可以重新起作用。因此，采用这种前馈加反馈的智能控制方法，不仅可确保控制系统的稳定性和价棒性，而且可有效地提高系统的精度和自适应能力。
3、模糊控制器
在大多数工业控制过程中经常会碰到大滞后、时变、非线性的复杂系统，有时甚至是非常严重的，同时有些过程很难建立或不能建立精确的数学模型。因而一般的PID控制无法实现对这样过程的精确控制。模糊控制器3是近年来发展起
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来的新型控制器，其优点是不需要掌握受控对象的精确数学模型，根据人工控制规则组织控制决策决定控制量的大小。在一般的模糊控制器中，考虑到模糊控制器实现的简易性和快速性，通常采用二维模糊控制器结构形式。而这类控制器都是以误差E和误差变化率EC为输入语言变量，因此它具有类似于常规控制器的作用，采用该类模糊控制器的系统有可能获得良好的动态特性，而静态特性则不能
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另人满意。由比例、积分、微分的特点可知，积分控制作用能消除稳态误差，但动态响应慢，比例控制作用动态响应快，微分控制作用能加快系统的动作速度，减小调节时间。将模糊控制和控制器两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活而适应性强的优点，又具有控制精度高的特点。由于不需要建立过程精确的数学模型，因此得到了越来越广泛的应用。 1.3 控制的优点
1、原理简单，使用方便。
2、适应性强，可以广泛应用于化工、热工、冶金、以及造纸、建材等各种生产部门。按控制进行工作的自动调节器早以商品化。在具体实现上它们经历了机械式、液动式、电子式等发展阶段，但始终也没有脱离的范畴。即使目前最新式的过程控制计算机，其基本的控制功能也仍然是控制。
3、鲁棒性强，即其控制品质对被控对象的变化不大敏感。
由于具有这些优点，在过程控制中，人们首先想到的总是控制。一个大型的现代化生产装置的控制回路可能多达一二百甚至更多，其中绝大部分都采用PID控制。
但生产过程规模的不断扩大、控制的难度越来越大、控制的精度要求越来越高，传统的控制已经不能够完全适应，就是说，要不断改进的控制的方式以适应不断变化的控制要求。 1.4 传统控制局限性
控制是建立在知道被控对象精确的数学模型的基础之上的，而实际系统中往往存在着这样的情况：
1、许多系统，特别是工业生产过程是极其复杂的，这样就很难得到确切的 描述这些过程的传递函数或状态方程。
2、由于对系统的了解不可能完全清楚，所以建立的数学模型就不可能与实 际系统完全吻合，也就得不到精确的数学模型，而只能是一种近似。
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3、往往为了数学上处理方便起见而简化数学模型，以牺牲准确性来换取处 理上的方便。这样的结果很难让人满意的，甚至还会产生错误。
4、在某些领域经常无法建立数学模型。
这就说明了，常规控制存在着很大的局限性，它对于一些控制系统显得无能为力。另外，由于计算机技术的飞速发展，包含将人类思维这样复杂操作由计算机代替的领域日益增加，这是常规无法胜任的，必须对其的控制方法进行改进。针对常规控制的局限性，人们努力探索绕过精确数学模型的建立对系统进行控制的方法，模糊控制就是其中之一。在1947年，人们第一次将模糊逻辑和模糊推理用于锅炉和蒸汽机的控制，实用效果良好，宣告模糊控制的诞生。直到今天模糊控制技术得到了很大的发展，本设计是在模糊控制的理论的基础上，采用控制和模糊控制相结合的方式，构造一个模糊自适应整定控制器来实现对温度的有效控制。
1.5 论文的主要内容
模糊控制是基于规则的智能控制，它建立在人类思维具有模糊逻辑特性的基础上的。目前，模糊控制已成为工业控制自动化领域内广泛研究和应用的控制器。这主要归结于模糊控制器的一些特点：无需知道被控对象精确的数学模型；它是一种反映人类智慧思维中的模糊量，这些模糊量和模糊推理是人类通常智能活动的体现，易被人们接受。模糊控制与最优控制、自适应控制等高级控制相比较，具有不需要事先知道被控对象的精确数学模型的特点。模糊控制的核心是它用具有模糊性的规则去执行控制，这种控制的控制规则充分反映了人的智能活动。
控制器并不是越先进越好、越复杂越好。许多在理论上声称有多大的先进性和优越性的控制器(或控制技术)在与控制器对抗中残败。控制器为何能在其诞生半个多世纪后的今天，仍能击败众多新型的控制器的竞争，而被广泛应用于过程控制，其最根本的原因就是：简单、易用。实践中存在无数不同类型的系统，如其他的控制技术一样，模糊控制也有其适用性，这与其特点是紧密相连的。H.Ying教授提出了采用模糊控制的两个准则：（1）被控制系统模型未知但已知其为高度非线性、时变或者有时延：（2）控制不能产生满意的控制性能。考虑到模糊控制
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的特点，第一个准则是显然的。第二个准则主要考虑到控制算法在世界范围内90%以上的工业过程中被采用,控制技术已经得到很好的发展，对于线性系统，应该避免采用模糊控制，无论系统模型是否可知。对于线性系统模糊控制没有优势。对于一些非线性、时变或具有时延的系统，如果控制可以产生满意的控制效果，那么也无须采用模糊控制。正是因为如此人们才提出了许多控制系统的设计和增益调节方法，将模糊控制技术与控制技术相结合形成非性线控制算法以提高控制性能。
本文主要研究了参数的各种自整定策略，对模糊控制与自整定的结合理论进行了详细论述。
论文内容循序渐进，共分六章，内容安排如下：
第一章：介绍了控制器应用现状及存在的问题，智能控制策略及其在参数整定中的应用，介绍了一些工业化商品，最后给出本文要研究的内容。
第二章：介绍了控制器的基本原理，数字式控制器的基本原理及改进了的控制器；系统地分析比较了参数整定、自整定的传统方法、改进方法和它的发展趋势，为后面的研究工作做铺垫。
第三章：论述了模糊控制的发展历史、基本工作原理，详细论述了模糊自整定PID控制器的理论推导及设计过程。
第四章：用不同模型的仿真来说明模糊自整定的优势和改进方法的简易及可行性。
第五章：在前两章理论分析及仿真的基础上，研制了实验用的基于模糊自调整PID控制器，详细介绍了软硬件的实现方法和所获得的一些经验。
第六章：本文的结论部分。
第二章 控制器参数整定方法
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2.1 控制器的基本原理
控制器也就是比例、积分、微分控制器，是一种最基本的控制方式，它是复杂调节和计算机直接数字控制的基础[1]。常规的常规系统原理图如图2.1所示：
比例 r(t) + e(t) u(t) y(t) 积分 被控对象 -
微分 图2.1 PID控制系统原理
控制器根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成控制偏差e(t)，从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为：
?1 u(t)?Kp?e(t)?Ti??t0e(t)dt?Tdde(t)?? (2.1) dt?其中e(t)=r(t)?y(t)为系统误差，Kp、Ti、Td分别为比例系数、积分系数和微分系数。在图2.1的基础上，我们不妨简单分析一下控制器各校正环节的作用[7]：
1、比例环节的引入是为了及时成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，以最快速度产生控制作用，使偏差向减小的方向变化。
2、积分环节的引入主要用于消除静差，即当闭环系统处于稳定状态时，则此时控制输出量和控制偏差量都将保持在某一个常值上。积分作用的强弱取决于积分时间常数，时间常数越大积分作用越弱，反之则越强。
3、微分环节的引入是为了改善系统的稳定性和动态响应速度，它可以预测将来，能反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号值变的太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。 2.2 参数整定方法