工程训练——双容水箱PID控制
图4-7
EC的隶属函数图形如下图
图4-8
U的隶属函数图形如下图
图4-9
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工程训练——双容水箱PID控制
（2）模糊控制规则 模糊控制规则如下表
表4-1
NB NM NS O PS PM PB NS NM NB NB NB NB NB PS PS NS NM NM NB NB NM PS PS O NS NS NM NM NS PS PS O O O NS NS O PS PM PS PS O NS NS PS PM PM PM PM PS PS NS PM PB PB PM PM PM PS NS PB PB （3）模糊变量的赋值表 模糊变量E的赋值分别如
表4-2
E B NM NS O PS PM PB
模糊变量EC的赋值分别如
表4-3
E B NM NS O PS PM PB
--3 2 N10.0 .5 0 1.0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 1 2 3 00000 0.5 0 0 0 0 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0 0 0 0 0.5 1.0 --3 2 N10.0 .5 0 1.0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 1 2 3 00000 0.5 0 0 0 0 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0.5 0 0 0 0.5 1.0 0 0 0 0 0.5 1.0 22
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模糊变量U的赋值分别如
表4-4
E B NM NS O PS PM PB
得到的模糊控制器的输出曲面如图
-4-.5 3 N1.00 .5 0 1.0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 4.5 .5 .5 0 00 00 0.5 0 0 1.0 0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0 1.0 1.0 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0 1.0 1.0 0 0.5 -1
图4-10
4.3.2 PID控制部分
PID部分是当输入的|e|＜0.5时，主要是控制系统的稳定性。PID参数的主要通过临界比例度法进行整定，然后根据实际的控制效果，进行调节。最后确定的PID参数如下：
Kp=0.465 Ki=5.2 Kd=0.08
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五．控制器的设计
模糊控制器的输入为误差和误差变化率：误差e=r-y，误差变化率ec=de/dt，其中r和y分别为液位的给定值和测量值。把误差和误差变化率的精确值进行模糊化变成模糊量E和EC，从而得到误差E和误差变化率EC的模糊语言集合，然后由E和EC模糊语言的的子集和模糊控制规则R（模糊关系矩阵）根据合成推理规则进行模糊决策，这样就可以得到模糊控制向量U，最后再把模糊量解模糊转换为精确量u，再经D/A转换为模拟量去控制执行机构动作。
图5-1
该控制器的特点是在大偏差范围内利用模糊推理的方法调整系统的控制量U，能够获得较好的动态性能，反应时间加快。而在小范围偏差范围内转换成PID控制，获得较好的静态性能。
从仿真曲线和性能指标可以看出，与常规的PID控制相比，模糊PID控制器能使系统响应的超调减小，反应时间加快。尤其是在系统具有延迟的模型结构和参数不确定的情况下，模糊PID控制具有更佳的控制效果。
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六.仿真结果与分析
本设计采用了Matlab的Simulink工具箱和Fuzzy工具箱进行了系统仿真，其中系统的传递函数为
2?5sG0(S)?e
100s2?20s?1其中Simulink的仿真计算图如下
图6-1
其中PID参数为： Kp=0.465 Ki=0.08 Kd=5.2
模糊控制和PID控制转换的设定值为：|e0|=0.5
当只有PID调节，没有加入模糊控制时的仿真曲线如下：
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