文档介绍：Fuzzy-simulink有关模糊PID问题概述最近很多人问我关于模糊PID的问题,我就把模糊PID的问题综合了一下,希望对大家有所帮助。一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗?不是,通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种:1、大误差范围内采用模糊控制,小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。一般用1和3比较多,MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。由于自适应模糊PID控制效果更加良好,而且大多数人选用自适应模糊PID控制器,所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系,在运行时不断检测e及ec,通过事先确定的关系,利用模糊推理的方法,在线修改PID控制器的三个参数,让PID参数可自整定。就我的理解而言,它最终还是一个PID控制器,但是因为参数可自动调整的缘故,所以也能解决不少一般的非线性问题,但是假如系统的非线性、不确定性很严重时,那模糊PID的控制效果就会不理想啦。三、模糊PID控制规则是怎么定的?这个控制规则当然很重要,一般经验:(1)当e较大时,为使系统具有较好的跟踪性能,应取较大的Kp与较小的Kd,同时为避免系统响应出现较大的超调,应对积分作用加以限制,通常取Ki=0。(2)当e处于中等大小时,为使系统响应具有较小的超调,Kp应取得小些。在这种情况下,Kd的取值对系统响应的影响较大,Ki的取值要适当。(3)当e较小时,为使系统具有较好的稳定性能,Kp与Ki均应取得大些,同时为避免系统在设定值附近出现振荡,Kd值的选择根据|ec|值较大时,Kd取较小值,通常Kd为中等大小。另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定,当然你先得弄明白PID三个参数Kp,Ki,Kd各自的作用,尤其对于你控制的这个系统。四、量化因子Ke,Kec,Ku该如何确定?有个一般的公式:Ke=n/e(max),Kec=m/ec(max),Ku=u(max)/l。n,m,l分别为Ke,Kec,Ku的量化等级,一般可取6或7。e(max),ec(max),u(max)分别为误差,误差变化率,控制输出的论域。不过通过我实际的调试,有时候这些公式并不好使。所以我一般都采用凑试法,根据你的经验,先确Ku,这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。再确定Ke,这个直接关系着输出的稳态误差响应。最后确定Kec,前面两个参数确定好了,这个应该也不会难了。五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢,从e-10次方等等开始,该怎么解决?这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题,等你改完步长,能运行了,一看结果,惨不忍睹!我只能说这个情况有可能是你的参数有错误,但如果各项参数是正确的前提下,你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime,让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因?仿真图形很有可能发散了,加个零阶保持器,饱和输出模块看看效果。改变Ke,Kec,Ku的参数。七、仿真图形怎么反了?把Ku里面的参数改变一下符号,比如说从正变为负。模糊PID的话改变Kp的就可以。八、还有人问我为什么有的自适应糊PID里有相加的模块而有的没有?相加的是与PID的初值相加。最后出来的各项参数Kp=△Kp+Kp0,Ki=△Ki+Ki0,Kd=△Kd+Kd0。Kp0,Ki0,Kd0分别为PID的初值。有的系统并没有设定PID的初值。九、我照着论文搭建的,什么都是正确的,为什么最后就是结果不对?你修改下参数或者重新搭建一遍。哪一点出了点小问题,都有可能导致失败。……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈,如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看,大家有问题一起解决!附件里面是两个自适应模糊PID的程序,大家可以参考下!所含文件:集合是指具有某种共同属性且彼此间可以区别的事物的总体。组成集合的事物称为元或元素,元素与集合之间的关系是属于或不属于的关系,非此即彼。模糊集合是经典集合的拓展,事物是否属于它所描述的概念,不能绝对地以“是”或“非”来加以区别。这里的属于与不属于之间无明显的界限,而是在某种程度上的属于,这是无法用经典集合来描述的,而只能用模糊集合来描述这种模糊概念。这里首先介绍用模糊集合来描述模糊概念的初步知识。定义1设给定域(指被讨论的全体对象)U,U到[0,1]闭区间的任一映射都确定U的一个模糊子集A。其中,称为模糊子集的隶属函数,称为u对于的隶属度。也就是说,论域u上的模糊子集A由隶属函数μA(u)来表征,μA(u)的取