模糊PID控制器的设计与仿真研究
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3 SIMULINK仿真
打开MATLAB文件编辑器，编写M文件。在M文件中创建模糊控制系统接口，增加模糊语言变量(二个输入、三个输出)，并设定各变量的论域及模糊推理规则，给定输入，根据模糊推理得到输出。编写出模糊控制规则fuzzypid．fis。运行所编写的模糊控制规则，并将控制规则导入工作空间。在MATLAB／SIMULINK环境下，建立仿真模型，并将Fuzzy Logic Controller模块的参数设定为fuzzypid．fis，就建立了系统的模糊PID参数自调整系统。
设被控对象的传递函数为
建立系统的SIMULINK模型如图5所示。本文引用地址：//www.cghlg.com/article/162201.htm
设定PID参数的初始值分别为kp=0．35，ki=0．0，kd=1，并在第0．32s时加上数值为1的强干扰，采用模糊自适应PID控制的阶跃响应如图6所示。
从仿真结果可以看出，模糊自适应PID控制器系统具有良好的快速性和稳态控制精度，并且抗干扰能力强。在常规PID算法的基础上，通过计算当前系统误差e和误差变化率ec，应用模糊控制推理系统，查询模糊矩阵表对系统进行参数调整，在动态过程中改变PID的参数，较好地发挥了两种控制方式的优点，提高了系统的控制质量。同时，在系统仿真实验过程中，可以看出应用SIMULINK仿真软件的方便之处，仿真简单、速度快，而且模糊控制规则以及系统的论域、隶属度函数调整方便，容易实现。
4 结语
采用模糊自适应PID控制算法，系统的响应速度加快，控制精度提高，稳态性能变好，而且几乎没有超调和震荡，鲁棒性好。这是单纯的PID控制难以实现的，而且采用模糊PID控制的显著特点是在同样精度要求下，系统的过渡过程时间变短，灵敏度提高，这些具有重要的实际应用价值。
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