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模糊PID在温度控制的应用
作者：余一军来源：《中国科技博览》2017年第13期
摘要本文提出一种将模糊控制和PID控制相结合起来，通过模糊控制实现PID参数自适应的方法来控制系统温度。这种FuzzyPID策略，是对传统控制方式的改进和扩展，它既保持了常规PID控制系统结构简单、使用方便、鲁棒性强、控制精度高的优点，又采用模糊推理的方法实现了PID参数、、的在线自整定，兼具了模糊控制灵活性、适应性强的特点。仿真结果表明，模糊PID控制算法不但简单实用，而且响应速度快，超调量小，控制效果良好。
关键词模糊控制PID温度控制
中图分类号：TP2734文献标识码：A文章编号：1009914X（2017）13014502
一、模糊PID控制理论
1、模糊控制基本理论
模糊控制是利用模糊数学的基本思想和理论的控制方法。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，即使利用各种方法来简化系统动态也难以达成控制的目的。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。
一般的模糊控制系统包含以下五个主要部分：
（1）定义变量
也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ec，而控制变量则为下一个状态之输入u。其中e、ec、u统称为模糊变量。
（2）模糊化（Fuzzify）
将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（Li
guisticvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
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（3）知识库
包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
（4）逻辑判断
模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
（5）解模糊化（defuzzify）
将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，作为系统的输入值。
2、PID控制系统
PID控制器是将偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。PID控制器是一r