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常规PID控制和常规模糊控制的比较
作者：胡洋来源：《科学与财富》2016年第26期
摘要：PID控制是自动控制领域产生最早、应用最广的一种控制方法，但对于大滞后、非线性的复杂系统，常规PID控制很难保证其控制效果始终处于最佳效果，不易进行在线的调整。模糊控制不需要确定系统的精确数学模型，是一种基于规则的控制。模糊控制在智能控制领域由于理论研究比较成熟、实现相对比较简单、适应面宽而得到广泛的应用。本文就实际问题对两种方法进行Simuli
k仿真，并做了分析比较。
关键词：PID控制；模糊控制；Matlab仿真
1PID控制器的设计
PID控制器传递函数的一般表达式为：Gc（s）KpKisKds，Kp为比例增益；Ki为积分增益；Kd为微分增益。
PID参数模糊自整定是找出PID中3个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动稳态性能。从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面来考虑Kp，Ki，Kd的作用如下：
（1）比例系数Kp的作用是：加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至导致系统不稳定；Kp取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。
（2）积分作用系数Ki的作用是：消除系统的稳态误差。Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调；若Ki过小，将使系统稳态误差难以消除，影响系统的调节精度。
（3）微分作用系数Kd的作用是：改善系统的动态特性。其作用主要是能反应偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号值变得太大之前，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，减少调节时间。
2常规模糊控制器的设计
Matlab中的Simuli
k仿真图如下：在Matlab的命令窗口输入命fuzzy，进入图形用户界面（GUI）窗口。根据隶属度函数和控制规则，利用模糊推理系统（FIS）编辑器可以建立一个
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FIS文件。这里模糊推理及其非模糊化方法采MINMAX重心法，这里模糊控制器的结构变量取FLC，误差的量化因子Ke取06，误差变化的量化因子Kc取005控制输出的比例因子Ku取8。利用仿真参数对话框，可以设置相关的仿真参数。采样周期设置为05秒。
模糊PID控制根据系统运行的不r