段时，为了提高系统的响应速度，避免因开始时偏差e的突然变大可能引起微分过饱和，因此应取较大的Kp和较小的Kd，同时为了防止积分饱和这时应该去掉积分作用，即取Ki0。
（2）当e和ec为中等大小时，即系统的响应处于图1曲线第II段时，为让系统响应的超调量减少，则Kp、Ki和Kd都不能取大，为保证系统的响应速度，就要取适中的Kp，Ki和Kd值。
（3）当e较小，即系统响应处于图1曲线的第III段中时，为让系统达到良好的稳定性能，应该增大Kp和Ki值，同时为防止系统在设定值左右出现振荡，应适当地选取Kd值，即：当ec较小时，Kd可取中等大小；当ec较大时，Kd应取小些。
基本的算法如下：由E，EC及Kp，Ki和Kd的Fuzzy子集的隶属度，再根据各Fuzzy子集的隶属度赋值表和各参数的Fuzzy调整规则模型，运用Fuzzy合成推理设计出的PID参数Fuzzy调整矩阵表，我们将其存入程序存储器中供查询。
定义Kp，Ki和Kd调整算式如下：
式中，Kp，Ki和Kd是PID控制器的参数，K’p，K’i和K’d是Kp，Ki和Kd的初始参数。控制器参数的调整是通过程序运行来计算出偏差与偏差变化率，对其进行模糊化操作得到E和EC，三个参数调整是通过Fuzzy的调整矩阵实现的。
23仿真结果
智能控制器通过运用二维的Mamda
i控制器，运用MaxMi
的模糊控制决策，运用重心法来达到去模糊的目的，运用49条的模糊控制规则，进行仿真，得到结果如下图
图2模糊PID控制系统响应曲线图
从图上看到系统达到的指标：调节时间tss1000秒，超调量δ0，稳态误差ess0。
由仿真曲线图可以看到，当加热炉温度控制系统采用模糊PID控制时，与原来系统相比，现在的系统具有较短的调节时间，具有较强的稳定性，满足了比
f较理想的技术要求。
3结束语
本系统重点将具有智能性的模糊控制与具有可靠性的PID控制相互结合起来，设计了一种控制器，该控制器具有参数自整定和模糊PID的功能。智能控制器的控制规则是通过输出响应确定的，模糊控制规则是通过Fuzzy逻辑箱进行多次的仿真实验确定的，实验证明该系统能够实现比较理想的控制效果。
参考文献
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