基于MATLAB的模糊PID控制系统的设计与仿真

【摘要】在传统的PID控制基础上，本文介绍了一种基于PID模糊控制的混合型控制，通过MATLAB&Simulink软件和模糊逻辑工具箱设计控制系统结构模型.仿真结果证明，该控制方法具有更优的性能。

【关键词】模糊PID控制；MATLAB仿真

1.引言

在传统的控制方法中，PID控制凭借其算法简单、精度高、可靠性强、技术成熟、应用广泛的优点脱颖而出，占据了工业控制系统80%以上的份额；然而随着现代控制系统越来越复杂，精度要求也越来越高，传统、单一的控制策略已经无法满足设计性能的要求，同时，随着电子技术和计算机的发展，各种新兴的智能算法也不断涌现，将传统算法和智能算法相结合，成为现代控制系统策略选择的趋势。作为智能控制中最重要且最有效的手段之一的模糊控制，在应对复杂系统的非线性和时变特征时有着较好的表现，因此越来越多的被应用到工程实践中，并已取得了不俗的成绩。本文介绍的是基于传统的PID控制和现代控制理论中的智能模糊控制相结合的一种控制方法，用MATLAB&Simulink软件和模糊逻辑工具箱设计控制系统结构模型，并通过仿真结果证明该控制方法具有更优的性能。

2.PID模糊控制系统的结构

3.利用MATLAB&Simulink软件进行控制仿真

基于现代控制理论的模糊控制，内容比较抽象，理论性较强，比较枯燥。另外，模糊控制是模糊集合理论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制，它处理的问题可能难以靠解析求解，需要采用复杂的数值计算方法，采用软件编程，不仅工作量大，而且过程繁杂，大大制约了控制方法的性能验证和工程实现。

MATLAB&simulink是MathWorks公司推出的当今国际控制界最为流行的面向工程和科学计算的高级语言，是公认的最为灵活和有效的仿真软件。而且随着智能控制的迅速推广应用，MathWorks公司已经添加了智能逻辑控制工具箱，其中包括模糊控制工具箱、神经网络控制箱等热门工具。模糊逻辑工具箱提供了一套用于构造模糊控制系统的图形用户界面，条理清晰，一目了然。在当前绝大多数实验室没有硬件设备和实验手段进行模糊控制实验的情况下，选用MATLAB软件进行仿真是比较合理的选择。

4.仿真过程解析

在用MATLAB软件进行仿真的过程中，以下方面需要考虑：

5.仿真结果

6.结束语

PID控制与智能控制相结合的控制方式在自动控制领域正不断的发展，本文引入MATLAB仿真来解决大多数实验室没有硬件设备和实验手段进行模糊PID控制实验的现状，结果表明此方法能大大缩短编程和设计工作量，所设计的仿真系统通用性强，能非常形象和直观的看到输入和输出的对应关系，与常规PID控制对比，模糊PID控制显示出了其优越性，可以预计，MATLAB仿真在智能控制算法验证和复杂的非线性控制系统设计上将会有越来越广泛的应用。

参考文献

[1]王先来.模糊PID控制器的设计研究[D].天津:天津大学硕士论文,2005.

[2]闻新,周露等.Matlab模糊逻辑工具箱的分析与应用[M].北京:科学出版社,2002.

[3]章卫国,杨向忠.模糊控制理论与应用[M].西安:西北工业大学出版社.

[4]李卓,萧德云,何世忠等.基于Fuzzy推理的自调整PID控制器[J].控制理论与应用,1997,14(2).

作者简介：王超，助理工程师，现供职于中国船舶重工集团公司第七一研究所。