模糊控制与PID控制的比较与应用

模糊控制是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。模糊控制中的模糊量描述的是以模糊集合为基础的。但是，既不是指被控过程是模糊的，也不意味着控制器是不确定的，它表示知识、概念上的模糊性，是一种基于语言规则和模糊推理的控制方法。

模糊逻辑在控制领域中的应用称为模糊控制，核心是模糊控制器，它的基本特征是能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。模糊控制要经过模糊化、模糊推理和形成精确控制量3个过程。再加上PID控制器就构成了模糊控制PID控制器。模糊化是将输入的精确量（一般是系统的误差及误差变化率）经模糊语言规则映射成模糊输入变量，并用模糊规则对模糊输入变量推理和判决，从而得到模糊控制变量，再用模糊规则将推理的结果从模糊控制变量转化成可以用于实际控制的精确量，输出PID控制器的比例、积分、微分系数。模糊控制原理框图如图3-31所示。

从理论上讲，模糊控制器的维数越高，控制越精细。但维数越高，控制规则越复杂，控制算法实现起来越困难。一般地，采用模糊控制器的输入量为误差量（E）和误差的变化量（EC）构成二维模糊控制器，输出量为控制量的变化（U）。E、EC和U的论域被划分为多个等级。如划分为15个等级时，描述输入和输出变量的词集（模糊变量）表示为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}或用符号表示为{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}；误差变量的词集表示为{负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大}或用符号表示为{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}。E和EC的论域（赋值）：如，{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}；控制量U的论域：如，{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}。或者，E=EC=U={NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}；论域（赋值）：如，E=EC=U={-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}。

图3-31 模糊控制原理框图

与一般数字逻辑的“0”和“1”不同，模糊逻辑并不是非0即1，它表示了程度的概念，描述某个确定量隶属于某个模糊语言变量的程度。如，全自动洗衣机通过传感器判别衣物的重量、衣物质地以及污染的程度，以此来自动确定水位的高低、用水量的多少、洗涤剂的用量、洗涤时间和遍数，并确定最佳洗涤程序。当然，这是根据经验事先确定的模糊集的范围而确定的。(www.xing528.com)

在工业生产过程中，许多被控对象随着负载变化或干扰因素影响，其对象特性参数或结构会发生改变，如果采用传统的PID算法，PID参数的整定方法很多，并且大多数以对象特征为基础，这就很难做到精确控制。另外，由于操作者经验不易精确描述，控制过程中各种信号量及评价指标也不易定量表示，如果运用模糊数学，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息（如评价指标、初始PID参数等）作为知识存入控制器知识库中，然后根据控制系统的实际响应情况，即专家系统的输入条件，运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自适应PID控制。模糊自适应PID控制器目前有多种结构形式，但其工作原理基本一致。自适应模糊PID控制器以误差量（E）和误差的变化量（EC）作为输入，可以满足不同时刻的误差量（E）和误差的变化量（EC）对PID参数自整定的要求。利用模糊控制规则，在线对PID参数进行修改，便构成了自适应模糊PID控制器。

自适应模糊PID控制器在实际工程上的例子也很多，如锅炉控制、通用变频器控制的恒压供水系统、中央空调系统、起重机控制以及一些温度控制系统等。在这些领域的实际控制中存在着时变性、非线性与模型不确定性，PID不能很好地控制；而模糊控制是依赖于人和专家的经验进行控制，无需建立被控对象的数学模型，对时滞、非线性和时变的系统有良好的控制能力，但不具有积分环节，在变量分级不够多的情况下，在平衡点附近常会出现振荡现象和稳态余差。因此，常在控制中把模糊控制和PID控制结合起来，不仅具有较快的响应速度和抗参数变化的鲁棒性，而且可以对系统实现高精度控制。其主要设计思想是，当偏差较小时，采用PID控制，以提高控制精度；当温度偏差较大时采用模糊控制，以加快响应速度，两者的转换由事先确定的程序给定的偏差范围自动实现。

例如，自来水厂的通用变频器控制的恒压供水系统，由于供水系统管网长，流量变化缓慢，水压的调节有较大的滞后性，难以建立一个精确的数学模型，用传统的PID调节器难以获得满意的效果。如果采用模糊PID控制，是不需要受控对象的精确数学模型，可以获得比较满意的控制效果，在控制过程的前期阶段采用PID控制，具有动态响应快，而在控制过程的后期阶段采用模糊控制，又具有静态误差小的特点。

再如，中央空调系统采用智能模糊PID控制不仅可对中央空调冷冻水系统、冷却水系统、冷却塔风机等各个环节进行全面控制，而且可将各个控制系统在逻辑上和功能上互连在一起，实现信息综合、资源共享，实现集中控制和统一管理，从而使中央空调系统整体协调运行和综合性能优化。当环境温度、空调末端负载发生变化时，各路冷冻水供回水温度、温差、压差和流量亦随之变化，可以将流量计、压差传感器和温度传感器检测到的这些参数送至模糊PID控制器，模糊PID控制器依据所采集的实时数据及系统的历史运行数据，可实时计算出末端空调负载所需的制冷量，以及各路冷冻水供回水温度、温差、压差和流量的最佳值，并以此调节各变频器的输出频率，控制冷冻水泵的转速，改变其流量，使冷冻水系统的供回水温度、温差、压差和流量运行在模糊PID控制器给出的最优值。由于输出能量的动态控制，可实现空调主机冷媒流量跟随末端负载的需求供应，使空调系统在各种负载情况下，都能既保证末端用户的舒适性，又最大限度地节省了系统的能量消耗。

神经网络系统亦称为人工神经网络，就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络，用于模拟人脑神经元活动的过程，实现对信息的加工﹑处理﹑存储等。神经网络有前向网络（前馈网络）、反馈网络等网络结构形式。与模糊PID控制和专家PID控制不同，基于神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数，而是用神经网络直接作为控制器，通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。