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🔥 内容介绍

摘要：模糊PID控制相较于PID控制有更强的鲁棒性，更好的动态响应，是一种性能优良的控制器。仿真用模糊PID控制器控制热电炉温度并与PID控制的效果相对比。

关键词：模糊PID控制；PID；模糊控制；Simulink

• 模糊控制的特点及适用性

自从1965年美国学者L.A.Zadeh教授提出模糊集合理论以来，模糊理论获得了巨大的发展，取得了很多重要的研究成果。

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑理论为基础的一种计算机数字控制技术。[1]与传统控制理论相比，模糊控制有两大不可比拟的有点。第一，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验，这一优点自从模糊控制诞生以来就一直被广泛强调着。第二，模糊控制可以不需被控对象的数学模型即可实现较好的控制，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中。这并不是说模糊控制的研究一点也不考虑被控对象的数学模型，关键在于程度，即如何在理论价值与应用性间取得适当的平衡。[2]此外，模糊控制鲁棒性好，能够较大范围的适应参数变化；与常规PID控制相比，动态响应品质优良。

在现实中，怎样的问题应该用模糊控制而不是用传统控制取解决。一般认为有两个选择标准，第一个标准是被控对象数学模型未知，但根据经验或只是并判断它是非线性系统，第二个标准是当PID控制已被实验证明不能取得令人满意的控制效果。

模糊控制作为21世纪的一种新技术，被广泛应用于各种行业，主要有家电、机电、工业生产的过程控制、航空航天的各种控制器的设计等。例如集装箱吊车的模糊控制，单片机温度模糊控制，快速伺服系统定位的模糊控制，直流无刷电机调速的模糊控制。[3, 4]

• 模糊PID控制原理

模糊控制算法的目的就是从输入的连续精确量中，通过模糊推理的运算过程，求出相应的清晰量的控制量。模糊控制算法有多种实现形式，目前常用的算法有：CRI推理法；函数型推理法；特征展开推理法。非模糊化处理时将模糊推理中产生的模糊理转化为精确值，常见的清晰化方法有：最大隶属度值法(MC)；最大隶属度平均值法(MOM)；面积平均法；重心法；左取大和右取大。

模糊控制过程分为模糊化、模糊逻辑推理和解模糊判断3个步骤。其分别由模糊控制器的模糊器、模糊推理机和解模糊器完成。模糊系统的性能优劣主要取决于模糊控制器的结构、模糊规则、推理算法以及模糊决策的方法等因素。[5]

常规模糊控制器的原理如下

⛳️ 运行结果

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