怎么搭建模糊pid控制器双闭环直流调速

不知道你有什么问题要问，按你的想法制作模糊自适应PID算法可以使用下面 *** 作方法来完成，e，ec在各自论域内模糊化，根据模糊规则，使用模糊推理建立三个表，分别用来查询Kp，Ki，Kd的变化量。模糊规则表的建立可以使用matlab模糊控制工具箱内的相关函数，或者自己编写模糊推理程序，建立在线更改模糊规则和在线修改模糊控制表的程序。其实模糊PID还有一种算法，比较简洁，不需查表，不过计算量偏大，它未必满足直流调速系统实时性要求，它的模糊推理计算过程其实是RBF神经网络计算过程，详情可参阅有关智能控制教材。

试凑法是通过模拟或实际的闭环运行情况，观察系统的响应曲线，然后根据各调节参数对系统响应的大致影响，反复试凑参数，以达到满意的响应，从而确定PID控制器中的三个调节参数。其中在实践中总结出如下的规律： ...

试凑法是通过模拟或实际的闭环运行情况，观察系统的响应曲线，然后根据各调节参数对系统响应的大致影响，反复试凑参数，以达到满意的响应，从而确定PID控制器中的三个调节参数。其中在实践中总结出如下的规律：

(1)增大比例系数Kp一般将加快系统的响应，在有静差的情况下有利于减小静差。但过大的比例系数会使系统有较大的超调，并产生振荡，使系统的稳定性变坏；

(2)增大积分时间TI一般有利于减小超调，减小振荡，使系统更加稳定，但系统静差的消除将随之减慢；

(3)增大微分时间TD亦有利于加快系统的响应，减小振荡，使系统稳定性增加，但系统对干扰的抑制能力减弱，对扰动有较敏感的响应；另外，过大的微分系数也将使系统的稳定性变坏。

在试凑时，可以参考以上的一般规律，对参数的调整步骤为先比例，后积分，再微分，即：

(1)先整定比例部分：将比例系数KP由小调大，并观察相应的系统响应趋势，直到得到反映快、超调小的响应曲线。如果系统没有静差或静差已小到允许范围之内，同时响应曲线已较令人满意，那只须用比例调节器即可，最优比例系数也由此确定。

(2)如果在比例调节的基础上系统的静差不能满足设计要求，则须加入积分环节。整定时一般先置一个较大的积分时间系数TI,同时将第一步整定得到的比例系数KP缩小一些(比如取原来的80%)，然后减小积分时间系数使在保持系统较好的动态性能指标的基础上，系统的静差得到消除。在此过程中，可以根据响应曲线的变化趋势反复地改变比例系数KP和积分时间系数TI,从而实现满意的控制过程和整定参数。

(3)如果即使有比例积分控制器消除了偏差，但动态过程仍不尽满意，则可以加入微分环节，构成PID控制器。在整定时，可先置微分时间系数TD为零，在第二步整定的基础上，增大微分时间系数TD，同时相应地改变比例系数KP和积分时间系数TI，逐步试凑，以获得满意的调节效果和控制参数。

值得一提的是，PID三个参数可以互相补偿，即某一个参数的减小可由其他参数增大或减小来补偿。因此用不同的整定参数完全可以得到相同的控制效果，这也决定了PID控制器参数选取的非唯一性。另外，对无自平衡能力的对象，则不应包含积分环节，即只可用比例或比例微分控制器。在实时控制过程中，只要被控对象的主要性能指标达到了设计要求，就可以选定相应的控制器参数为最终参数。表1给出了常见的PID控制器参数的选择范围。

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