CN109683476A - 一种解析型模糊控制系统 - Google Patents

一种解析型模糊控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109683476A
CN109683476A CN201811506206.6A CN201811506206A CN109683476A CN 109683476 A CN109683476 A CN 109683476A CN 201811506206 A CN201811506206 A CN 201811506206A CN 109683476 A CN109683476 A CN 109683476A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control system
parsing
fuzzy control
oriented
formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811506206.6A
Other languages
English (en)
Inventor
梁树甜
汪伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion China Shipbuilding Industry Corp No 712 Institute CSIC
Original Assignee
Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion China Shipbuilding Industry Corp No 712 Institute CSIC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion China Shipbuilding Industry Corp No 712 Institute CSIC filed Critical Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion China Shipbuilding Industry Corp No 712 Institute CSIC
Priority to CN201811506206.6A priority Critical patent/CN109683476A/zh
Publication of CN109683476A publication Critical patent/CN109683476A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种解析型模糊控制系统,针对的是一阶带有延迟的典型被控对象,为消除系统稳态误差,增加了积分环节,并提出了模糊控制器的传递函数及参数整定公式。在被控对象模型可知的情况下,本专利提出的控制系统相比经典PID控制有更好的控制效果;在被控对象模型不精确的情况下,本专利提出的控制方法有较强的适应性。

Description

一种解析型模糊控制系统
技术领域
本发明属于智能控制技术领域,具体是一种解析型模糊控制系统。
背景技术
智能控制理论是在经典控制理论和现代控制理论面临缺乏精确被控对象模型的形势下创立起来的新一代控制理论,是人工智能和反馈控制理论相结合的一种计算机数字控制形式。
模糊控制作为智能控制的一种重要而又有效的形式,得到了迅速发展。在模糊控制系统的设计方面,随着被控量及其论域分档级数的增加,模糊规则呈指数增长,规则数过多会造成模糊控制系统的算法实现困难,并难以满足实时控制的需要。
解决这个问题的方法之一是采用解析型模糊控制器,这种控制器通过解析描述来近似模糊控制规则,具有运行速度快、自适应能力强的特点。
发明内容
本发明专利的目的在于,针对一阶带有延迟(First-order Plus Dead-time,FOPDT)的典型被控对象,提供一种解析型模糊控制系统,用于指导解析型模糊控制系统的设计。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种解析型模糊控制系统,针对一阶带有延迟的典型被控对象,为消除系统稳态误差,增加了积分环节,其包括解析型模糊控制器、积分环节和被控对象,所述一阶带有延迟的典型被控对象的一般形式为:
上式中,为模型的放大倍数,为积分时间常数,为延迟时间, 为自然常数;
所述解析型模糊控制器的传递函数形式为:
上式中,为模糊控制器的比例因子,为调整因子,取值,其表示对误差和误差变化的加权情况;
所述积分环节的传递函数为:,式中为积分环节的放大倍数;
含积分环节的解析型模糊控制系统参数整定公式如下:
含积分环节的解析型模糊控制系统参数整定系数如下表
上表中,IAE、ISE、ITAE表示误差积分性能指标,公式如下:
上式中,为误差函数。
本发明具有如下优点:在被控对象模型可知的情况下,本专利提出的控制系统相比经典PID控制有更好的控制效果;在被控对象模型不精确的情况下,本专利提出的控制方法有较强的适应性。
附图说明
图1为本发明解析型模糊控制系统的基本结构图;
图2为本发明控制系统IAE指标最优的仿真结果对比图;
图3为本发明控制系统ISE指标最优的仿真结果对比图;
图4为本发明控制系统ITAE指标最优的仿真结果对比图。
具体实施方式
下面通过实例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例
参照图1所示,取一阶带有延迟的被控对象模型基如下:
根据本专利提出的公式及系数表,计算解析型模糊控制系统参数,计算结果见下表,下表中同时列出了最优PID控制的参数。
仿真对比结果如图2至图4。
从仿真结果看,利用本专利提出的设计方法,解析型模糊控制系统的控制效果在IAE、ISE、ITAE等积分指标和超调量、响应时间等控制指标上均优于最优PID控制器。
目前,已公开的专利、科技论文、毕业论文中与解析型模糊控制相关的内容较少,本专利提出的解析型模糊控制系统的设计方法与上述内容相比有两个创新点:一是提出了解析型模糊控制系统参数整定公式;二是提出了解析型模糊控制系统参数整定公式的系数表。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种解析型模糊控制系统,其特征在于:包括一阶带有延迟的典型被控对象、解析型模糊控制器和积分环节;
所述一阶带有延迟的典型被控对象的一般形式为
上式中为模型的放大倍数,为积分时间常数,为延迟时间, 为自然常数;
所述解析型模糊控制器的传递函数形式为:
上式中,为模糊控制器的比例因子,为调整因子,取值,其表示对误差和误差变化的加权情况;
所述积分环节的传递函数为:,式中为积分环节的放大倍数;
其中,解析型模糊控制系统参数整定公式如下:
解析型模糊控制系统参数整定系数如下表
上表中,IAE、ISE、ITAE表示误差积分性能指标,公式如下:
上式中,为误差函数。
CN201811506206.6A 2018-12-10 2018-12-10 一种解析型模糊控制系统 Pending CN109683476A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811506206.6A CN109683476A (zh) 2018-12-10 2018-12-10 一种解析型模糊控制系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811506206.6A CN109683476A (zh) 2018-12-10 2018-12-10 一种解析型模糊控制系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109683476A true CN109683476A (zh) 2019-04-26

Family

ID=66187252

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811506206.6A Pending CN109683476A (zh) 2018-12-10 2018-12-10 一种解析型模糊控制系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109683476A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110989340A (zh) * 2019-11-04 2020-04-10 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) 一种智能控制器的设计方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5483446A (en) * 1993-08-10 1996-01-09 Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus for estimating a vehicle maneuvering state and method and apparatus for controlling a vehicle running characteristic
CN104834329A (zh) * 2015-04-27 2015-08-12 重庆工商职业学院 一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法及其应用
CN105790284A (zh) * 2016-04-27 2016-07-20 国网山东省电力公司济南市长清区供电公司 一种基于模糊控制的无功补偿控制系统和方法
CN106527147A (zh) * 2016-12-19 2017-03-22 华北电力大学(保定) 一种用于脱硝控制系统的模糊自整定pid控制方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5483446A (en) * 1993-08-10 1996-01-09 Mitsubishi Jidosha Kogyo Kabushiki Kaisha Method and apparatus for estimating a vehicle maneuvering state and method and apparatus for controlling a vehicle running characteristic
CN104834329A (zh) * 2015-04-27 2015-08-12 重庆工商职业学院 一种模糊控制调整遗传算法优化参数的方法及其应用
CN105790284A (zh) * 2016-04-27 2016-07-20 国网山东省电力公司济南市长清区供电公司 一种基于模糊控制的无功补偿控制系统和方法
CN106527147A (zh) * 2016-12-19 2017-03-22 华北电力大学(保定) 一种用于脱硝控制系统的模糊自整定pid控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHUTIAN LIANG 等: "The Research on the Parameter Tuning Method of an Analytic Type Fuzzy Integral Hybrid Controller", 《2018 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHANICAL, CONTROL AND COMPUTER ENGINEERING》 *
胡慧琴 等: "模糊控制系统的解析结构与鲁棒性分析", 《上海交通大学学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110989340A (zh) * 2019-11-04 2020-04-10 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) 一种智能控制器的设计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Soni et al. BF-PSO optimized PID controller design using ISE, IAE, IATE and MSE error criteria
Kaliora et al. Nonlinear control of feedforward systems with bounded signals
Barisal et al. Improved PSO based automatic generation control of multi-source nonlinear power systems interconnected by AC/DC links
CN103309233A (zh) 一种模糊pid控制器的设计方法
Blevins et al. PID control using wireless measurements
CN107894716A (zh) 温度控制方法
Hussain et al. Comparison of PID controller tuning methods with genetic algorithm for FOPTD system
CN110531614B (zh) 新颖的无刷直流电机模糊神经网络pi控制器
CN109683476A (zh) 一种解析型模糊控制系统
CN103838139A (zh) 具有积分饱和预处理功能的pid控制方法
CN103704875B (zh) 一种高精度烟丝水分控制方法及其控制系统
CN105807615A (zh) 模糊前馈反馈控制器
De Persis et al. Event-triggered control from data
CN116839173A (zh) 一种能耗优化方法、装置、存储介质和电子设备
Giriraj Kumar et al. Particle swarm optimization technique based design of Pi controller for a real-time non-linear process
CN107835025B (zh) 一种电力负荷历史数据自适应压缩方法和系统
CN110232352A (zh) 一种用于人脸识别的多任务级联卷积神经网络模型的改进方法
Chen et al. Controller synthesis for positive systems under L 1-induced performance
CN109188998B (zh) 基于数据拟合方法的净水厂pac智能投加控制系统
Ren et al. A new Smith predictor for control of process with long time delays
CN108828932B (zh) 一种单元机组负荷控制器参数优化整定方法
Jordan et al. An approach to improve the performance of adaptive predictive control systems: theory, simulations and experiments
Ntogramatzidis Self-bounded subspaces for nonstrictly proper systems and their application to the disturbance decoupling with direct feedthrough matrices
Liberty et al. Design-performance-measure statistics for stochastic linear control systems
CN109634329B (zh) 封闭空间环境参数的控制方法、系统及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190426

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication