PID 和模糊 PID 算法的分析比较
摘要 ：模糊 PID 控制器实际上跟传统的    PID 控制器有很大联系。区别在于传统的控制器的控
制前提必须是熟悉控制对象的模型结构，而模糊控制器因为它的非线性特性，所以控制性能优
于传统 PID 控制器。对于时变系统，如果能够很好地采用模糊控制器进行调节，其控制结果的
稳定性和活力性都会有改善。但是，如果调节效果不好，    执行器会因为周期振荡影响使用寿命，
特别是调节器是阀门的场合，就必须考虑这个问题。为了解决这个问题，出现了很多模糊控制
的分析方法。本文提出的方法采用一个固定的初始域，这样相当程度上简化了模糊控制的设定
问题以及实现。文中分析了振荡的原因并分析如何抑制这种振荡的各种方法，最后，还给出一
种方案，通过减少隶属函数的数量以及改善解模糊化的方法缩短控制信号计算时间，有效的改
善了控制的实时性。
1 引言
模糊控制器的一个主要缺陷就是调整的参数太多。特别是参数设定的时候，因为没有相关
的书参考，所以它的给定非常困难。众所周知，优化方法的收敛性跟它的初始化设定有很大关
联，如果模糊控制器的初始域是固定的，那么它的控制就明显的简化了。而且我们要控制的参
数大多有其实际的物理意义，所以模糊控制器完全可以利用    PID 算法的控制规律进行近似的调
整。 也就是说最简单的模糊    PID 控制器就是同时采用几种基本模糊控制算法    （ P+I+D 或者 PI+D） ，
控制过程中它会根据控制要求，做出适当的选择，保证在处理跟踪以抗阶跃干扰问题上，其
控
制性能接近于任何一种    PID 控制。假设模糊集的初始域是对称的，两个调节器的参数采用
Ziegler-Nichols 方法。
为了改善上述设计的模糊控制器，我们有必要考模糊控制器的参数问题，有两种方法可以
采纳，一种采用手动的方法改变，另一种就是采用一些相关的优化算法。其中遗传算法就是一
种。控制器采用的参数不同，其收敛的优化值也会不一样。这些参数包括模糊集的分布，模糊
集的个数，映射规则，基本模糊控制器的参数和不同的算法组合等。要注意的是在优化前必须
选定模糊推理及解模糊的方法。很明显，优化过程很耗时，更有甚者，有些优化方法要已知系
统的精确模型，但是实际过程中难以得到系统的精确模型，所以在大多数情况下，这些优化算
法不能直接应用在实际过程。也就是说模型不精确直接影响优化成败。模糊控制的主要思想就
是针对那些传递函数未知的或者结构难以辨识的系统进行控制，这也是模糊控制的性能为什么
优于传统方法的原因。同时，把模糊控制和传统的    PID 控制算法结合起来，更能体现这种算法
的优点，因为它大大简化实际过程的调整。


图 2 映射规则图
控制器，它采用固定的定义域，    其参数的选取和
图 1 隶属函数图
参数集的启发式优化法也适用于模糊    PI
PI 控制器都一样。    我们采用的控制方法是结合模糊    PI 算法和 PD 算法并利用启发式优化
PID 算法。但是我们调整的参数它们本身具有实际的物理意义，值得一提的是前面所提到的
2 模糊 controller翻译中文PI 控制器设计
[2] ) ：
PI 控制器的一种实现过程如图    3 所示：
3 模糊 PI 控制器结构（区域单位化）

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