基于模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)仿真研究
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摘要：為了研究網絡控制系統(tǒng)的特性，利用TrueTime工具箱來搭建網絡控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用一般PID控制器的網絡控制系統(tǒng)模型和采用模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)模型進行仿真。仿真結果表明：當網絡控制系統(tǒng)存在時延時，采用模糊PID控制器的系統(tǒng)輸出曲線超調量小，調節(jié)時間短，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/201605/291762.htm引言
網絡將分布于不同地理位置的傳感器、控制器和執(zhí)行器連接起來，使得控制系統(tǒng)由封閉的集中體系發(fā)展成全分布實時反饋閉環(huán)控制系統(tǒng)[1]，這就是網絡控制系統(tǒng)。安裝在網絡上的傳感器、控制器和執(zhí)行器都是帶網絡接口的設備，這些設備是網絡控制系統(tǒng)中的獨立節(jié)點，各個節(jié)點之間通過網絡傳輸信息，從而實現對不同地點的被控對象的遠程控制。在現有的網絡控制系統(tǒng)的仿真工具中，TrueTime工具箱是比較理想的研究網絡控制系統(tǒng)的仿真工具箱[2]。利用TrueTime工具箱中的各個模塊，搭建出控制器模塊、傳感器模塊、執(zhí)行器模塊以及通訊網絡模塊，這些模塊進行整合就構建成網絡控制系統(tǒng)模型。根據MATLAB軟件中TrueTime工具箱和Simulink中的基本模塊搭建好仿真模型，就可以仿真研究不同網絡調度算法和不同控制算法對網絡控制系統(tǒng)的性能影響。
1 模糊PID控制器
1.1 模糊PID控制器原理
在網絡控制系統(tǒng)中，設計一個良好的模糊PID控制器可以減少網絡控制系統(tǒng)中存在的時延，降低網絡控制系統(tǒng)的數據包丟失率[5]。基于模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的結構圖[6]如圖1所示。
設計一個基于模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)，第一步：選用給定值與反饋值之間的差值e和差值變化率 ec(de/dt)作為網絡控制系統(tǒng)中模糊PID控制器的輸入信號;第二步：輸入信號e和ec分別接到模糊控制器處，模糊控制器的主要工作首先是在模糊化接口處模糊處理輸入信號e和ec，接著在推理機處利用知識庫進行推理，最后在清晰化接口處輸出模糊控制器的三個控制參數的微變量值ΔKp、ΔKI和ΔKD;第三步：模糊控制器輸出三個控制參數ΔKp、ΔKI和ΔKD接到PID控制器處，通過PID控制器輸出相應的控制信號，通過通信網絡把收到的控制信號傳遞給遠處的執(zhí)行器，執(zhí)行器根據控制信號執(zhí)行相應的動作，從而實現遠程控制被控對象。在圖1中，K1和K2是作為模糊控制器輸入信號的量化因子，用來控制輸入信號e和ec。建立仿真模型實際上需要調整PID控制器中的KP、KI、KD等參數，且根據經驗在線調整，直到系統(tǒng)的穩(wěn)定輸出，從而保證了整個基于PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的運行處于良好、平穩(wěn)的狀態(tài)[7]。
PID控制器的控制規(guī)律如式(1)所示：
(1)
式(1)中KP為比例時間常數，TI為積分時間常數，TD為微分時間常數。將式(1)改為如式(2)所示：
(2)
式(2)中KP為比例時間常數，KI為積分時間常數，KD為微分時間常數。
本文采用模糊語言表述KP、KI和KD與輸入控制器的差值e和差值變化率ec之間的非線性關系。
1.2 模糊PID控制器規(guī)則
建立仿真模型，不斷調整各個模塊的相關系數，得出差值e 和差值變化率ec與PID控制器中的KP、KI和KD之間關系的表述：
(1)當
較大時，為了盡快接近給定值，也就是減小差值，需要適當增大KP，適當減小KI和KD，或者使KI和KD調為零，使得系統(tǒng)的響應較快;
(2)當處于中等大小時，為了使控制器的控制精度更高，需要適當增大KD，便于更好地消除靜態(tài)誤差;
(3)當
較小時，為了提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，需要適當增大KP和KI。
模糊PID控制器選取差值e和差值變化率ec為輸入，語言變量值取[NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB](分別代表負大、負中、負小、零、正小、正中和正大)七個模糊值，選取三個參數的微變化量ΔKp、ΔKI和ΔKD為輸出，同樣也取[NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB]七個模糊值。根據網絡控制系統(tǒng)運行的狀態(tài)，確定模糊PID控制器控制規(guī)則見表1所示。
1.3 模糊PID控制器模型
在網絡控制系統(tǒng)中，利用TrueTime工具箱的TrueTime Kernel模塊、TrueTime Network模塊、Simulink的基本模塊以及Fuzzy工具箱搭建出模糊控制器。完整的模糊PID控制器的模型如圖2所示，將其嵌入到仿真建立的網絡控制系統(tǒng)的模型中。
2 仿真分析
利用TrueTime 2.0工具箱來搭建網絡控制系統(tǒng)仿真模型，分別仿真分析采用不同的控制器算法的網絡控制系統(tǒng)模型。
2.1 仿真模型
網絡控制系統(tǒng)中被控對象為一直流電機，其傳遞函數為:
，采用PD控制器，輸入為階躍信號，傳感器采樣周期為h，比例增益為K，微分系數為TD。參考取值：K=1，TD=0.04，h=0.01，基于PD控制器的網絡控制系統(tǒng)的仿真模型如圖3所示。
基于模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的仿真模型如圖4所示，其中被控對象傳遞函數和輸入信號與圖3相同，區(qū)別在于后者采用了模糊PID控制器。
圖4中，模糊PID控制器則是嵌入在fuzzy Controller模塊中，具體的模糊PID控制器的模型結構圖如圖2所示。利用Truetime 2.0工具箱的相關模塊和Simulink的基本模塊搭建了網絡節(jié)點、傳感器節(jié)點、控制器節(jié)點和執(zhí)行器節(jié)點，組合后搭建成完整的網絡控制系統(tǒng)的模型。其中，傳感器節(jié)點周期性地采集被控對象的輸出信號，將采集到信號通過通信網絡發(fā)送到控制器節(jié)點;控制器節(jié)點收到信號后與網絡控制系統(tǒng)的輸入信號進行比較，將差值作為控制器輸入量，根據控制器節(jié)點處的控制算法計算出控制信號，并發(fā)送到執(zhí)行器節(jié)點;執(zhí)行器節(jié)點根據收到控制信號對被控對象進行相應動作。
2.2 仿真結果分析
仿真過程中，圖3和圖4的網絡控制系統(tǒng)模型假設情況相同。假設網絡干擾為0，通信模式設為Ethernet，傳輸速率為80kbit/s，丟包率為20%，時延為0.1s，基于PD控制器的網絡控制系統(tǒng)的仿真結果如圖5所示，基于模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的仿真結果如圖6所示。
從圖5和圖6中可以看出，當兩個采用不同控制器算法的網絡控制系統(tǒng)中存在相同的丟包率和相同的時延時，采用一般PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的輸出是發(fā)散的，顯然呈現失真的狀態(tài)，說明系統(tǒng)已經不穩(wěn)定;采用模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)的輸出雖然有一定的震蕩，但是最終能夠收斂，說明系統(tǒng)最終能夠穩(wěn)定。所以，與一般PID控制器相比，模糊PID控制器具有更好的自適應能力[7]。
3 結論
本文著重于仿真研究模糊控制器在網絡控制系統(tǒng)的應用，首先詳細介紹如何設計模糊PID控制器，然后利用TrueTime工具箱搭建網絡控制系統(tǒng)的仿真模型，在設定相同參數的情況下，分別仿真采用一般PID控制器的網絡控制系統(tǒng)模型和采用模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)模型。仿真結果表明，與一般PID控制器相比，采用模糊PID控制器的網絡控制系統(tǒng)，能夠有效地補償網絡時延，提高了網絡控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。模糊控制器使得網絡控制系統(tǒng)具有更好的自適應性和控制性能。因此，改進控制器的算法對提高網絡控制系統(tǒng)的性能有著極為重要的作用。
參考文獻：
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[7]王再英,過程控制與儀表.[M]北京:機械工業(yè)出版社,2005.
本文來源于中國科技期刊《電子產品世界》2016年第5期第34頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。
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