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基于模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真研究

作者:張曉倩 曹建建 時(shí)間:2016-05-26 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
編者按:為了研究網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特性,利用TrueTime工具箱來搭建網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用一般PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型和采用模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)存在時(shí)延時(shí),采用模糊PID控制器的系統(tǒng)輸出曲線超調(diào)量小,調(diào)節(jié)時(shí)間短,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

摘要:為了研究的特性,利用來搭建的仿真模型。分別采用一般PID控制器的模型和采用的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)存在時(shí)延時(shí),采用的系統(tǒng)輸出曲線超調(diào)量小,調(diào)節(jié)時(shí)間短,提高了系統(tǒng)的。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201605/291762.htm

引言

  網(wǎng)絡(luò)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(shí)時(shí)反饋閉環(huán)控制系統(tǒng)[1],這就是網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。安裝在網(wǎng)絡(luò)上的傳感器、控制器和執(zhí)行器都是帶網(wǎng)絡(luò)接口的設(shè)備,這些設(shè)備是網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的獨(dú)立節(jié)點(diǎn),各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間通過網(wǎng)絡(luò)傳輸信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同地點(diǎn)的被控對(duì)象的遠(yuǎn)程控制。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真工具中,是比較理想的研究網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真工具箱[2]。利用中的各個(gè)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(wǎng)絡(luò)模塊,這些模塊進(jìn)行整合就構(gòu)建成網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型。根據(jù)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(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法和不同控制算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能影響。

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1.1 模糊PID控制器原理

  在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中,設(shè)計(jì)一個(gè)良好的模糊PID控制器可以減少網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中存在的時(shí)延,降低網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)包丟失率[5]?;谀:齈ID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖[6]如圖1所示。

  設(shè)計(jì)一個(gè)基于模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中模糊PID控制器的輸入信號(hào);第二步:輸入信號(hào)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(hào)e和ec,接著在推理機(jī)處利用知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理,最后在清晰化接口處輸出模糊控制器的三個(gè)控制參數(shù)的微變量值ΔKp、ΔKI和ΔKD;第三步:模糊控制器輸出三個(gè)控制參數(shù)ΔKp、ΔKI和ΔKD接到PID控制器處,通過PID控制器輸出相應(yīng)的控制信號(hào),通過通信網(wǎng)絡(luò)把收到的控制信號(hào)傳遞給遠(yuǎn)處的執(zhí)行器,執(zhí)行器根據(jù)控制信號(hào)執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作,從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制被控對(duì)象。在圖1中,K1和K2是作為模糊控制器輸入信號(hào)的量化因子,用來控制輸入信號(hào)e和ec。建立仿真模型實(shí)際上需要調(diào)整PID控制器中的KP、KI、KD等參數(shù),且根據(jù)經(jīng)驗(yàn)在線調(diào)整,直到系統(tǒng)的穩(wěn)定輸出,從而保證了整個(gè)基于PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的運(yùn)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(shí)間常數(shù),TI為積分時(shí)間常數(shù),TD為微分時(shí)間常數(shù)。將式(1)改為如式(2)所示:

(2)

  式(2)中KP為比例時(shí)間常數(shù),KI為積分時(shí)間常數(shù),KD為微分時(shí)間常數(shù)。

  本文采用模糊語(yǔ)言表述KP、KIKD與輸入控制器的差值e和差值變化率ec之間的非線性關(guān)系。

1.2 模糊PID控制器規(guī)則

  建立仿真模型,不斷調(diào)整各個(gè)模塊的相關(guān)系數(shù),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(guān)系的表述:

  (1)當(dāng)較大時(shí),為了盡快接近給定值,也就是減小差值,需要適當(dāng)增大KP,適當(dāng)減小KI和KD,或者使KI和KD調(diào)為零,使得系統(tǒng)的響應(yīng)較快;

  (2)當(dāng)處于中等大小時(shí),為了使控制器的控制精度更高,需要適當(dāng)增大KD,便于更好地消除靜態(tài)誤差;

  (3)當(dāng)較小時(shí),為了提高系統(tǒng)的,需要適當(dāng)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(yǔ)言變量值取[NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB](分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中和正大)七個(gè)模糊值,選取三個(gè)參數(shù)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(gè)模糊值。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)運(yùn)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型。

2.1 仿真模型

  網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中被控對(duì)象為一直流電機(jī),其傳遞函數(shù)為: ,采用PD控制器,輸入為階躍信號(hào),傳感器采樣周期為h,比例增益為K,微分系數(shù)為TD。參考取值:K=1,TD=0.04,h=0.01,基于PD控制器的網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真模型如圖4所示,其中被控對(duì)象傳遞函數(shù)和輸入信號(hào)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(jié)構(gòu)圖如圖2所示。利用Truetime 2.0工具箱的相關(guān)模塊和Simulink的基本模塊搭建了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、傳感器節(jié)點(diǎn)、控制器節(jié)點(diǎn)和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn),組合后搭建成完整的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的模型。其中,傳感器節(jié)點(diǎn)周期性地采集被控對(duì)象的輸出信號(hào),將采集到信號(hào)通過通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到控制器節(jié)點(diǎn);控制器節(jié)點(diǎn)收到信號(hào)后與網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的輸入信號(hào)進(jìn)行比較,將差值作為控制器輸入量,根據(jù)控制器節(jié)點(diǎn)處的控制算法計(jì)算出控制信號(hào),并發(fā)送到執(zhí)行器節(jié)點(diǎn);執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到控制信號(hào)對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作。

2.2 仿真結(jié)果分析

  仿真過程中,圖3和圖4的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型假設(shè)情況相同。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)干擾為0,通信模式設(shè)為Ethernet,傳輸速率為80kbit/s,丟包率為20%,時(shí)延為0.1s,基于PD控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖5所示,基于模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖6所示。

  從圖5和圖6中可以看出,當(dāng)兩個(gè)采用不同控制器算法的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中存在相同的丟包率和相同的時(shí)延時(shí),采用一般PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的輸出是發(fā)散的,顯然呈現(xiàn)失真的狀態(tài),說明系統(tǒng)已經(jīng)不穩(wěn)定;采用模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)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(yīng)能力[7]。

3 結(jié)論

  本文著重于仿真研究模糊控制器在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的應(yīng)用,首先詳細(xì)介紹如何設(shè)計(jì)模糊PID控制器,然后利用TrueTime工具箱搭建網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真模型,在設(shè)定相同參數(shù)的情況下,分別仿真采用一般PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型和采用模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型。仿真結(jié)果表明,與一般PID控制器相比,采用模糊PID控制器的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),能夠有效地補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,提高了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的。模糊控制器使得網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具有更好的自適應(yīng)性和控制性能。因此,改進(jìn)控制器的算法對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能有著極為重要的作用。

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本文來源于中國(guó)科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2016年第5期第34頁(yè),歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處。



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