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一种新型自适应模糊控制算法顶杆

启懋五金网 2022-07-20 03:21:48

一种新型自适应模糊控制算法

一种新型自适应模糊控制算法 2011: 中图分类号:TP301.6   文献标识码:A   文章编号:1004-4620(2005)05-0047-02 A New Algorithm of Self-adaptive Fuzzy Control WANG Ya-jing (Institute of Electric and Electron, Shandong University of Engineering. Zibo 255049, China) Abstract: The rule self-adaptive fuzzy control in full region is the most customary algorithm at present, but it doesn't consider the effect of the rate of error change(EC) when the coefficient is adjusted. A new algorithm is brought forward, that the slope rate of the curve is adjusted with the change of when is adjusted with Error. So, the dynamic and static trait of system is greatly enhanced. Keywords: fuzzy control; rule self-adjustment; curve; slope rate 1 前 言  全论域规则自调整模糊控制是目前最常用的规则自调整模糊控制算法,体现了按误差的大小自动调整误差对控制作用的权重,符合人在控制决策过程中的思维特点。这种调整方法既具有带多个调整因子的特点,又简化了寻优过程,易于实时实现其控制算法。但该法在调整α时并没有考虑误差变化EC的影响,而在系统的各个运行阶段,EC对控制性能具有不同的影响,因此该方法具有一定的局限性。例如:当E很小时,按该法调整α也应很小,这时控制作用主要取决于EC,EC若也很小,则控制作用微弱,从而使系统响应保持一定的误差。虽然运用PI模糊控制能减小静差,但是这种减小的过程有时是非常缓慢的;这时若加大α则可使误差较快趋于0,控制效果反而更好。所以,误差小时,α小不一定是最好的。在调整规则因子α时还应考虑EC的影响。2 系统分析  任一控制系统,由于输入给定发生变化,系统输出响应通常可用图1的实线来描述。为便于分析动态过程,将响应曲线分为几种不同的阶段。图1 输出响应y(t)和规则因子α(t)的变化曲线  阶段Ⅰ:E>0,EC<0,系统响应向设定值靠近。为使系统尽快消除偏差趋向稳态,而在接近设定值时又不至于超调太大,此时α的变化趋势应由大变小;但当EC较大时,α应相对小些,当EC较小时,则α应相对大些。  阶段Ⅱ:E<0,EC<0,系统响应偏离设定值,此时α应适当增加;当EC较大时,α的增加量应相对小些。  阶段Ⅲ:E<0,EC>0,系统响应又向设定值靠近。当E值较大时,α也应较大,以使响应迅速回到设定值,但当EC也较大时,α应相对小些,以免产生过调整。  阶段Ⅳ:E>0,EC>0,系统响应偏离设定值,此时应适当减小;当E和EC较小时,α的减少量应小些,使系统尽快稳定。  所以,在整个输出响应的动态过程中,比较合理的函数变化规律应如图1中的虚线所示[1~4]。如何合理引入EC,使规则因子α能同时根据误差E以及误差变化EC进行调整,实现上述调整规律,是本研究的重点。以往的方法都不能较好地实现这个控制思想,还有的学者通过引入函数S[e*ec][1,2],使规则因子α的自调整考虑了误差变化EC对α的影响,而这种引入仅是粗略的考虑。3 变斜率调整方案  基于以上分析,提出了变斜率的调整方案,即α-E曲线不再是简单的一条或几条直线,而是斜率随误差变化率而变化的一个直线族,根据误差变化率调整α-E曲线的斜率,平衡E和EC的权重,从而实现在EC较大时,α-E曲线斜率也较大,加快系统响应;同时也使E较小时,α相对更小,相对加强EC的作用,抑制在上一区间由于加快响应而导致的较大的惯性冲力。继而,系统趋于平稳的时候,尽管E不大,但是EC也很小了,还能对E施以较大的权重,保证控制精度。如图2所示,α同时根据E和EC的大小和关系自动调整,从而大大提高系统的动、静态特性。图2 变斜率修正曲线  为了简化计算,变斜率规则自调整模糊控制方法对修正因子采用粗细结合的方式进行自调整。细调便是在每半个振荡周期即图3所划分的每个响应区域内,根据E的实时变化通过下式调整:   &nbs

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