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

摘要：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)存在時延時，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)時間短，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

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)，各個節(jié)點(diǎn)之間通過網(wǎng)絡(luò)傳輸信息，從而實(shí)現(xiàn)對不同地點(diǎn)的被控對象的遠(yuǎn)程控制。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真工具中，TrueTime工具箱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(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網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)一個良好的模糊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;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(jī)處利用知識庫進(jìn)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(shù)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(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，通過通信網(wǎng)絡(luò)把收到的控制信號傳遞給遠(yuǎn)處的執(zhí)行器，執(zhí)行器根據(jù)控制信號執(zhí)行相應(yīng)的動作，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)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(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K_P為比例時間常數(shù)，T_I為積分時間常數(shù)，T_D為微分時間常數(shù)。將式(1)改為如式(2)所示：

(2)

　　式(2)中K_P為比例時間常數(shù)，K_I為積分時間常數(shù)，K_D為微分時間常數(shù)。

　　本文采用模糊語言表述K_P、K_I和K_D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，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，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，為了提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，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)七個模糊值，選取三個參數(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，傳感器采樣周期為h，比例增益為K，微分系數(shù)為T_D。參考取值：K=1，T_D=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，其中被控對象傳遞函數(shù)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(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象的輸出信號，將采集到信號通過通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到控制器節(jié)點(diǎn);控制器節(jié)點(diǎn)收到信號后與網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的輸入信號進(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，并發(fā)送到執(zhí)行器節(jié)點(diǎn);執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)根據(jù)收到控制信號對被控對象進(jìn)行相應(yīng)動作。

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延時，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)時延，提高了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。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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本文來源于中國科技期刊《電子產(chǎn)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。