数日前、非常に優れた人工知能学習 Web サイトを見つけました。わかりやすく、ユーモアがあり、広告もありません。(クリックすると人工知能学習教材にジャンプします)
WeChat パブリック アカウント: Chuangxiang Diary
送信: 2 倍の容量のファジー
透かしなしの完全なレポート + シミュレーション ソース ファイル + 関連文献を取得
1. 問題の説明
二重タンクの液面制御システムの設計とシミュレーション
1. 液面平衡の原理に基づいて、倍容量水槽の液面制御システムの数学的モデルを確立し、平衡点線形化法を使用して線形化モデルを確立します; 2. ファジィ PID 制御法を使用します。 PID コントローラーのパラメーターをオンラインで調整し
てデュアルを実現する 水タンクの液面調整により、詳細な制御スキームが提供されます; 3. Simulink を使用してシミュレーション ブロック図を構築し、
システム シミュレーションを実現し、PID パラメーターをオンラインで調整し、分析しますシステムのパフォーマンス。
2. モデルの確立
二重容量水槽システムの構造図を図 1-1 に示しますが、上部水槽入口バルブ V_i (液体抵抗は R_i) の開度により、上部水槽への流入量 Q_i と流出量が制御されます。水出口バルブ V_1 (液体抵抗は R_1) は Q_1、上部水槽の液面 H_1 は Q_i と Q_1 で決まり、下部水槽の入口バルブ V_1 の流入量は Q_1、流出量は Q_1 です。水出口バルブ V_2 (液体抵抗は R_2) は Q_2 であり、下部水槽の液位 H_2 は水入口 Q_1 と水出口によって決まり、水量 Q_2 が決まります。制御プロセス中、V_1 と V_2 は変化しません。システムの主な制御タスクは、測定値が設定値と等しくなるように、V_i の開度を調整して下部タンクの液位 H_2 を制御することです。動的マテリアルバランス関係では、次の方程式がリストされます。
3. 制御方式
2倍容量水槽制御システムはファジィPID制御方式を採用しており、そのシステム構成ブロック図を図(3-1)に示します。
1. ファジー PID 制御スキームの実装手順
(1) Matlab コマンド ライン ウィンドウに fuzzy と入力して、コンパイル用のファジー ロジック デザイナー ウィンドウを呼び出します。
(2) 図(3-2)のように入出力数を設定し、入力数を2、範囲を[-3,3]、出力数を3、範囲を[-3,3]に設定します。 [-1、1]。
(3) 図 (3-3) に示すように、関連情報に従ってメンバーシップ関数を編集します。
(4) 以下のルール (NB は負の大、NM は負の中、NS は負の小、ZO はゼロ、PS は正の小、PM は正の中、PB は正の大) に従ってファジィ ルール設計を実行します。以下の表の横軸は EC 、縦軸は E です。
上の表に従って次のようなルールを記述します。
If (E is NB) and (EC is NB) then (ΔK_p is PB)(ΔK_i is NB)(ΔK_d is PS) (1)
If (E is NB) ) および ( EC が NM) の場合、 (ΔK_p は PB)(ΔK_i は NB)(ΔK_d は NS) (2) (
E が NB) および (EC が NS) の場合、(ΔK_p は PM)(ΔK_i は NB)(ΔK_d は NS) K_i は NM )(∆K_d は NB) (3)
… 図 (3-4) に示すように、ここにリストされていないルールは合計 49 個あります。
ルールを作成したら、ルールを保存し、後で使用できるようにワークスペースにエクスポートします。
2. ファジィ PID のパラメータセルフチューニングを実行します
関連データによると、K_p0、K_i0、K_d0 を初期値として PID パラメータをチューニングする原理は次のとおりです
式中、K_p、K_i、K_dはファジィセルフチューニングPID出力のゲイン、K_p0、K_i0、K_d0はゲインの初期値、ΔK_p、ΔK_i、ΔK_dはゲインの調整値です。
図(3-5)にファジィPID制御の全体構成を示します。加算後のそれぞれの値がゲイン出力K_p、K_i、K_dとなります。図中の 7、0.04、14 はそれぞれ初期ゲイン値 K_p0、K_i0、K_d0 であり、これらの値は従来の PID 経験法によって取得され、次の式に従って最適なパラメータ設定を見つけます。小さいものから
大きいものへと順番にチェックし
ていき、差動を
加える、カーブが頻繁に振動するので比例ダイヤルを大きくする、カーブが
大きなベイの周りを浮いて比例ダイヤルを
小さくする、カーブが逸れてゆっくりと回復する、積分時間が減少する;
カーブの変動周期が長くなり、積分時間が延長される;
カーブ 発振周波数が速い場合は、まず微分を小さくしてください;
動的な差分が大きい場合、変動は遅くなります。差分時間を長くする必要があります。
理想的な曲線には 2 つの波があり、前が高く、後ろが 4 対 1 低くなります。2
つの調整を見てさらに分析すると、調整の品質は低くなりません。
初期値取得後、設定された出力領域は[-1 1]であるため、demux後に対応する値範囲を乗算する必要があり、乗算された出力値がゲインの調整量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_dとなります。
4. シミュレーション検証
Matlab/Simulink で、図 (4-1) に示す 2 倍容量水槽ファジィ PID 制御システムのシミュレーション モデルを構築し、ファジィ コントローラの各エディタを編集し、ファジィ制御ルール エディタに 49 個のファジィ制御ルールを書き込みます。シミュレーション結果を図 (4-2) に示します。青い線はシステム応答、黄色の線はユニットステップ基準です。応答オーバーシュートは 0.397 で、定常状態時間は 1496 秒です。
5. システム分析
従来の PID 制御は伝統的な制御理論で最も一般的に使用されており、そのアルゴリズムはシンプルで実用的で、優れた制御効果と制御のロバスト性を備えており、オンラインで PID パラメータを継続的に調整することによってのみ、より優れた制御効果を得ることができます。実際のアプリケーションでは、PID パラメータは不規則に変化するため、従うべき明確な数学モデルやルールはありませんが、ファジィ制御は、リアルタイムの非線形調整におけるオペレータの実際の操作の成功経験を最大限に活用することができます。オンラインでPIDパラメータ設定を行うファジィコントローラは、PIDコントローラの優れた制御機能を最大限に発揮し、システムの効果を最大限に発揮します。