李璀1刘荣1邹昭武1
　　
　　（1.重庆通信学院重庆400035）
　　
　　摘要：文中研究了一种基于模糊推理参数自整定PID控制器系统。根据反馈信号，模糊推理不断整定PID三个调节参数，起到缩短响应时间和保持良好超调量的作用。最后将该控制器应用于X光机灯丝电源中，结果表明，该控制器具有良好的稳态精度以及响应时间短、超调量小且具有较强的跟踪能力等特点。通过与增量式PID控制器和单神经元PID自适应控制器比较，证明了该方法的优越性；最后将其应用于灯丝电源仿真电路验证了该方法的合理性和有效性。
　　

(3)模型仿真及结果分析
　　
　　首先用MATLAB语言编程与SIMULINK相结合的方式进行模型仿真。其中MATLAB语言编程主要完成了对误差e以及误差变化率ec的模糊化，以及利用Mamdani和重心法在模糊规则库的基础上，生成三个整定变量ΔKp，ΔKi，ΔKd。而利用SIMULINK图形化建模环境搭建了如图5所示的数学模型仿真控制系统。

　　
　　通过与实现工业中常用增量式PID控制器以及单神经元自适应PID控制器对比，若系统输入为5的给定信号，可得如图6的响应曲线；而系统输入若为在0～5变化的阶跃信号时，可得如图7所示的响应曲线。

　　
　　由图6分析比较可知，第一响应速度：模糊PID参数自整定和增量式PID相对于单神经元自适应PID具有较快的响应速度，但增量式PID在响应过程中出现了较大的超调；单神经元自适应PID虽然比增量式PID超调要小，但其响应速率慢致使响应时间明显要比模糊PID参数自整定和增量式PID长；第二抗干扰能力：在0.2秒时加入单位阶跃干扰，从图中可以看出模糊PID参数自整定和单神经元自适应PID的抗干扰能力明显优于增量式PID，因为增量式PID表现出过渡时间长且出现波动。而模糊PID参数自整定过渡时间要短于单神经元自适应PID过渡时间，说明模糊PID参数自整定在三个中的抗扰动能力最强。

　　
　　由图7对比分析可知，模糊PID参数自整定和单神经元自适应PID在整个调节范围（0～5）之内每个预设值处都表示出了良好的控制性能，而增量式PID在较小预设值处还出现了波动；并且从图中可知模糊PID参数自整定在每个预设值处都表现出其响应时间比单神经元自适应PID的响应时间要短。所以模糊PID参数自整定在三个中的调节能力最强。
　　　
　　(4)仿真电路验证

　　
　　基于模糊PID参数自整定控制器的灯丝电源系统仿真电路如图8所示。实验根据设计需求进行了基于预设点恒流控制和在全控制范围内实现预设值切换仿真实验。其中基于预设点恒流控制是模拟当X射线管灯丝电阻因温度而发生变量时，灯丝电流还能保持稳定，从而保护X射线管；而全控制范围内实现预设值切换是模拟通过调整灯丝电流值大小来控制X光机输出射线强度I时，灯丝电流在每个预设值处都能输出稳定的灯丝电流。基于Matlab/Simulink实验仿真响应曲线如图9和10所示。

　　
　　　图9为基于Matlab/Simulink对灯丝电源电路在预设点恒流控制实验波形。从图可知，基于模糊PID参数自整定控制的灯丝电源电路能够快速准确达到预设电流输出，与其数学模型仿真响应基本相近；并且在灯丝电阻发生变化时，也能够在较短调节时间内重新达到预设值，从而保证电路输出电流值稳定。图10为基于Matlab/Simulink对灯丝电源电路在设计调节范围内实现预设值切换实验波形。从图可知，基于模糊PID参数自整定控制的灯丝电源电路能够在设计调节范围（0～5A）内实现快速准确的电流切换，从而满足不同应用需求。
　　
　　3 结束语
　　
　　 文中应用MATLAB语言编程与SIMULINK仿真模型相结合的方式完成了对灯丝电源模糊PID参数自整定控制器的研究。其中MATLAB语言编程与SIMULINK仿真环境相结合，既克服了单独SIMULINK仿真环境算法实现困难，又能避免单独MATLAB语言编程环境下仿真模型以及仿真电路构造问题。其次文中首先针对灯丝电源电路数学模型进行了三种控制方法的仿真比较，通过对比可知相对增量式PID和单神经元PID，在灯丝电源模型上模糊PID参数自整定控制具有更优越的控制性能；最后，通过模糊PID参数自整定控制器应用于仿真灯丝电源电路，说明了模糊PID参数自整定控制器的合理性和有效性。
　　
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　　　　作者简介
　　
　　李璀，男。研究方法为嵌入式系统理论及其应用研究。

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