模糊PID控制器的理论系
3.1 模糊 PID控制器的工作原理
PID参数模糊自整定是找出PID中3个参数与e和ec之间的模糊关系，在运行中通过不断检测e和ec，根据模糊控制原理来对3个参数进行在线修改，以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求，而使被控对象有良好的动稳态性能[4]。
从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面来考虑Kp，Ki，Kd的作用如下：
(1) 比例系数Kp的作用是：加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。Kp越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但易产生超调，甚至导致系统不稳定；Kp取值过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。
(2) 积分作用系数Ki的作用是：消除系统的稳态误差。Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调；若Ki过小，将使系统稳态误差难以消除，影响系统的调节精度。
(3) 微分作用系数Kd的作用是：改善控制系统的动态特性。其主要作用是反映偏差信号的变化趋势，在偏差信号值变化幅度太大之前，在系统中输入一个有效的修正信号，从而使控制系统的动作速度加快，减少调节时间。
3.2 模糊控制的突出特点
模糊控制的突出特点在于：
(1) 模糊控制是一种基于规则的控制。它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用；
(2) 由工业过程的定性认识出发，较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象很适用；
(3) 基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同， 容易导致较大差异；但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，以达到相对于常规控制器更加优良的控制效果；
(4) 模糊控制算法的设计是基于启发性的知识和语言决策规则，这有助于模拟人工控制的实际过程和实现方法，使控制系统的适应能力大大增强，在一定程度上实现了人工智能[5]；
(5) 模糊控制系统具有鲁棒性强的特点，参数变化和干扰对控制效果的影响被大大减弱，系统仍能保持在稳定的工作状态，尤其适用于时变、非线性以及纯滞后系统的控制。
除此，模糊控制技术还有很突出的两个优点：
第一，模糊控制在许多工业和生活应用中可以有效且块捷地实现人的控制策略和经验；
第二，模糊控制可以在不确定被控对象精确数学模型的情况下，对被控对象实现较好的控制，这是因为被控对象的动态性能已隐含在模糊控制器输入、输出模糊规则及模糊集中[6]。
但是，模糊控制也有不可忽视的缺陷，主要表现在：
(1) 控制精度不太高；
(2) 参数自适应能力有限；
(3) 容易产生振荡现象。
为了克服模糊控制技术控制精度不太高的不足之处，我们通常将模糊控制和PID控制技术融合得到模糊PID控制器，它不仅兼有模糊控制灵活、适应性强等众多优点也同时具有PID控制稳定性好、可靠性高的特性，这也大大增强了它的实用性。
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