浅谈模糊PI调节器的优缺点

1 模糊控制理论

智能控制包括BP神经网络、机器学习、最优控制等方法，其中模糊控制理论属于智能控制的一个重要分支，是现代控制理论中基于模糊集合论以及模糊推理而衍生的控制方法。最早的“模糊”概念于1965年美国加利福利亚大学学者首次提出，并在1974年在英国第一次应用到蒸汽机的控制上。自此，模糊控制在工业过程及工业传动、机器人、交通运输等方面广泛的应用。相对于，传统的控制方法，模糊控制有一个非常关键的特点，其模糊控制利用的集合是人类专家控制经验，理想的情况下，只要模糊控制规则参照的专家经验足够全面，那么模糊控制则能得到最优控制性能。

对于我们熟知的传统控制理论，控制器参数以及观测器结构参数都必须基于一个准确的被控对象数学模型，然后根据被控对象的数学模型选择合适的性能指标来进行控制。但是，事实上工控领域被控对象一般都是非线性、强耦合、多变量的。比如我们常说的电机，大部分时候的控制都是没有考虑电机的温度变化、磁通饱和、电感畸变、变流器元件的非线性等诸多因素的，将电机视为一个理想模型；而即使是忽略了这么多的变化，电机本身还是一个多变量的、强耦合的对象。PARK变换已经为我们解决了大部分的耦合特性，将电机的电流控制等效到一个他励直流电电机去控制，只剩下idiq两个变量了，但是dq轴之间的耦合非常难以完全解耦，这就为我们的控制带来了非常大的难度，即使PI调节器已经表现出了非常优异的广泛可适用性，但也存在难以避免的缺陷——PI调节器仍然是基于理想模型的设计。

而模糊控制就不存在这个困难，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言、及模糊逻辑推理为基础的一种计算数学控制。在我的理解中，模糊控制是通过将大量的数据形成模糊集合、通过集合人类长久总结得出的经验得到模糊逻辑规则，并通过模糊语言将两者衔接，形成的一种智能控制方法。我觉得模糊控制的思想里面，有一些最基础的机器学习的影子，只不过没有了机器学习方法的学习过程，而是直接给出了经验规则，甚至也有些大数据的一些味道。

由于模糊控制对于参数的鲁棒性较强，对于非线性的复杂系统也表现出较强的兼容特性，对于那些模型不精准、过程不精确及噪声源繁杂的系统，模糊控制表现出了更强的优越性，使得模糊控制一直都作为控制理论的研究热点。

总结而言，模糊控制存在以下特点：

1、能够处理模型不精准、非线性、复杂任务需求的控制对象

2、用语言变量代替了数学变量，或者能够结合两者共同应用

3、用模糊条件语句来刻画变量间的函数关系

4、用模糊算法和模糊规则来刻画复杂的关系

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