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【摘 要】相对于常规PID，模糊PID的控制性更加优越，因此受到了越来越广泛的应用。利用模糊PID算法能够改进PID的模块功能，该算法主要根据模糊规则进行表的转化以及表的查询，进而得出PLC中模糊PID的实际应用方法以及相关问题的解决方案。
【关键词】PLC；PID；模糊算法
由于PLC拥有强大的功能，包括开放性、安全性、灵活性与经济性等优点，成为工业自动化的重要设备之一。如今，PLC在工业领域已经得到了广泛的应用，而且有不少型号的PLC带有PID功能模块，两者结合使用的例子越来越多。常规PID的参数固定后，不能随控制对象参数变化，但是模糊PID可以对PID参数进行在线修改，从而满足了更多的需求，因此研究PLC中的模糊PID算法及其应用，具有非常重要的实际意义。
1.模糊PID的原理
偏差e与偏差变化率de（t）/dt是模糊PID控制器的输入量，ΔKp，ΔKi，ΔKd是输出量，根据模糊规则，利用推理的方法，将PID控制器参数Kp、ΔKi、ΔKd进行在线调整。
Kp=Kp0+K1ΔKp；Ki=Ki0+K2ΔKi；Kd=Kd0+K3ΔKd；在前面三式中，Kec，Ke是输入量化因子，输出比例因子为K1，K2，K3，初始设定值是KP0，Ki0，Kd0。初始设定值的可以用实验方法，根据控制器的参数以及系统动态性能与稳态性能的定性关系获得。对于Kec，Ke，K1，K2以及K3，要通过多次的试凑，才能获得相适应的值。
PID的模糊算法公式如下：
u（k）=Kpe（k）+KiTe（j）+
在上式中，e（k）是第k次采样之后所得到的偏差，e（k）=r（k）-y（k-1），Kp，Ki，Kd分别是比例、积分与微分系数，u（k）是输出控制量。通过以上分析，参数调整量ΔKp，ΔKi和ΔKd是模糊PID控制的关键。
2.模糊PID参数调整量计算
模糊推理方法的语句如下：if x=A and y=B，then z=C和Marndani，模糊关系的矩阵如下：R=（A×B）T1R，已知A=A1，B=B1，那么C1=（A1×B1）T2R。
PID模糊算法的要点：从数据的输入到模糊量的转换，进行数据模糊化；控制规则的建立，有利于模糊推理进行。根据PID模糊控制算法的要点，进行模糊PID参数调整量的研究，计算出来的结果能够直接用于PLC。
2.1输入、输出模糊集以及论域的定义：
把模糊输入e，ec与模糊输出ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊集定义为{PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB}，子集中的元素代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，论域定义为{-3，-2，-1，0，1，2，3}。
2.2在取整运算中，把实际输入量转化为模糊论域上的输入量：
E（k）=INT{[Ke（e（k）-（emin+emax）]±0.5}
Ec（k）=INT{[Kec（ec（k）-（ecmin+ecmax）]±0.5}
当e（k）、ec（k）数值为负时，公式中的±取负号，e（k）、ec（k）的数值为正时，公式中的±取正号。
2.3定义输入、输出的隶属函数以及模糊输出量，确定模糊变量与对应论域内元素的隶属关系。
2.4模糊规则表的建立。模糊控制规则一般是总结有经验的操作者或者专家的控制知识经验，对模糊条件语句的集合进行制定，简写成模糊控制规则表。系统输出响应动静态特性达到最佳是确定模糊控制规则的原则。当出现大的误差时，要选择适当的控制量尽快消除误差；当误差较小的时候，选择适当的控制量防止超调，从而保证系统的稳定性。根据PID控制规律，模糊控制可以按照一定的规则进行参数调整，提高控制的性能。
2.5计算输出量。最大隶属度法与重心法是当前应用较多的计算输出量方法。最大隶属度法设计简单，对输出隶属度函数的形状不考虑，只关心最大隶属度值处的输出值。在最大隶属度法中，计算ΔKp（k）值：取μkp（m）最大值，根据输出隶属度函数计算对应的输出值，由于最大隶属度可能对应多个输出值，因此要平均化处理这些输出值，从而得到最终值。
2.6 PLC中的模糊PID实现。以PLC获得ΔKp值为例。将E、EC对应的不同ΔKp值从上到下、从左到右依次放进PLC的DM区域内，如果控制量ΔKp的的基址是1200，偏移的地址则为（Ec-1）*7+（E-1），ΔKp对应地址则为：1200+（Ec-1）*7+（E-1）。经过计算每次采样后得到的E，Ec值，可以利用基址+偏移地址寻址的方法，对相应的控制量ΔKp、ΔKi以及ΔKd值进行获取。
3.小结
从目前情况来看，在PLC中应用广泛的依然是常规PID，但是PID参数的在线整定非常困难，一旦面对被控对象变化等情况，其控制性能较差，而模糊PID无论是灵活性还是安全性等方面的控制，都远远超过常规PID，因此研究模糊PID的计算方法，对于PID模块在PLC中的改进具有很大的应用价值。
【参考文献】
[1]刘小艳，张泉灵，苏宏业.PID控制器的性能监控与评估[J].计算机与应用化学，2010（1）.
[2]郝少杰，方康玲.基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究[J].现代电子技术，2011（7）.
[3]杨雪峰.基于模糊自适应PID的剪板机控制系统研究[J].工业控制计算机，2012（2）.
【关键词】PLC；PID；模糊算法
由于PLC拥有强大的功能，包括开放性、安全性、灵活性与经济性等优点，成为工业自动化的重要设备之一。如今，PLC在工业领域已经得到了广泛的应用，而且有不少型号的PLC带有PID功能模块，两者结合使用的例子越来越多。常规PID的参数固定后，不能随控制对象参数变化，但是模糊PID可以对PID参数进行在线修改，从而满足了更多的需求，因此研究PLC中的模糊PID算法及其应用，具有非常重要的实际意义。
1.模糊PID的原理
偏差e与偏差变化率de（t）/dt是模糊PID控制器的输入量，ΔKp，ΔKi，ΔKd是输出量，根据模糊规则，利用推理的方法，将PID控制器参数Kp、ΔKi、ΔKd进行在线调整。
Kp=Kp0+K1ΔKp；Ki=Ki0+K2ΔKi；Kd=Kd0+K3ΔKd；在前面三式中，Kec，Ke是输入量化因子，输出比例因子为K1，K2，K3，初始设定值是KP0，Ki0，Kd0。初始设定值的可以用实验方法，根据控制器的参数以及系统动态性能与稳态性能的定性关系获得。对于Kec，Ke，K1，K2以及K3，要通过多次的试凑，才能获得相适应的值。
PID的模糊算法公式如下：
u（k）=Kpe（k）+KiTe（j）+
在上式中，e（k）是第k次采样之后所得到的偏差，e（k）=r（k）-y（k-1），Kp，Ki，Kd分别是比例、积分与微分系数，u（k）是输出控制量。通过以上分析，参数调整量ΔKp，ΔKi和ΔKd是模糊PID控制的关键。
2.模糊PID参数调整量计算
模糊推理方法的语句如下：if x=A and y=B，then z=C和Marndani，模糊关系的矩阵如下：R=（A×B）T1R，已知A=A1，B=B1，那么C1=（A1×B1）T2R。
PID模糊算法的要点：从数据的输入到模糊量的转换，进行数据模糊化；控制规则的建立，有利于模糊推理进行。根据PID模糊控制算法的要点，进行模糊PID参数调整量的研究，计算出来的结果能够直接用于PLC。
2.1输入、输出模糊集以及论域的定义：
把模糊输入e，ec与模糊输出ΔKp，ΔKi和ΔKd的模糊集定义为{PB，PM，PS，ZE，NS，NM，NB}，子集中的元素代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，论域定义为{-3，-2，-1，0，1，2，3}。
2.2在取整运算中，把实际输入量转化为模糊论域上的输入量：
E（k）=INT{[Ke（e（k）-（emin+emax）]±0.5}
Ec（k）=INT{[Kec（ec（k）-（ecmin+ecmax）]±0.5}
当e（k）、ec（k）数值为负时，公式中的±取负号，e（k）、ec（k）的数值为正时，公式中的±取正号。
2.3定义输入、输出的隶属函数以及模糊输出量，确定模糊变量与对应论域内元素的隶属关系。
2.4模糊规则表的建立。模糊控制规则一般是总结有经验的操作者或者专家的控制知识经验，对模糊条件语句的集合进行制定，简写成模糊控制规则表。系统输出响应动静态特性达到最佳是确定模糊控制规则的原则。当出现大的误差时，要选择适当的控制量尽快消除误差；当误差较小的时候，选择适当的控制量防止超调，从而保证系统的稳定性。根据PID控制规律，模糊控制可以按照一定的规则进行参数调整，提高控制的性能。
2.5计算输出量。最大隶属度法与重心法是当前应用较多的计算输出量方法。最大隶属度法设计简单，对输出隶属度函数的形状不考虑，只关心最大隶属度值处的输出值。在最大隶属度法中，计算ΔKp（k）值：取μkp（m）最大值，根据输出隶属度函数计算对应的输出值，由于最大隶属度可能对应多个输出值，因此要平均化处理这些输出值，从而得到最终值。
2.6 PLC中的模糊PID实现。以PLC获得ΔKp值为例。将E、EC对应的不同ΔKp值从上到下、从左到右依次放进PLC的DM区域内，如果控制量ΔKp的的基址是1200，偏移的地址则为（Ec-1）*7+（E-1），ΔKp对应地址则为：1200+（Ec-1）*7+（E-1）。经过计算每次采样后得到的E，Ec值，可以利用基址+偏移地址寻址的方法，对相应的控制量ΔKp、ΔKi以及ΔKd值进行获取。
3.小结
从目前情况来看，在PLC中应用广泛的依然是常规PID，但是PID参数的在线整定非常困难，一旦面对被控对象变化等情况，其控制性能较差，而模糊PID无论是灵活性还是安全性等方面的控制，都远远超过常规PID，因此研究模糊PID的计算方法，对于PID模块在PLC中的改进具有很大的应用价值。
【参考文献】
[1]刘小艳，张泉灵，苏宏业.PID控制器的性能监控与评估[J].计算机与应用化学，2010（1）.
[2]郝少杰，方康玲.基于模糊PID参数自整定的温度控制系统的研究[J].现代电子技术，2011（7）.
[3]杨雪峰.基于模糊自适应PID的剪板机控制系统研究[J].工业控制计算机，2012（2）.