专家PID控制matlab程序
1 专家PID控制
专家PID控制的实质是：基于受控对象和控制规律的各种知识，无须知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。专家PID控制是一种直接型专家控制器。
典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如图2一5所示。

令e(k)表示离散化的当前采样时刻的误差值，e(k-1),e(k-2)分别表示前一个和前两个采样时刻的误差值，则有



施，相当于实施开环控制；II，IV，VI，…区域，误差绝对值朝增大的方向变化，此时，可根据误差的大小分别实施较强或一般的控制作用，以抑制动态误差。

2 实例状态
求三阶传递函数的阶跃响应

其中采样时间间隔为1ms。


3 仿真结果
1）轨迹跟踪

2）实时误差

4 matlab程序

%% 专家PID控制
clc
clear 
close all;
ts=0.001;

sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);  %Plant
dsys=c2d(sys,ts,'z');
[num,den]=tfdata(dsys,'v');

u_1=0;u_2=0;u_3=0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;

x=[0,0,0]';
x2_1=0;

kp=0.6;
ki=0.03;     
kd=0.01;

error_1=0;
for k=1:1:500
time(k)=k*ts;
   
r(k)=1.0;                    %目标轨迹

u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); %PID 控制器

%专家控制规则
%规则1
if abs(x(1))>0.8      %Rule1:Unclosed control rule
   u(k)=0.45;
elseif abs(x(1))>0.40        
   u(k)=0.40;
elseif abs(x(1))>0.20    
   u(k)=0.12; 
elseif abs(x(1))>0.01 
   u(k)=0.10;   
end   
。。。。。。略

完整程序转链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MTc1MjE2Mg==&mid=2247484059&idx=1&sn=3a8aba06368b667ed5e33d7ca61d3a11&chksm=cf606396f817ea800c5a11ed43ea210141e1e528f96c4e1af4c389af22d921f3fa4c54e2c565&token=1073253120&lang=zh_CN#rd

1、内容简介

略

2、内容说明

专家PID控制就是基于被控对象和控制规律的各种知识，而不需要知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。

3、仿真分析

%Expert PID Controller
clear all;
close all;
ts=0.001;

sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);
dsys=c2d(sys,ts,'z');
[num,den]=tfdata(dsys,'v');
u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;
y_1=0;y_2=0;y_3=0;

x=[0,0,0]';
x2_1=0;

kp=0.6;
ki=0.03;     
kd=0.01;
Kp=0.6;
Ki=0.03;     
Kd=0.01;
error_1=0;
for k=1:1:200
time(k)=k;
   
rin(k)=1.0;                   %Tracing Jieyue Signal

u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3); %PID Controller

%Expert control rule
if abs(x(1))>0.8      %Rule1:Unclosed control firstly
   u(k)=0.45;
elseif abs(x(1))>0.40        
   u(k)=0.40;
elseif abs(x(1))>0.20    
   u(k)=0.12; 
elseif abs(x(1))>0.01 
   u(k)=0.10;   
end   

if x(1)*x(2)>0|(x(2)==0)       %Rule2
   if abs(x(1))>=0.05
      u(k)=u_1+2*kp*x(1);
   else
      u(k)=u_1+0.4*kp*x(1);
   end
end
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
if (x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1>0)|(x(1)==0)   %Rule3
    u(k)=u(k);
end

if x(1)*x(2)<0&x(2)*x2_1<0   %Rule4
   if abs(x(1))>=0.05
      u(k)=u_1+2*kp*error_1;
   else
      u(k)=u_1+0.6*kp*error_1;
   end
end

if abs(x(1))<=0.001   %Rule5:Integration separation PI control
   u(k)=0.5*x(1)+0.010*x(3);
end

%Restricting the output of controller
if u(k)>=10
   u(k)=10;
end
if u(k)<=-10
   u(k)=-10;
end

%Linear model
yout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;
error(k)=rin(k)-yout(k);

%----------Return of PID parameters------------%
u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);
y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);
   
x(1)=error(k);                % Calculating P
x2_1=x(2);
x(2)=(error(k)-error_1)/ts;   % Calculating D
x(3)=x(3)+error(k)*ts;        % Calculating I

error_1=error(k);
end
figure(1);
plot(time,rin,'b',time,yout,'r');
xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');

sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);
PID = tf([kd kp ki],[1 0]);
sys_1 = feedback(sys*PID,1);
figure
step(sys_1,200*ts)
% figure(2);
% plot(time,rin-yout,'r');
% xlabel('time(s)');ylabel('error');

4、参考论文

略