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第二章 PID液位控制介绍
2.1 PID控制在工业中的发展及应用
在目前的工业控制系统中，PID控制因为结构简单、稳定性好、工作可靠等优点成为工业控制的为主要技术之一，然而在控制过程中，也同样发现了PID控制的不足之处。
首先，虽然PID控制适应性强，能够适应各种控制对象，然而在此之前，其参数整定是一个关键问题；
其次，在参数整定合适的前提下，虽然PID控制可以对大多数被控对象实现无差别控制，稳态性能好，但动态特性始终不太理想；
最后，PID控制并不具有自适应控制能力，对于时变、非线性系统控制效果不佳。当系统参数发生变化时，控制性能会产生较大变化，控制特性可能变坏，严重时可能导致系统的不稳定。
因此，尽管PID控制在工业过程控制领域一直占据着主导地位，但在改善其控制性能方面的研究始终没有停下。在此基础上，围绕PID控制并与其他多种控制技术结合，形成了多种PID控制技术，比较常见的一些技术如下[11][17]：
（1）模糊PID控制：模糊控制技术与PID控制结合构成模糊PID控制；
（2）遗传PIK控制：用遗传算法对PID控制参数进行整定和优化，构成遗传PID控制；
（3）神经PID控制：运用神经网络技术对PID控制参数进行整定，构成神经PID控制；
（4）灰色PID控制：灰色系统理论与PID控制结合进行系统控制，构成灰色PID控制。
（5）专家PID控制：其实质是基于受控对象和控制规律的各种知识，并以智能的方式利用这些知识来设计控制器，利用专家经验来设计精确稳定的PID参数。
以上多种PID控制方法均是PID控制与现代控制技术的结合，主要是在PID参数整定上进行的大量研究。在这几种方法中，模糊PID控制因为操作方便，且对控制性能的优化明显，所以成为本次研究的主要方向。
2.2 PID控制器模型
常规PID为普通线性控制器，根据给定值和世界输出值构成控制偏差，将偏差按照比例、积分和微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制[1]。
PID控制系统结构图如下：
图2.1 PID控制系统结构图
它主要由PID控制器和被控对象所组成，而PID控制器则由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节组成，它根据给定值r(t）实现对被控对象的控制,再由被控对象输出实际输出值y(t)。
2.3 模糊控制技术的发展
模糊理论是在美国加州大学L.A.Zadeh教授与1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面内容。
L.A.Zadeh教授在1965年首次提出表达事物模糊性的重要概念——隶属函数。模糊控制理论的核心是利用模糊集合论，把人的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言。但它的控制输出却是确定的，它不仅能成功地实现控制，而且能模拟人的思文方式，对一些无法构成数学模型的对象进行控制。“模糊概念”更适合于人们的观察、思文、理解与决策[18]。
模糊控制技术已经成为智能控制技术的一个重要分支，它是一种高级算法策略和新颖的技术。自从1974年英国马丹尼（E.H.Mandani）工程师首先根据模糊集合理论组成模糊控制器并用于蒸汽发动机的控制以后，在其发展历程的30多年中，模糊控制技术得到了广泛而快速的发展。现在，模糊控制已广泛得应用于冶金与化工过程控制、工业自动化、家用电器智能化、仪器仪表自动化等领域。我国对模糊控制器开始研究是在1979年，并且已经在模糊控制器的定义、性能、算法、电路实现方法、稳定性规则自调整等方面取得了大量的成功。著名科学家钱学森指出，模糊数学理论及其应用，关系到我国二十一世纪的国力和命运。
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