PID专题（三十）【全网独家】基于模糊自抗扰、模糊PID、自抗扰、传统PID的多工况控制对比仿真研究（仿真+代码+说明文档）
本章先针对控制系统模型不确定、非线性干扰因素多的特点，以及传统 PID 控制 存在无法满足快速性和超调之间的矛盾。引入自抗扰控制，虽然响应时间缩短且振荡 幅度减小，但是 NLSEF 中的增益难以确定。然后，通过添加适应性强、易于调整优化的模糊逻辑对自抗扰控制器参数进行整定，节省调节时间。
随后建立电气控制仿真模型，将传统PID控制、自抗扰控制和模糊自抗扰控制的仿真结果进行对比分析。首先，对比阶跃响应曲线，证实了自抗扰控制和模糊自抗扰控制，无论在调节时长、振荡幅度还是响应时间都优于传统PID控制，模糊 自抗扰控制最先稳定跟踪设定值，调节时长最短。然后，在仿真200秒处引入一个-0.3mg/L的扰动，用来模拟工况的突变，对比结果显示模糊自抗扰在受到扰动后最快做出响应且最先达到稳态。接着，在模型中添加50秒的时滞，用来模拟传感器老化带来的时滞影响，对比结果显示模糊自抗扰受到的影响最小且最先达到稳态。最后对比优化工况下传统PID控制和模糊自抗扰控制的仿真响应曲线，结果显示，模糊自抗扰控制达到稳定控制的时间都在90秒以内，调节时间相比传统PID大幅缩短，振荡幅度大幅减小。证实了模糊自抗扰控制策略不仅抗干扰性强，还具有响应速度快和调节性能高的优点，能够满足精确控制的要求，实现动态调节。
添加模糊PID，增加工作量
模糊控制(Fuzzy Control)能仿照人脑的思维模式，来摆脱传统控制技术对于 精确数学模型的高度依赖，将人类实践经验和知识转换为模糊语言规则，并通过 模糊集合、模糊逻辑等数学工具，把实际系统的输入量转换为待分析处理的模糊量，再经过模糊控制决策转换为精准的控制动作，来调节被控对象，从而使控制 系统达到预期运行状态[71]。模糊控制具有较强的鲁棒性和抗干扰能力，适用于难以精确建模的非线性、强时变、大滞后的复杂系统(如本文的曝气控制系统)，且模糊控制的规则可通过对工作人员的经验总结来制定，具有直观简单和便于工程 实现的优势：
