模糊ＰＩＤ在网络控制系统中的仿真研究冯冬青。等 模糊ＰＩＤ在网络控制系统中的仿真研究 Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｉｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ ．豸每昔 侄雷格 （郑州大学电气工程学院，河南郑州４５０００１） 摘要：为了研究网络控制系统的特性，结合ＰＩＤ结构简单、稳定性好和模糊控制适应性强的特点，设计了模糊ＰＩＤ网络控制系统。 综合分析了采样周期、时延、数据丢包率、网络传输速率、通信模式和扰动等主要因素对系统性能的影响，并给出了仿真曲线和分析结 果。仿真结果表明，与ＰＩＤ网络控制系统相比，模糊ＰＩＤ网络控制系统具有较好的控制效果。利用ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱，该系统能够比较 全面地分析网络控制系统的性能。 关键词：网络控制系统中图分类号：ＴＰ２７３ 模糊ＰＩＤ Ａ／Ｄ转换器文献标志码：Ａ 实时控制 网络延时 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ。ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｄｅｓｉｇｎｅｄ。ｗｈｉｃｈ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ＰＩＤ ｈａｖｉｎｇ ｓｉｍｐｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ；ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ｓｔｒｏｎｇ ａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｃｏｎｔｒｏ１．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ，ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ，ｌｏｓｓ ｒａｔｅ ｏｆ ｄａｔａ ｐａｃｋｅｔｓ，ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｒａｔｅ－ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ，ａｎｄ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ，ｅｔｃ．，ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌｙ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅｓ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ＰＩＤ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆｆｅｒｓ ｂｅｔｔｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｅｆｆｅｃｔｓ；ａｎｄ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｌｌ ｂｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｍｏｒｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ＴｒｕｅＴｉｍｅ ｔｏｏｌｂｏｘ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ Ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ Ａ／Ｄ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ Ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｃｏｎｔｒｏｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｄｅｌａｙ ０ 引言 网络控制系统（ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ，ＮＣＳ）是一 １模糊ＰＩＤ控制器的设计 １．１控制器系统结构 种分布式、网络化、集成化和节点智能化的实时反馈控 制系统。与传统的点对点控制系统相比，ＮＣＳ具有布 线简单、结构灵活、易于安装与维护、容错与故障诊断 ＰＩＤ算法以其结构简单、控制效果良好等优点，在 当前工业控制过程中得到广泛的应用。但它本身也存 在着一定的不足，如在对非线性、时变和结构不确定的 能力较高、能够实现信息资源共享等优点 Ｊ。在 ＮＣＳ中，当多个节点通过网络交换数据时，常常出现数 据碰撞、连接中断、多路径传输和网络拥塞等现象，导 致网络控制系统性能受数据丢包率、时延等主要因素 影响 引。 复杂过程进行控制时，其效果并不是很好。本文将模 糊控制理论与ＰＩＤ算法相结合，设计了在线整定ＰＩＤ 参数的模糊ＰＩＤ控制器，即控制系统引人模糊推理，在 ＰＩＤ初值基础上通过增加修正参数进行整定，改善系 统动态性能。模糊ＰＩＤ控制器通过Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ 网络控制系统的仿真研究是网络控制理论的一个 重要内容，利用ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱，可以构建网络控制 中的模糊控制工具箱来实现，并将其封装成输人为ｒ、 输出为Ｙ的模块，命名为ｆｕｚｚｙｐｉｄ．ｍｄｌ。其结构图 如图１所示 。 系统综合仿真平台，以实现各种调度算法与控制算法 的研究 。由于模糊ＰＩＤ控制器可以根据系统输出误 差及误差的变化率，动态地调整控制器参数，具有适应 不确定因素的能力，因此，本文尝试将其应用于网络控 制系统的仿真研究中。 国家自然科学基金资助项目（编号：６０９７４００５）。 修改稿收到日期：２０１２－０３－１ｌ。 图１ 模糊ＰＩＤ网络控制系统结构图 Ｆｉｇ．１ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ 第一作者冯冬青（１９５８一），男，２００８年毕业于上海大学控制理论与控制 工程专业，获博士学位，教授；主要从事智能控制系统方面的研究。 图１中，模糊控制器以偏差ｅ和偏差变化率ｅｃ作为 ６ｌ 《自动化仪表》第３４卷第１期２０１３年１月 模糊ＰＩＤ在网络控制系统中的仿真研究冯冬青，等 能，应选取较大的ｋ。与较小的ｋ 。同时应对积分作用 加以，以避免系统响应时出现较大的超调，为此， 通常取ｋ；＝０。 输入，修正参数舭。、 、 为输出，ｋ 为误差ｅ的量化 因子～ｋ为误差变化率ｅｃ的量化因子，ｋ ｋ 、ｋ 分别 为输出 、 。、 的量化因子，ｋ 、ｋ。、ｋ 为预整定值。 ＰＩＤ控制器的输出为： ②当 与ｌ ｅｃＩ为中等大小时，为了使系统具有较 小的超调，ｋ 的取值通常应更小些。在这种情况下，ｋｉ 的取值要适当；而ｋ 的取值对系统的影响较大，应尽 量取得小些。 ）＝ｋｐ 专如）＋ ㈩－ｅ（¨）］）＝ ｋｐｅ㈩ ） （１） 式中：ｋｉ＝ｋｐ／Ｔ ；ｋ ＝ｋｐＴａ；Ｔ为采样周期；ｋ为采样序 号；ｅ（ｋ－１）和ｅ（ｋ）分别为第（ｋ一１）和第ｋ时刻所得的 偏差信号。 ＰＩＤ控制器输出的控制参数 。、 ｉ、 分别为： ｒｋｐ Ｐ③当ｌｅｌ较小时，为了使系统具有较好的稳定性， ｋ 与ｋｉ均应选取大些的值。为避免系统在设定值出 现振荡，应考虑系统的抗干扰性能。当ＩｅｃＩ较小时，ｋ 可取得大些；当ｌｅｃＩ较大时，ｋ 可取得小些。 １．３模糊控制规则表 ＋Ａｋｐ ２ｋ，＝ｋ，＋Ａｋ． 【 ｄ＝ ｄ＋Ａｋｄ （２） ＆、 模糊控制器输入输出变量的模糊子集分别为Ｅ、 。、 ，、 ，各变量模糊语言值均为｛负大，负中， １．２参数自整定原则 负小，零，正小，正中，正大｝，记为［ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ， ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ］。隶属度函数均为灵敏度较强的三角形 由ＰＩＤ控制特点可知，积分作用越强，响应越快， 但相应的系统超调大；微分作用越强，系统稳定性越 好，超调小，但系统抗干扰能力下降。针对不同阶段的 Ｉｅｌ和ｌ ｅｃＩ，参数整定原则如下。 ①当ｌ ｅＩ较大时，为使系统具有比较好的跟踪性 函数，输入输出变量的模糊集论域均取为［＿６，一５，一４， 一３，一２，一１，０，１，２，３，４，５，６］。根据参数整定规则，通 的模 过模糊推理和试验加以修正，得到 。、△ ｉ、 糊控制规则如表１所示 。 表１模糊ＰＩＤ自整定规则表 Ｔａｂ．１ Ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ａｕｔｏ ｔｕｎｉｎｇ ｒｕｌｅｓ ２ 网络控制系统的仿真实现 ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱主要包括计算机模块（ＴｒｕｅＴｉｍｅ Ｋｅｒｎｅ１）与网络模块（ＴｒｕｅＴｉｍｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）。Ｋｅｒｎｅｌ模块 ｓｎｄｔ ｓｎｄ： ｒｃＶｚ 。 申 罅 ｓｎｄ３ ｓｎ出 ｒｃｖ４ 主要是通过ｓ函数仿真实现的一个控制计算机环境， 网络 ｒｃｖｌ 它包含简单灵活的实时内核、Ａ／Ｄ和Ｄ／Ａ转换器、网 络接口以及外部通道。Ｎｅｔｗｏｒｋ模块可按照选定的网 络模型模拟数据的接收与发送，当有信息读入或发送 时，该模块被触发执行相应的功能。在网络模块中可 参考输入 ｌ匝 ＾ 以设置网络节点数、网络传输速率、传输信息的最小长 度和丢包率等 。 图２ ＮＣＳ仿真模型 Ｆｉｇ．２ ＮＣＳ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ 利用ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱构建的直流电机ＮＣＳ如图２ 所示 。 ６２ 该系统利用ＴｍｅＴｉｍｅ的Ｋｅｒｎｅｌ模块实现执行器 ＰＲＯＣＥＳＳ ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ＶｏＬ ３４ Ｎｏ．１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１３ 模糊ＰＩＤ在网络控制系统中的仿真研究节点、传感器节点、控制器节点和干扰节点，利用 Ｎｅｔｗｏｒｋ模块构建各个节点之间信息传输的网络通 冯冬青，等 器下系统的输出信号分别如图３、图４所示。仿真结果表 明，当时延ｒ小于３０％Ｔ时，模糊ＰＩＤ算法和ＰＩＤ算法的系 统输出没有明显的差别；当时延ｒ＝７０％Ｔ时，模糊ＰＩＤ算法 比ＰＩＤ算法具有更好的控制效果。 道 。由时间触发的传感器节点周期性地对过程进行 采样，并通过网络传输给控制器节点。控制器节点的 任务是计算控制信号并将结果通过网络发送给执行器 节点，由执行器完成执行动作。系统还包括１个干扰 节点，用于产生阻碍网络传输的随机干扰信号、模拟网 络中的负载、周期地发送和接收数据、占用网络带宽、 执行阻碍控制器的高优先级任务。 仿真过程中，将零时刻触发的方波信号作为系统 的参考输入信号。电机模型采用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ的传递函数 模型，传感器节点设置为时钟驱动方式，控制器节点和 执行器节点采用事件驱动方式，网络控制系统的调度 策略采用固定优先级（ｐｆｉｏＦＰ）。 图３ ＰＩＤ不同时延系统输出 Ｆｉｇ．３ Ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆ ＰＩＤ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔ｝ｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ 参考输入信号通过控制器节点的Ａ／Ｄ输入，ｒｃｖ 端与网络模块的输出端口相连，接收由传感器传输到 网络的系统输出信号。程序首先从Ａ／Ｄ口读人ｒ，从 网络中获取传感器发送的系统输出信号），；接着调用 ｆｕｚｚｙｐｉｄ模块计算并输出控制信号“；然后由ｓｎｄ端将 图４模糊ＰＩＤ不同时延系统输出 Ｆｉｇ．４ Ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｓｙｓｔｅｍｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ “输出到网络，并传输给执行器节点；最后通过创建周 期任务，实现控制器节点的功能。 ３．２干扰对系统的影响 控制器模块的主要程序如下。 ｉｎｐ（１）＝￣ＡｎＭｏｇＩｎ（１）； ｉｎｐ（２）＝ｔｔＧｅｔＭｓｇ； ｏｕｔｐ＝ｔｔＣａｌｌＢｌｏｃｋＳｙｓｔｅｍ（２，ｉｎｐ， ｆｕｚｚｙｐｉｄ ）； 在参考设置下，将干扰分别设置为Ｏ％ＢＷ、１０％ＢＷ、 ３０％ＢＷ、５０％ＢＷ，其中，ＢＷ为带宽，对系统进行仿真。 ＰＩＤ和模糊ＰＩＤ控制系统在不同干扰下的系统输出如 图５、图６所示。 ｔｔＳｅｎｄＭｓｇ（２，ｄａｔａ．Ｕ，８０）； ｔｔＣｒｅａｔｅＴａｓｋ（ ｐｉｄｊａｓｋ ，ｄｅａｄｌｉｎｅ，ｐｒｉｏ， ｆｐｉｄｃｏｄｅ ，ｄａｔａ） ３ 系统仿真与分析 仿真过程中，设时延、丢包率、网络干扰均为０，通信模 式设为（ＣＳＭＡ／ＣＤ）Ｅｔｈｅｒｎｅｔ，传输速率为８０ ｋｂｉｔ／ｓ，将采样 周期 分别设置为１０ ｍｓ、８ ｍｓ、１２ ｍｓ。仿真结果表明， 与 ＝８ｍｓ和 ：１２ｍｓ相比， ＝１０ｍｓ时系统具有更好的控 制性能。 图５ ＰＩＤ不同干扰系统输出 Ｆｉｇ．５ Ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆ ＰＩＤ ｓｙｓｔｅｍ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ 本文主要针对不同时延和干扰下ＰＩＤ和模糊ＰＩＤ网络 控制系统的控制性能进行对比分析。ＰＩＤ参数初值可通过 预整定得到，其主要的整定方法有动态特性参数法、衰减曲 线法、Ｚｉｅｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ经验公式等整定方法。在Ｍａｔｌａｂ／ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ环境下，本文采用稳定边界法进行整定。经过反复 调试，在参考设置的情况下，系统输出稳定、超调量小，得到 控制器的参数为ｋ。＝０．３、ｋ ＝０．７、ｋＡ１＝０．１、ｋ△２＝０．２、ｋ△３＝ ０．５、 ＝１．５、ｒｉ＝０．０９８、 ＝０．０３７。 图６模糊ＰＩＤ不同干扰系统输出 Ｆｉｇ。６ Ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆｆｕｚｚｙ ＰＩＤ ｓｙｓｔｅｍ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ３．１不同时延对系统的影响 在参考设置下，将时延ｒ分别设置为１０％Ｔ、３０％Ｔ、 ７０％Ｔ、１００％Ｔ，然后对系统进行仿真。ＰＩＤ和模糊ＰＩＤ控制 《自动化仪表》第３４卷第１期２０１３年１月 仿真结果表明，当干扰达到５０％ＢＷ时，ＰＩＤ控制 系统不稳定，而模糊ＰＩＤ控制系统仍然具有较好的控 （下转第６８页） ６３ 透析液电导率测量仪的研究刘致滨，等 参考文献 ［１］龚德华，季大玺．个体化透析液配方的临床应用［Ｊ］．肾脏病与 透析肾移植杂志，２００９，１８（１）：７６—８Ｏ． 准值和标定值结果没有差异性，说明测量仪可以准确 测量透析液的电导率值。频率可调的双极性间歇脉冲 法可以有效避免极化效应和电容效应，提高电导率测 量的准确性。 ［２］ｓａｒｋ Ｓ Ｒ，Ｗｙｓｔｒｙｃｈｏｗｓｋｉ Ｇ，Ｚｈｕ Ｆ，ｅｔ ａ１．Ｆｌｕｉｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｄｕｒｉｎｇ ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｔｏ ｓｏｄｉｕｍ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉａｌｙｓａｔｅ 采用ＳＰＳＳ软件对透析液的电导率测量值和标准 值进行一元线性回归，确定两者之间关系强度，相关分 析结果如表２所示。透析液电导率的测量值和标准值 线性回归模型检验显著性为０．０００，决定系数 为０．８１９，表明电导率标定试验是可靠的。 表２结果分析 Ｔａｂ．２ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｎｄ ｐｌａｓｍａ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ａｒｔｉｉｆｃｉａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｌ Ｏｒｇａｎｓ Ｊｏｕｍａｌ，２００７，５３（３）：３３９—３４２． ［３］李瑛，龚晓男，郭彪．电渗软黏土电导率特性及其导电机制的研 究［Ｊ］．岩石力学与工程学报，２０１０，２９（ｓ２）：４０２７—４０３２． ［４］Ｉｊ Ｍ，Ｗａｎｇ Ｍ，Ｗａｎｇ Ｑ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｅｓｔ ｏｆ ａ ｐｏｒｔａｂｌｅ ｓｏｉｌ ＥＣ ｄｅｔｅｃｔｏｒ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ Ａ ｃｕｌｔｕｒｅ， ２００６，２２（２）：３０１—３０７． ［５］孔德秀．便携式土壤电导率测试系统改进设计及性能试验［Ｄ］． 北京：中国农业大学，２００６． ［６］胡少鹏．海水淡化电导率在线测量系统研究［Ｄ］．杭州：杭州电 子科技大学，２００９． 从表２可以看出，该测量仪对透析液电导率的测 量精度比较高，能够准确反映透析液的电导率，从而满 足血液透析机对透析液的实时监测的要求。 ［７］李钟婧．电磁式浓度传感器的研究［Ｄ］．哈尔滨：黑龙江大 学，２０１０． ［８］邢文凯．提高电导率测量精度的方法研究与实现［Ｄ］．长春：长 春工业大学，２００７． ６结束语 本文提出了一种频率可调的双极性间歇脉冲的测 量方法。该方法不仅减弱了直流激励下的极化效应和 ［９］姜娜．在线水溶液电导率测量仪的设计与实现［Ｄ］．大连：大连 理工大学，２００７． ［１Ｏ］赵国莲．电导率温度校正计算方法改进［Ｊ］．环境卫生工程， ２０００，１２（８）：１５３—１５４． 电容效应，而且结构简单、测量快速精确。同时，采用 软件公式补偿法对温度进行分段补偿，提高了测量的 精度。经过实际的透析液试验验证，该透析液电导率 测量仪能较好地解决透析液浓度的精确测量¨卜”Ｊ，达 到了实时检测的要求。 ［１１］韩丙虎．新型激光接触网全参数检测仪的研制［Ｊ］．铁道技术监 督，２ｏｏ７，４４（１２）：２８—３０． ［１２］吴健，张华，胡天链，等．接触网多参数测量仪设计［Ｊ］．微计算 机信息，２００８，２４（１）：１９１—１９３． ［１３］于志刚，吴东波．接触网几何参数检测仪的原理及应用［Ｊ］．山 东科学，２００９，２２（３）：１２－１５． （上接第６３页） Ｍａｇａｚｉｎｅ（ＳＯ２７２—１７０８），２００１，２１（１）：２２—２３． 制效果。与ＰＩＤ控制算法相比，模糊ＰＩＤ具有更好的 抗干扰能力和自适应能力 。 ［２］龙剑桥，刘爱君．基于ＴｒｎｅＴｉｍｅ的热工过程网络控制系统仿真 研究［Ｊ］．电力科学与工程，２０１０，２６（１０）：３２—３７． ［３］张端金，张浩，王磊．长时延多包传输网络控制系统的稳定性分 ４结束语 网络控制系统（ＮＣＳ）理论已经成为控制理论与应 析［Ｊ］．郑州大学学报：工学版，２００９，３０（２）：９卜９４． ［４］费春国，李昌刚，张奇智，等．网络控制系统中自适应ＤＭＣ算法 的仿真研究［Ｊ］．系统仿真学报，２００８，２０（１）：６５－６７． ［５］孙君曼，邓玮，李莉萍，等．基于Ｍａｔｌａｂ的网络控制系统仿真 平台［Ｊ］．自动化仪表，２０１０，３１（３）：１９－２２． 用领域的研究前沿与热点之一，而ＮＣＳ仿真研究正是控 制理论的一个重要内容。本文首先描述了网络控制系 统具有的独特性能；然后针对其特点，设计了模糊ＰＩＤ ［６］Ｐｏｈｊｏｌａ Ｍ．ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｄ］． Ｆｉｎｌａｎｄ：Ｈｅｌｓｉｎｋｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００６． 控制器；最后利用ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱搭建网络控制系统平 台。在不同参数情况下，分析了模糊ＰＩＤ网络控制系统 的性能。仿真结果表明，与ＰＩＤ控制相比，在网络控制 ［７］刘金琨．先进ＰＩＤ控制ＭＡＴＬＡＢ仿真［Ｍ］．北京：电子工业出版 社．２００４：１０２—１２８． ［８］邓睿，汤贤铭．基于ＴｒｕｅＴｉｍｅ工具箱的网络控制系统时延分析［Ｊ］． 工业控制计算机，２０１０，２３（２）：２４—２６． １９ Ｊ Ｍａｒｅｏｓ Ｔ，Ｄｏｒｎｅｌａｓ Ｔ Ｆ，Ｄｕｔｒａ Ｍ．Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｃｏｎｔｒｏｌ ｄｅｌａｙ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｕ ＤＣ．ｍｏｔｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ『Ｃ １／／３５ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｌ Ｅｌａｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００９：２５０５—２５１０． 系统中，模糊ＰＩＤ控制在改变周期、丢包率、时延、干扰 等的情况下，具有更好的自适应性和控制品质。 参考文献 ［１］Ｂｕｓｈｎｅｌｌ Ｌ Ｇ．Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ ６８ ＰＲＯＣＥＳＳ ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ＂ＣｏＬ ３４ Ｎｏ．１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１３
