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1. 研究目的与意义

PID控制室最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。本设计提出了一种模糊PID控制器，使得模糊控制与传统PID控制相结合互相补充，共同提高控制质量，并利用Matlab软件进行仿真。

2. 国内外研究现状分析

目前国内外对于模糊PID控制的研究基本上是在理论上，且理论研究方面已经很成熟，在实际应用中相对比较少，而传统的PID控制是广泛运用的。

PID控制经过半个多世纪的发展，已经成为工业过程控制中生命力最顽强、应用最广泛的基本控制策略，且因为其规律简单、鲁棒性好、运行可靠、易于实现等特点，在微处理技术迅速发展的今天，仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器，在工程上应用最多，但是传统的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差，所以现在国内外都在致力于智能PID控制研究的实际应用上，智能PID利用专家系统（Expert System）、模糊控制(fuzzy control)和神经网络(neural network)技术将人工智能以非线性控制方式引入到控制器中，使系统在任何运行状态下均能得到比传统PID控制更好的控制性能，所以现在国内外都在致力于智能PID控制研究的实际应用上，模糊PID控制也是其中之一，其不仅有模糊控制灵活且适应性强的优点，同时又具有PID控制精度高的特点，共同提高控制质量，理论知识很成熟，实践仍然需要进一步研究操作。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容：1、建立温度控制系统的数学模型；

2、设计pid控制器，在matlab中进行仿真，得出仿真结果；

3、设计模糊pid控制器，用模糊算法来调整pid参数，得出仿真结果，并与单一pid控制器结果进行比较；

4. 研究创新点

研究模糊PID控制算法，并用MATLAB进行仿真，用模糊算法来调整PID参数，使其在MATLAB中仿真出来的结果更加优化，同时，应用于对室内温度的控制，达到无人操作来控制室内温度的效果，提高控制质量。