1 引言

　　傳統的PID控制器結構簡單，穩定性好，可靠性高，制造技術成熟，已廣泛應用于工業生產過程的控制中。但它主要適用于控制具有確切模型的線性過程，而對于具有非線性、大滯后和時變不確定的系統，則無法達到理想的控制效果。人工智能的興起和快速發展為控制領域提供了全新的方法。模糊控制是人工智能控制的一個重要分支，它是運用模糊數學的基本理論和方法，把規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則及有關信息作為知識存入計算機知識庫中，然后計算機根據控制系統的實際響應情況，運用模糊推理決定系統控制量的大小。將模糊理論與PID控制策略相結合，可實現對PID參數在線自適應調整，使系統既具有模糊控制的靈活、適應性強的優點，又具有PID控制精度高的特點。模糊控制器是當前控制領域的研發熱點之一，其研發的方法不盡相同。本文闡述了利用LabVIEW與MATLAB混合編程技術將MATLAB中的模糊邏輯工具箱（FIS Toolbox）與LabVIEW虛擬儀器開發軟件集成，研制出模糊參數自整定PID虛擬控制器，并實現了對非線性系統的實時測控。

2 Fuzzy-PID控制策略

　　模糊參數自整定PID控制器以系統偏差E和偏差變化EC作為輸入，可以滿足不同時刻的E和EC對PID參數自整定的要求。利用模糊控制規則在線對PID參數進行修改，便可構成模糊參數自整定PID控制系統（以下稱Fuzzy-PID控制系統），其結構如圖1所示：

3 控制器設計

　　模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗，建立合適的模糊規則表，并組建一個推理結構，實現模糊規則。

3.1 模糊規則表的建立

3.2 FIS 推理結構的編輯