1.一种基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、在卷圆半径成形机构上设置距离传感器，通过所述距离传感器获取实际成形距离，计算得到实际成形半径，根据期望成形半径和实际成形半径建立基于卷圆半径成形的运动学模型；

步骤S2、在卷圆半径成形机构的电枢回路中，将电流 ，旋转速度 ，电机转角 作为状态变量建立状态方程模型；

步骤S3、将转角差 和转角差变化率 作为控制器的输入进行模糊化、模糊推理、解模糊化处理，获取输出变量 ，将 与经粒子群算法优化的比例因子做乘法运算，形成改进模糊PID算法，得到修正后的PID参数，从而调节电机转角 。

2.根据权利要求1所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，卷圆半径成形机构的电枢回路包括电阻、电感、电机和电源，所述电阻、所述电感和所述电机串联后与所述电源相连。

3.根据权利要求2所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：设 为电压， 为反电动势，为电感，为电阻，为电机机械旋转部分的转动惯量，为电机旋转部分的粘性摩擦系数， 为转矩常数， 为反电动势常数，选择电流 ，旋转速度 ，电机转角 作为状态变量：则

由电枢电路方程，有：

由动力学方程，有：

由电磁感应关系有：

整理上式得：

把 代入，得状态方程：

输出方程为：

。

4.根据权利要求1所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，将输入变量 、 和输出变量 、 、 的模糊子集做以下划分，采用高斯型隶属度函数进行模糊化：其中，参数 通常为正，指代正态分布的标准偏差，参数 指代正态分布中的均值，用于确定曲线的中心；

采用输出更平滑的面积重心法解模糊化，面积重心法式取隶属度函数曲线与横坐标围成面积的中心为模糊推理的最终输出值：其中， 是解模糊后的输出变量 、 、 ， 为输出变量， 为对应模糊子集的隶属度， 表示表示隶属度函数曲线在模糊论域的最大值， 表示隶属度函数曲线在模糊论域的最小值，而对于具有 个输出量化级数的离散域情况：其中， 为输出变量， 为对应模糊子集的隶属度，参数 表示第 个输出量化级数的离散域情况。

5.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，在模糊推理过程中，利用Mamdani算法和模糊规则进行推理，得出模糊控制量。

6.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，初步的PID参数由试凑法确定，选取合适的 ，设置的基本论域，比例因子 由粒子群优化算法确定。

7.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：在粒子群优化算法中，设定参数运动范围，设定学习因子 、 ，最大进化代数， 表示当前进化代数，在一个D维参数的搜索空间中，粒子组成地种群规模大小为 ，每个粒子代表解空间的一个候选解，其中第 个粒子在整个解空间的位置表示为 ，速度表示为 ， ，第 个粒子从初始到当前迭代次数搜索产生的最优解，个体极值 ，整个种群目前的最优解为 ，随机产生 个粒子，随机产生初始种群的位置矩阵和速度矩阵；

接着，将各个粒子初始值作为个体极值，计算群体中各个粒子的初始适应值，并求出种群最优位置，再更新粒子的速度和位置，产生新种群，并对粒子的速度和位置进行越界检查，比较粒子当前适应值和自身历史个体极值 ，取其优更新粒子位置；比较粒子当前适应值和自身历史全局极值 ，取其优更新粒子位置，检查条件，若满足则结束寻优。

8.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：优化所述粒子群算法中的参数，学习因子 、 ，惯性权重 ，优化公式如下：其中， 为学习因子 最大值， 为学习因子 最小值， 为学习因子最大值， 为学习因子 最小值；

其中， 为最大值， 为最小值，为非线性调制指数。

9.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：为避免算法陷入局部最优解，加入一个局部自适应变异算子进行调整，改变 的值，令粒子进入其他区域搜索，增加算法的跳出局部最优解的能力，优化比例因子 ， ， ，粒子位置上限为 ，下限为 ，变异操作如下：其中， 为第 个粒子，第 个优化参数的位置， 表示取整， 表示[0,

1]的随机数。

10.根据权利要求4所述的基于改进模糊PID的卷圆成形精度控制方法，其特征在于：所述粒子群优化算法首先产生初始粒子群，把比例因子 、 、 代入到粒子群优化算法中，进行粒子进化，得到更新后的比例因子 、 、 对应的适应度值，得到比当前适应度值更小则更新粒子群，直到迭代结束，取最适合的比例因子 、 、 。