基于脉冲响应的自整定PID控制器设计及应用

本文介绍一种基于被控对象脉冲响应的模型辨识方法及PID参数自整定控制器的设计原理，并给出应用实例。     

基于Maclaurin 展开的PID 设计与无模型自整定

针对自衡对象,提出一种基于期望模型的PID自整定方法,该方法无需被控对象的数学模型.利用Maclaurin展开技术,给出了PID控制器的整定公式;并通过开环阶跃响应,实现了PID控制器的无模型自整定.仿真结果表明,利用该自整定方法所得的PID能有效地提高高阶被控对象的系统性能;即使在噪声环境下,该方法仍具有很好的鲁棒性.     

基于RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器

研究RBF神经网络整定PID控制器的参数,并应用到高速公路入口匝道控制中。首先阐述了入口匝道控制原理,然后建立了高速公路交通流模型,并设计了RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器,RBF神经网络通过对被控对象Jacobian信息的辨识来动态调节PID控制器的参数,最后用MATLAB软件进行系统仿真。仿真结果表明,该控制器具有优越的动态和稳态性能,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

基于强化学习的参数自整定及优化算法

传统PID控制算法在非线性时滞系统的应用中,存在参数整定及性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。针对该问题,提出了一种基于强化学习的控制器参数自整定及优化算法。该算法引入系统动态性能指标计算奖励函数,通过学习周期性阶跃响应的经验数据,无需辨识被控对象模型的具体数据,即可实现控制器参数的在线自整定及优化。以水箱液位控制系统为实验对象,对不同类型的PID控制器使用该算法进行参数整定及优化的对比实验。实验结果表明,相比于传统的参数整定方法,所提出的算法能省去繁琐的人工调参过程,有效优化控制器参数,减少被控量的超调量,提升控制器动态响应性能。     

模糊自适应PID控制的研究及应用仿真

传统PID控制器参数的整定是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统。针对其参数整定不良、性能欠佳,对被控过程的适应性差等缺点采用模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。仿真结果表明该模糊自适应PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性,有较好的工程应用前景。     

Lambda整定方法的频域分析及工程应用

Lambda是针对自衡对象有效的PID控制器工程整定方法。在频域上针对使用该整定方法的闭环控制系统进行分析,给出了相位裕度和幅值裕度的计算公式,并对λ选择进行了分析。当λ=τ相位裕度和幅值裕度分别达到61.4°和π,这两个参数都非常接近工程推荐的最佳裕度。当被控对象是高阶过程时,可以采用基于响应曲线的控制模型辨识工程方法获得控制模型的等效模型增益、等效时间常数和等效纯滞后时间,然后用Lambda整定公式进行PID整定。仿真结果展示了获得模型的过程和整定方法的有效性。     

模糊自整定PID控制器的设计与仿真

常规PID控制器因结构简单、鲁棒性好、参数调整方便等,常被用于工业过程控制.但其参数整定是在获取被控对象数学模型的基础上根据一定的规则来确定的,难以适应复杂多变的控制系统.针对其参数整定效果不良、调试时间长、对被控对象适应性差等缺点,将模糊控制与PID控制相结合,设计了模糊自整定PID控制器.在常规PID控制器基础上,根据相应的模糊规则进行模糊推理,实现PID参数的在线自整定.仿真结果表明,模糊自整定PID控制器,不仅具有模糊控制快速、适应性强等优点,又有PID控制精确度高的特点,使系统有较好的控制作用,因此具有较好的工业应用前景.     

基于规则与优化方法相结合的PID整定

现有的PID整定方法在水电控制等系统中难以获得令人满意的效果。提出基于规则与优化相结合的PID整定方法 (RO) ,对于模型未知的被控对象 ,首先对其进行辨识 ,得到其参数模型 ,在整定规则的基础上 ,通过优化计算使该PID控制器直接满足一组频域性能指标要求 ,能为某一运行工况提供最佳PID参数 ,改善控制系统的动态品质。     

一种实用的自校正PID控制器设计与仿真研究

针对多功能除湿机的温度控制问题,设计了一种极点配置自校正PID控制器,给出了系统的CARMA模型,引入带遗忘因子的最小二乘实时参数估计算法和带数字滤波器的增量式PID控制器算法,同时给出了极点配置自校正PID的整定方法过程,建立PID参数与系统参数及控制性能指标之间的关系式,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明,自校正PID控制系统能够实时估计被控对象的参数,实时整定控制器参数,自适应被控过程的变化,具有较强的实时参数估计和自校正能力,该PID控制器在多功能除湿机的温度控制中得到成功应用.     

基于神经网络的自整定PID控制器设计

针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器.该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定. 仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性.     

一类非自衡对象的典型反馈型PID控制

针对一类非自衡对象,提出了一种基于典型反馈模型的PID控制器(TF-PID);采用全极点型逼近方法对被控对象的时滞环节做近似处理,并在内模控制原理的基础之上导出一种基于典型反馈模型的PID控制器参数整定策略,从而得到PID控制器的整定参数;仿真结果表明,所设计的控制方法具有更优的设定值跟踪性能和干扰抑制性能,并且实现二者分离控制。     

S7-200PLC的PID自整定算法剖析

经典PID控制器的设计根据被控对象的数学模型,选择调节器的形式,如模型为确知的传递函数,用根轨迹法或频率响应法来确定PID参数,如对象模型不确知,往往用试凑法来整定控制器参数.对复杂多变的现场,这费时费力,且整定的控制器性能有限.S7-200 PLC已经支持PID自整定功能,对其所用继电反馈算法予以剖析,讨论其特点.     

迟延惯性系统的一种自校正增量型PID控制

对于具有大迟延、大惯性特性的被控对象,常规PID控制往往难以取得满意的控制效果。在对常规PID控制算法及迟延和惯性系统的动态特性进行定性分析的基础上,提出了一种新的自校正增量型PID控制方法。首先采用带最小损失函数的递推最小二乘算法通过离线辨识获得被控对象初始的迟延和惯性特性,并据此整定PID控制器参数;控制过程中,通过在线辨识实时获取被控对象的动态特性,并利用历史控制信息,根据在线辨识结果获得一种具有自调整功能的校正基准量,从而形成一种自校正增量型PID控制器。最后,将其应用于电站锅炉过热汽温串级控制系统中。仿真试验表明,该方法能够有效地控制具有时变特性的大迟延、大惯性对象,表现出了良好的自适应能力。     

基于在线自调整参数模糊控制器的研究与应用

提出了一种模糊自整定PID参数的方法,运用MATLAB进行仿真研究表明,该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速,适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性.     

一类工业过程的PID控制器整定方法

PID调节器具有结构简单、适应性强、不依赖于被控对象的精确模型、鲁棒性较强等优点。控制器的性能直接关系到生产过程的平稳高效运行以及产品的最终质量。针对一类可用带有纯时间延迟的一阶对象来近似描述的工业过程,本文通过对工业过程现场采集的数据,利用Levenberg-Marquardt最小二乘拟合法辨识出被控对象的数学模型,进而根据典型PID控制器的参数整定方法求出PID控制器的参数。通过对一个典型工业对象的仿真研究,结果表明所提出的方法简单有效。     

三种阶跃响应模型及控制器参数整定

控制器参数整定需要对实际对象进行建模,工程上常用的模型是阶跃响应模型即飞升曲线。根据数字控制平台的特点给出三种阶跃模型:无量纲广义数字对象模型即从数字控制量到数字被控制量;半量纲广义对象模型即从数字控制量到带量纲的实际物理被控量;全量纲对象模型即从带量纲的实际物理控制量到带量纲的实际物理被控量。根据这三种模型给出了PID的数字算法中偏差的不同计算方法和所对应的参数整定方法,并且给出一种测试未知数字PID参数的整定方法。     

在MAX1000+plus DCS中开发PID参数自整定软件包

本文介绍了在MAX1000 plus DCS的工作站中开发PID参数自整定软件包的基本原理与方法。利用过渡过程响应法和频域响应法对被控对象进行在线辨识获得对象的动态特性；根据不同被控对象对控制品质的需要提出了利用最大灵敏度Ms作为PID参数整定时的综合性能参考指标，并结合配置闭环主导极点的方法设计PID参数，用仿真实验验证了该方法的正确性与工程实用价值。     

一种基于过程神经元网络辨识的PID控制模型及方法

针对非线性动态系统PID过程控制问题,提出了一种基于过程神经元网络辨识的PID参数自适应整定的控制模型和方法。利用过程神经元网络对于动态系统时变输入/输出信号的学习机制,在某种最优控制律下通过对被控对象进行辨识来追踪被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息,实现参数自适应匹配的PID控制。给出了基于过程神经元网络辨识的PID控制系统结构以及相应的实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性。     

模糊自整定PID在电机调速系统中仿真研究

针对传统直流双闭环调速,不能有效克服非线性因素,不能满足对高精度、高性能等场合的要求。本文提出直流电机调速控制系统采用模糊自整定PID控制策略,从而实现PID参数实时整定,并介绍了控制器的整个设计过程。根据一个实际电机参数模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,仿真结果表明模糊自整定PID的控制器比传统PID更具有好的控制精度和鲁棒性,并提高了电机动、静态性能。仿真结果与理论研究相符,验证了方案设计的合理性,实现了被控对象的最佳控制。     

基于RBF网络自整定PID控制的改进算法

针对工业过程控制中存在的非线性,时变性以及各种不确定性,在已有的RBF网络整定PID控制的基础上,提出了一种改进的整定控制算法。先用RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到对象关于控制器输出的Jacobian信息,然后用Levenberg-Marquardt算法代替传统的梯度法对PID参数进行整定,得到改进的整定控制算法。通过对锅炉汽包水位控制系统的仿真研究,验证了算法的有效性和优越性。该控制算法提高了控制系统的快速性、鲁棒性,有一定的实用推广价值。