数字PID调节参数的一种最优整定法

在工业过程控制领域,PID调节器占有十分重要的位置,整定PID调节器参数的方法有多种。本文利用最优控制中线性二次性能指标来整定PID调节参数,从而获得最优PID调节。一、对象的数学模型在工业控制中,常会遇到下述对象: Ke~(-τs)/(ST 1)(1) Ke~(-τs)/S(ST 1)(2) Ke~(-τs)/(T_1S 1)(T_2S 1)(3) Ke~(-τs)(aS~2 bS C)(4) 显然式(1)～式(3)都可归纳成式(4)所示     

基于Matlab的PID参数整定仿真及分析

PID控制器结构和算法简单,应用广泛,但参数整定方法复杂,通常用凑试法来确定。文中探讨利用MATLAB实现PID参数整定及仿真的方法,并分析、比较比例控制、比例积分控制和比例微分控制,探讨了KP、TI、TD3个参数对PID控制规律的影响。     

基于衰减频率特性的PID参数优化整定研究

用衰减频率特性法整定PID控制器可使闭环系统获得要求的衰减比,但是求得的整定参数的解是不确定的,因而难以确定最佳整定参数。就此,将基于衰减频率特性的PID控制器整定问题转换成带衰减比约束的控制器参数优化问题,首先用Matlab计算出整定参数的解曲线或解曲面,然后利用Simulink在仿真环境下寻优,获得期望性能下的最佳整定参数。仿真结果表明所提出的整定方法有效,且控制器具有良好的抗干扰能力。     

控制系统PID参数的自动整定

PID(比例、积分、微分)调节器是一类工业过程控制中最常见的调节器。通常对控制系统中PID参数的整定都是凭经验进行的,很难达到较为理想的调节指标。Astrom提出用一种bang-bang控制信号实现PID参数自动整定的有效方法,但用该法所获得的PID参数不一定使系统的响应曲线完全令人满意,本文采用专家系统的办法,对已获得的PID参数所产生的响应曲线与知识库中的基本响应曲线进行比较,从而找出相应的修正规则对原PID参数进行修正。这一整定方法实际上由三部分组成,首先用bang-bang控制信号来激励系统,辨识获得系统的临界增益K_e和周期T_e;其次,根据辩识得到的参数K_e和T_e采用工业上常用的临界比例度法求取一组PID参数控制系统。最后,对系统进行专家系统在线整定。仿真表明,该方法有很好的整定效果。     

模糊自适应PID控制器参数整定的研究

主要研究了模糊自适应PID控制器参数整定方法,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法。用MATLAB软件对PID控制、模糊自适应PID控制的控制性能分别进行了仿真研究,结果表明参数模糊自整定PID控制具有良好的稳态精度和自适应能力。     

基于PID参数整的模糊控制器

本文根据文献[1]提出的用于整定PID三个参数的模糊控制器以及大量的仿真实验,总结出一套更好的模糊规则。仿真表明,修改了模糊控制规则后的模糊PID控制器能使系统的动静态性能得到提高。     

一种单参数PID控制算法参数整定方法研究

针对大惯性大滞后系统,探讨用闭环响应曲线进行控制参数整定的方法。通过借鉴扩充响应曲线法,将PID控制的三个控制参数转变为单个参数KP的整定,理论分析和计算机仿真实验结果表明,KP与系统的闭环响应特性具有简单且直观的对应关系,因而可以根据闭环响应曲线来调整KP使系统响应曲线满足控制指标要求,而且该方法能较方便地由计算机程序实现参数自整定。通过一个温度控制物理实验验证了理论分析与仿真结果的正确性。     

遗传算法在PID参数整定中的应用

针对传统PID参数整定的困难性 ,本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中 ,采用遗传算法进行PID参数整定是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。仿真结果表明基于遗传算法运的PID参数整定具有良好的控制特性。     

Proteus 仿真环境下的 PID 参数整定及其应用

在进行控制系统设计时,有效地利用仿真软件对系统的工作过程进行仿真,以检验设计是否达到性能指标要求是非常重要的.本文首先介绍了 Proteus 软件用于控制系统仿真的优点,以及该软件提供的控制系统仿真模型与分析工具,然后以 PID 参数整定及其应用为例,说明了 Proteus 仿真环境下进行控制系统设计与仿真的方便性和有效性.     

一种采用改进CPSO算法的PID参数整定方法

为提高控制系统的性能,提出了一种采用改进混沌粒子群(CPSO)算法的PID参数整定方法。该算法将混沌搜索应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点的产生的全过程,使其不仅具有全局寻优能力,而且具有持续与精细的局部搜索能力。3种典型控制系统的PID参数整定实验结果验证了所提方法的有效性,其性能明显优于常规方法。     

双闭环直流调速系统优化及仿真研究

研究双闭环直流调速系统优化问题,直流调速系统具有不确定性、时变性和非线性,难建立准确的数学模型,而常规PID控制难以自适应双闭环直流调速系统参数变化,控制精度低,稳定性差.为了提高双闭环直流调速系统控制精度,提出一种改进的RBF神经网络PID的双闭环直流调速系统.RBF神经网络不需要建立精确的数学模型,具有自适应、自学习能力,可以对PID控制器的3个参数进行在线性优化,从而对双闭环直流调速系统进行准确控制.仿真结果表明,改进RBF神经网络控制解决了常规PID控制算法存在的难题,可以获得较高的控制精度,增强了双闭环直流调速系统的抗干扰能力和鲁棒性,为系统的优化设计提供了依据.     

热工系统PID参数整定公式的仿真研究

针对目前工业过程控制系统普遍使用PID控制律的特点,通过大量的仿真及数据分析,提出了有自平衡和无自平衡控制系统PID控制器参数的经验整定公式.仿真结果表明,在上述经验公式下得到的控制器参数,可以满足电力行业标准提出的模拟量控制系统的品质指标要求,而且,控制器参数既可以直接应用于实际火电机组的闭环控制系统,也可以作为各种PID控制器参数优化算法的寻优初值及优化区间的中心值.     

PID控制器参数快速整定的新方法

为了克服现有ＰＩＤ控制器参数整定方法的不足，本文分析了影响控制器参数整定的几个基本问题。在此基础上，提出了精确地确定被控过程模型参数的方法。通过计算机仿真，系统地提出了可适用于多容过程的ＰＩＤ控制器参数快速整定的新方法。该方法简单易行、实用性强。仿真实例表明，该整定方法是可靠的、有效的。     

PID控制器参数的优化整定方法

针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象, 分别采用其$-180^\circ$和$-120^\circ$相位点的频率和增益提出了PID (Proportional-integral-derivative) 控制器参数的优化整定方法. 基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象$-180^\circ$或$-120^\circ$相位点的频率和增益, 建立其积分滞后模型. 采用负载扰动下跟踪误差平方和(Sum of squares of tracking errors, SSE)最小作为优化指标, 使闭环系统具有强的鲁棒性的最大灵敏度和最大补灵敏度为约束方程, 针对两类被控对象, 分别建立了基于$-180^\circ$和$-120^\circ$相位点频率和增益的PID控制器比例、积分与微分三个参数的优化整定规则. 通过与其他常用PID控制方法的仿真与物理对比实验, 表明所提方法的优越性.     

一种基于改进粒子群算法的PID参数整定方法

粒子群算法是一种基于仿生学的全局优化算法,具有方法简单,易于实现,寻优效果好等优点,是工业PID控制参数整定的常用方法。本文针对标准粒子群算法的PID整定方法易于陷入局部最优,引入遗传算法中杂交的思想,通过引入杂交算子改善早熟问题,同时针对粒子群算法样本集随机产生,无法保证样本集多样性的缺点,特引入混沌理念,对样本集采用混沌序列法生成,提高样本的多样性,随机性。仿真结果表明,所采用改进算法在PID参数整定中,超调小,收敛快,较好的弥补了标准粒子群算法的弊端。     

基于小生境混合遗传算法的PID参数整定

针对遗传算法过早收敛、易陷入局部极值以及进化后期收敛速度慢的不足,将小生境技术、遗传算法、Powell算法相结合,采用自适应的结合策略,提出了一种小生境混合遗传算法(NHGA).对两个经典测试函数的优化结果表明,与小生境遗传算法相比,算法在能够保持解的多样性的同时,能够明显的提高了收敛速度和精度,有效的避免过早收敛.将算法用于PID参数整定,分别针对高阶对象和时滞对象,以及采用不同的性能指标,算法都能迅速得到最优的PID参数.仿真结果表明了该算法的有效性和优越性.     

永磁交流伺服系统PID最优化参数整定

为了构成高性能的永磁交流伺服系统速度环,实现高速变化下的速度跟随,引入微分环节,应用相位裕度的PID最优化参数整定方法整定控制器参数,建立了永磁交流伺服电机速度环数学模型,与工程常用PI控制器系统性能进行比较分析。仿真结果表明,系统的动态特性与稳态误差均可取得更好效果,并能达到速度高速跟随。另外,与传统几何推导PM法相比,根据相位裕度概念推导出参数整定公式,并为约束应用两次寻优的方法整定PID系统参数。     

PID参数自整定算法及仿真

提出了一种简单有效的PID参数自整定算法,以最优准则ISTE为目标函数,模拟工程PID参数整定的策略和步骤,实现对PID参数的整定寻优.仿真结果表明该算法是有效的,适合于工程实际应用.