高阶时滞过程预测PID控制器设计及鲁棒稳定性分析

针对高阶加滞后对象稳定性分析的局限性,提出了预测PID控制器的设计方法,利用Kharitonov定理和边缘理论分析此系统在参数不确定情况下输入、输出的鲁棒稳定性,并给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。仿真结果表明,当过程参数偏离标称值时,此类预测PID控制器的设计方法能够使系统保持很好的控制性能和鲁棒稳定性能。是一种值得在实际工程中推广应用的新型控制器。     

一类模糊P I D 控制器的鲁棒优化设计

研究一类模糊 PID控制器的鲁棒设计。以小增益定理分析得到该模糊 PID控制系统稳定性条件。针对参数摄动系统的“最坏点”,用该稳定性条件作为约束 ,采用遗传算法对标称系统的性能进行优化 ,求得优化鲁棒控制器。以倒立摆为例进行鲁棒模糊 PID控制器的设计 ,实验结果表明了该方法的有效性     

基于GLBest-PSO算法的CSTR系统鲁棒PID控制

连续搅拌反应釜(CSTR)系统是一类具有多变量、强非线性和多工作点的复杂工业过程,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。针对常规PID控制器参数整定困难,难以取得满意效果,本文提出了一种基于改进粒子群优化算法的CSTR系统鲁棒PID控制方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最大-最小问题,在对粒子群优化算法进行改进的基础上,引入合作进化思想对该最大-最小问题进行求解,获得了基于优化性能指标最优的鲁棒PID控制器参数。针对实例的仿真结果表明,利用此方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,性能指标优于其它方法得到的鲁棒PID控制器,当过程对象操作范围发生大的变化时,利用本文方法设计得到的鲁棒PID控制器能获得满意的结果。     

低阶时滞过程的伪预测PI／PID控制

基于单位反馈控制结构,根据期望的闭环传递函数设计得到了一种伪预测PI/PID(ADQPI/ADQPID)控制器。这种控制器只有一个可调参数,可调参数与系统动态响应性能和鲁棒稳定性之间存在直接关系,只需单调的调节控制器参数,便可实现系统的动态响应性能与鲁棒稳定性之间的最佳折衷。仿真实例表明,这种控制器在扰动和模型失配的情况下仍然具有良好的控制性能和鲁棒稳定性,是一种值得在实际工程中推广运用的新型控制器。     

参数不确定时滞系统的鲁棒P ID 控制

提出一种简单而有效的参数不确定时滞系统鲁棒PID控制器设计方法．通过在kp-ki平面上绘制稳定边界线,确定稳定的PID控制器参数区域;推导了一阶不稳定时滞系统PI控制器和PID控制器的存在性条件;基于推广到时滞系统的棱边定理,确定所有鲁棒PID控制器参数集．仿真实例表明了该方法的优越性．     

几种不稳定滞后对象的预测PID 控制

针对几种不稳定滞后过程，给出一种预测PID控制器的结构形式．该控制器具有内环和外环两种控制器：内环控制器主要用于稳定系统；外环控制器具有预测PID控制的结构形式，主要用于消除输入干扰的影响和改善控制系统的动态性能．这种控制器结构简单，可调参数少，且参数的调节方便、直观．仿真结果表明，在干扰和模型失配的情况下，此类预测PID控制器仍具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．     

具有输入时滞的不确定采样系统的鲁棒控制

针对具有输入时滞的结构不确定采样系统,研究了该类系统基于离散化模型的鲁棒控制器设计问题。通过将采样系统的连续的结构不确定对象离散化得到其近似模型,使具有输入时滞不确定采样系统的鲁棒控制器设计问题转换为讨论具有输入时滞的离散系统的鲁棒稳定性问题。利用Lyapunov函数的构造及解析技巧,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的输入时滞离散系统的鲁棒稳定性条件,并在此基础上将控制器参数化,得到了一个通过求解线性矩阵不等式(LMI)来获得采样系统鲁棒控制器的设计方法,所设计的控制器保证了系统的鲁棒稳定性,对结构摄动有着较好的鲁棒性能。最后,通过数值计算仿真验证了本文方法的可行性。     

具有输入时滞的不确定采样系统的鲁棒控制北大核心CSCD

针对具有输入时滞的结构不确定采样系统,研究了该类系统基于离散化模型的鲁棒控制器设计问题。通过将采样系统的连续的结构不确定对象离散化得到其近似模型,使具有输入时滞不确定采样系统的鲁棒控制器设计问题转换为讨论具有输入时滞的离散系统的鲁棒稳定性问题。利用Lyapunov函数的构造及解析技巧,给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的输入时滞离散系统的鲁棒稳定性条件,并在此基础上将控制器参数化,得到了一个通过求解线性矩阵不等式(LMI)来获得采样系统鲁棒控制器的设计方法,所设计的控制器保证了系统的鲁棒稳定性,对结构摄动有着较好的鲁棒性能。最后,通过数值计算仿真验证了本文方法的可行性。     

一阶系统预测PID控制器鲁棒稳定性分析*

针对基于DCS预测PID的控制系统,利用Kharitonov定理和边缘理论分析其在参数不确定情况下输入/输出鲁棒稳定性。具体对一阶加纯滞后对象给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。仿真结果表明,当过程参数偏离标称值时,该方法能使系统保持很好的鲁棒稳定性。     

积分二次约束下系统鲁棒镇定的凸参数化方法

研究了积分二次约束下不确定系统的鲁棒控制器设计问题. 通过将控制器的Youla参数化方法与鲁棒稳定性频域判据相结合, 将鲁棒控制器设计问题转化为RH∞空间的凸可行性问题, 进而将该问题转化为求解频域线性矩阵不等式的可行解问题. 在此基础上, 利用有理函数矩阵边界插值方法求得鲁棒控制器.     

NMPS基于DCS的预测PID控制器鲁棒稳定性分析

针对基于DCS的预测PID的控制系统,利用Kharitonov定理和边缘理论分析其在参数不确定情况下输入输出鲁棒稳定性。具体对NMPS（非最小相位系统）给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。理论和分析仿真结果表明,当过程参数偏离标称值时,该算法能使系统保持很好的鲁棒稳定性。     

SOPDT对象的预测PID控制及稳定性分析

提出了基于二阶非振荡及振荡加纯滞后的预测PID控制器的结构形式。这种控制器既具有PID控制器的优点；简单的结构形式、良好的鲁棒性和可靠性，又具有预测的功能；即可以根据以前的控制作用来预测以后的控制作用。通过仿真表明：在干扰、噪音存在和模型失配的情况下，预测PID控制器具有良好的控制性能，特别适合大纯滞后系统的控制。同时运用Monte-Carlo方法分析了其鲁棒稳定性，结果表明：它是一种值得在实际工程中推广应用的新型控制器。     

网络控制系统的自整定PID 控制器设计

结合广义预测控制（GPC）方法和PID反馈结构,设计了一种具有预测功能的PID控制器,PID参数根据未来时刻的预计输出误差进行整定.控制器导出多步控制序列,置于执行器端的延迟补偿器根据网络时延从控制序列中选择控制信息并作用于控制对象,从而对时延进行补偿,使控制性能得到极大改善.控制器结合了PID控制和预测控制的优点,具有较强的鲁棒性和工程意义.最后通过构造Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行了分析,并通过仿真验证了该算法的有效性.     

二阶加纯滞后过程的非脆弱PID稳定化控制器设计

根据Hermite-Biehler定理在准多项式稳定性问题上的推广，研究用PID控制器镇定二阶加纯滞后过程的问题，给出了使闭环系统稳定的PID参数区域，并以稳定的PID参数区域内切圆半径为目标函数，寻优得到非脆弱PID控制器参数，最后通过线性规划给出了非脆弱PID稳定化控制器的设计方法。     

Interval-model-based global optimization framework for robust stability and performance of PID controllers

PID controller structure is regarded as a standard in the control-engineering community and is supported by a vast range of automation hardware. Therefore, PID controllers are widely used in industrial practice. However, the problem of tuning the controller parameters has to be tackled by the control engineer and this is often not dealt with in an optimal way, resulting in poor control performance and even compromised safety. The paper proposes a framework, which involves using an interval model for describing the uncertain or variable dynamics of the process. The framework employs a particle swarm optimization algorithm for obtaining the best performing PID controller with regard to several possible criteria, but at the same time taking into account the complementary sensitivity function constraints, which ensure robustness within the bounds of the uncertain parameters’ intervals. Hence, the presented approach enables a simple, computationally tractable and efficient constrained optimization solution for tuning the parameters of the controller, while considering the eventual gain, pole, zero and time-delay uncertainties defined using an interval model of the controlled process. The results provide good control performance while assuring stability within the prescribed uncertainty constraints. Furthermore, the controller performance is adequate only if the relative system perturbations are considered, as proposed in the paper. The proposed approach has been tested on various examples. The results suggest that it is a useful framework for obtaining adequate controller parameters, which ensure robust stability and favorable control performance of the closed-loop, even when considerable process uncertainties are expected.