从PID到无模型控制器

分析了各种新型PID控制方法控制原理及其存在的问题,介绍了无模型控制器(非建模自适应控制器)的基本理论和基本设计方法,比较了PID与无模型控制器的控制效果,说明无模型控制器冲破了经典PID的概念和控制器设计的线性框架,是一种结构自适应、建模与控制一体化途径的全新的控制器。实践表明,无模型器克服了PID无法对非线性强耦合系统实现稳定控制的弱点,取得了良好的控制效果。     

线性自抗扰控制的对偶性分析EI北大核心CSCD

本文对线性自抗扰控制的结构进行了分析,证明了线性自抗扰控制结构实际上是一种基于观测器的比例–积分–微分(PID)结构的对偶.该结构中状态反馈就是常规(高阶)PID控制,而PID控制中输出的积分和各阶导数由一不依赖于模型的扩张观测器获得.这种对偶性表明PID控制和线性自抗扰控制采用了同一个标准系统作为被控对象,但从不同的角度进行处理.理论及仿真表明,线性自抗扰控制是常规PID控制的扩展,克服了常规PID控制受测量噪声影响的问题,为高阶PID的应用提供了实际可行的实现.     

一种新型非线性PID控制器及其参数设计

方法简单、参数效率高是非线性PID控制器所期望的特征. 本文提出一种新的非线性PID控制器设计方法,并就其非线性函数的函数特点以及控制器参数选择问题进行了分析. 首先, 利用电容极间场强的作用原理提出了一种非线性函数构造方法, 并用来对常规PID控制器进行修正, 形成一种非线性PID控制器; 其次, 对非线性函数进行了分析, 指出了不同参数对非线性函数的影响; 最后, 利用T–无源的有关结论对这种非线性PID控制器的稳定性进行分析, 得到了这一非线性PID控制器的参数设计依据. 仿真实例表明了文中所提控制     

基于模糊神经网络PID控制器的EEC数字化设计

为实现航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计,以其低压压气机导流叶片调节通道为主要研究对象,提出一种模糊神经网络PID控制器,将模糊控制、神经网络、PID控制相结合,利用模糊控制专家经验优势和神经网络的自学习、自适应能力,优化PID控制参数,实现控制性能提升。仿真结果显示,基于模糊神经网络的PID控制器控制性能有较大提高,具有比常规神经网络PID控制器更小的超调量和更好的抗干扰性;适用于定常系统和非定常系统,具有更好的自适应性与鲁棒性;可应用于航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计。     

高阶系统方法— I.全驱系统与参数化设计

本文首先指出了控制领域中普遍使用的增广一阶系统方法的弊端, 介绍了高阶全驱系统的概念及其在控制器设计方面的优势, 并通过一些基础物理定律、串联系统、严反馈系统和可反馈线性化系统等例子说明了高阶全驱系统的普遍性, 进而指出高阶全驱系统是动态系统的一种描述形式, 是面向控制的模型.然后介绍了一类高阶全驱系统的一种参数化设计方法.通过适当选取一类非线性状态反馈控制律, 可获得一个具有希望特征结构的线性定常闭环系统, 并给出了闭环系统特征向量和反馈控制律的完全参数化表示, 讨论了解的存在性条件以及设计参数集合的稠密性等相关问题.最后对高阶全驱系统方法的后续问题做了说明和展望.     

数控技术在磁轴承应用中的研究

本文介绍磁悬浮主轴系统的组成及工作原理，提出了一种在常规PID基础上的智能PID控制器的新型数字控制器设计。其核心部件是TI公司的TMS320LF2407A．设计了五自由度磁悬浮主轴系统的硬件总体框图。用C2000作为开发平台．设计在常规PID基础上的智能PID控制器。理论分析结果表明：这种智能PID控制器能实现更好控制效果，达到更高的控制精度要求。     

基于相位裕度和幅值裕度的IMC-PID整定方法

提出了一种新的内模PID转换方法,得到了解析PID控制器参数。本方法以相位裕度为稳定性指标,通过数学推导证明了内模控制系统固有的相对稳定性范围。并且在内模PID转化过程中,没有应用任何近似方法来处理内模控制器中的非线性部分。另外,针对高阶过程,采用两点法建模来替代高阶过程,进而使系统取得精确的稳定裕度。通过将提出的控制器应用于二阶、三阶、高阶过程控制器系统中,证明了提出的解析PID控制器取得与内模控制器相同的控制效果。     

基于PLC的过程控制实验装置温度模糊PID控制

本文介绍了用S7-200实现过程控制系统实验装置中锅炉夹套的温度模糊控制设计思想,对模糊PID控制的结构、模糊PID控制器的设计、模糊PID控制的PLC实现进行了分析,文中详细介绍了模糊控制器程序的编写方法,结果表明,用PLC实现的模糊控制器简单实用。     

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用.将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优.给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性.最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果.     

一种新型参数非线性模糊PID控制方法

针对无先验知识的情况下,PID控制器结构和参数难以优化问题,巧妙地将进化规划与PID控制方法相结合,设计了一种直接优化模糊控制器结构和参数的方法。为使待优化的控制器参数较少,以减小计算复杂度,对传统的PID控制器的结构进行了修改,且在控制中不使用量化因子。利用进化规划方法对控制器的结构和参数同时优化,既克服了传统PID参数整定方法依赖于模型和易于限人局部极小的缺点,又避开传统GA方法中不同结构规划基的交叉难实现。实际控制中利用优化后的控制器对系统进行实时控制,算法的运算时间仅为一组规则基的前向计算时间,大大改善了系统的动静态性能,仿真实验证明了文中方法的优点。     

Design Of Robust Pid Controllers

In this paper, a new method is proposed to design the robust PID controllers for uncertain linear time‐invariant systems. We describe a simple and programming procedure for designing PID controllers by applying Kharitonov's theorem and LMI method. Such a controller enables the resulting control system to achieve robust stability as well as asymptotic tracking.     

复杂高阶对象的预测PID控制

针对复杂高阶对象提出了一种基于数值最优模型降阶方法,并基于这种降阶模型设计了预测PID控制器,将此控制器应用于原始模型能够得到很好地控制效果。数值最优模型降阶算法使高阶对象能近似为一阶加时滞对象或二阶加时滞对象,通过模型阶跃响应和Bode图对比,降阶模型曲线很好地逼近原始模型曲线。预测PID对大时滞对象有着很好地控制效果,模型降阶使得预测PID很好地控制复杂高阶对象,且其结构简单,可调参数少的特点。     

Maximum sensitivity based fractional IMC–PID controller design for non-integer order system with time delay

A simple approach with a small number of tuning parameters is a key goal in fractional order controller design. Recently there have been a number of limited attempts to bring about improvements in these areas. In this paper, a new design method for a fractional order PID controller based on internal model control (IMC) is proposed to handle non-integer order systems with time delay. In order to reduce the number of tuning parameters and mitigate the impact of time delay, the fractional order internal model control scheme is used. Considering the robustness of the control system with respect to process variations and model uncertainty, maximum sensitivity is applied to the tuning of the parameters. The resulting controller has the structure of a fractional order PID which is cascaded with a filter. This is named a fractional IMC–PID controller. Numerical results are given to show the efficiency of the proposed controller.     

一种非线性PID控制算法的仿真研究

研究PID控制系统优化问题,工业控制被控对象均具有非线性、时变和大时滞性,引起系统的品质性能差,传统的线性控制难以达到所要求精度。为了提高系统控制精度,利用PID控制器各增益参数与偏差信号间的非线性关系,提出一种非线性PID控制算法。首先将PID参数转化为优化问题,然后采用粒子群算法的全局、并行搜索能力对非线性控制参数进行求解,得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明,相对于传统线性PID控制,非线性PID控制器超调小,调节时间短,并提高了控制精度,有效解决了传统PID难以准确控制非线性对象的难题。     

Design of Low-Bandwidth Spatially Distributed Feedback

The paper considers a family of linear time-invariant and spatially invariant (LTSI) systems that are both distributed and localized. The spatial responses of the distributed plant are localized in spatial neighborhoods of each location. The feedback computations are also distributed and the information flow is localized in a spatial neighborhood of each location. The feedback is aimed at controlling spatial distributions of variables in the systems with a relatively low bandwidth in the time direction. Such systems have many important applications including industrial processes, imaging systems, signal and image processing, and others. We describe a new method for designing (tuning) a certain family of low-bandwidth controllers for such plants. We consider LTSI controllers with a fixed structure, which is a PID or a similar low-bandwidth feedback in time and local in spatial coordinates. Two spatial feedback filters, symmetric and with finite spatial response, modify the local PID control signal by mixing in the error and control signals at nearby nodes. These two filters provide loopshaping and regularization of the spatial feedback loop. Like an ordinary PID controller, this controller structure is simple, but provides adequate performance in many practical settings. We cast a variety of specifications on the steady-state spatial response of the controller and its time response as a set of linear inequalities on the design variables, and so can carry out the design of the spatial filters using linear programming. The method handles steady-state limits on actuator signals, error signals, and several constraints related to robustness to plant and controller variation. The method allows handling the effects of boundary conditions and guaranteed closed-loop spatial or time decay. It does appear to work very well for low-bandwidth controllers, and so is applicable in a variety of practical situations.      

非线性广义系统的变结构控制设计

从线性定常广义系统出发，研究非线性广义系统的变结构控制设计问题。其主要思想为：选取一具有指定性能的线性定常广义系统作为参考模型，根据所控系统与参考模型的误差方程设计变结构控制，使系统的状态（输出）向参考模型的状态（输出）逼近，由参考模型的性能即得所研究的非线性广义系统所希望的性能。仿真例子验证了所建立方法的有效性。     

New methodology for analytical and optimal design of fuzzy PIDcontrollers

Describes a methodology for the systematic design of fuzzy PID controllers based on theoretical fuzzy analysis and, genetic-based optimization. An important feature of the proposed controller is its simple structure. It uses a one-input fuzzy inference with three rules and at most six tuning parameters. A closed-form solution for the control action is defined in terms of the nonlinear tuning parameters. The nonlinear proportional gain is explicitly derived in the error domain. A conservative design strategy is proposed for realizing a guaranteed-PID-performance (GPP) fuzzy controller. This strategy suggests that a fuzzy PID controller should be able to produce a linear function from its nonlinearity tuning of the system. The proposed PID system is able to produce a close approximation of a linear function for approximating the GPP system. This GPP system, incorporated with a genetic solver for the optimization, will provide the performance no worse than the corresponding linear controller with respect to the specific performance criteria. Two indexes, linearity approximation index (LAI) and nonlinearity variation index (NVI), are suggested for evaluating the nonlinear design of fuzzy controllers. The proposed control system has been applied to several first-order, second-order, and fifth-order processes. Simulation results show that the proposed fuzzy PID controller produces superior control performance to the conventional PID controllers, particularly in handling nonlinearities due to time delay and saturation     

陀螺仪温度的模糊控制系统

为了提高陀螺仪温度控制系统的动态性能和控制精度,对传统的PID算法存在的不足进行了分析,提出了基于C8051F120单片机的陀螺仪温度模糊控制系统的设计方法,包括系统的硬件设计、软件设计和模糊控制器设计的方法;并通过计算机仿真和现场调试,结果表明模糊控制器比PID控制器具有更高的稳态精度和更快的动态响应速度.在系统设计中,所采取的软、硬件设计措施及模糊控制器的设计方法具有一定通用性,也可以应用到其它设备的温度控制系统中.     

基于单片机及PC机的温度控制系统设计

给出了采用STC89C52单片机进行自适应控制来控制PWM波,进而控制电炉的加热,以实现温度控制的设计方法。这套温度测控系统弥补了传统PID控制结构在特定场合下性能下降的不足。与传统的系统相比,该电路结构简单,测温精度高,温度控制误差小,并在不同时间常数下均可达到技术指标。文章同时给出了用串口调试精灵将PID控制器的输出和温度采样值显示在PC机上,以方便温度的监控的实现方法。     

数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制

本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.