一种新的 PID 控制参数自寻优整定方法——控制品质加权法

提出了一种新的,用于ＰＩＤ控制,以两个控制品质参数（过渡时间Ｔｓ和超调量δ）等权或不等权和最小为整定准则,称为“控制品质加权法”的控制参数自寻优整定方法．多次仿真输出的图形和数据结果充分证明,采用控制品质加权法,比采用ＩＴＡＥ误差准则、ＩＳＥ误差准则和经验乘系数等各种传统方法,都能提供更优的控制参数,从而使系统的控制品质得到明显改善,并能满足对过渡时间Ｔｓ和超调量δ看重程度不同用户的不同要求     

PID参数自整定中的新方法

PID控制是生产自动控制发展中最基本的一种控制方法,其原理简单、使用方便、适应性强,是一种目前应用最广泛的基础控制方法.但关键问题是如何方便地整定它的三个参数(比例系数Kp,积分时间常数Ti,微分时间常数Td),以使系统具有理想的性能.提出了一种以两个控制品质参数(过渡时间Ts和超调量δ)等权和最小为整定准则——控制品质加权法,通过对比分析仿真实验结果表明,该方法与ITAE相比较,其超调量减少1/2,调整时间缩短到2/3左右.     

基于改进ITAE函数的直流伺服系统控制器优化

直流伺服电动机广泛应用于高精控制设备中.传统PI控制参数整定方法对对象模型的依赖程度较高,为了实现电动机转速对给定输入的准确快速跟踪,采用ITAE评价函数迭代整定控制参数.在评价函数中增加超调指标,有效降低了电机转速输出的超调量;引入粒子群算法基于改良评价函数完成控制参数的优化搜索,缩短了优化时间,提高了整定效率.将所提方案与传统的Z-N整定和迭代ITAE整定方案进行了对比,结果表明所提优化控制方案能使直流伺服调速系统具有良好的动静态性能和较强的抗扰鲁棒性.     

基于增量式数字PID的汽油机怠速控制研究

在深入研究增量式数字PID控制技术基础上,针对所研究的吉利MR479Q四缸四冲程汽油机,设计了怠速控制硬件驱动电路,并给出了增量式数字PID怠速控制用于自行开发发动机管理系统(EMS)的具体实现方案,通过台架试验利用工程整定方法对其控制参数进行了整定,优化系统阶跃响应特性.整定后的数字PID怠速控制系统阶跃响应速度快、超调小,稳态误差合理,并对突变载荷具有较强适应能力,最大超调在±50r/min以内,稳定时间10～15s,稳态误差在±20r/min以内,基本满足汽油机怠速控制系统要求.     

船舶航向反步自适应控制

针对反步控制算法控制参数多、难整定的问题,经过理论分析提出基于期望指标的二阶系统参数整定方法.将系统变换为二阶系统形式,在选取闭环系统的自然频率、阻尼、闭环系统调节时间与超调量后,确定系统闭环极点,由极点整定了两个关键控制参数,积分增益取值参考PID控制器中积分时间参数的方法整定.在海浪干扰和船舶模型参数出现很大摄动的情况下,对所设计控制器进行了仿真试验,结果表明,所设计的控制器具有很好的鲁棒性,提出的整定控制器参数方法是可行的.     

BP神经网络PID温度控制在恒温振荡器中的应用

PID参数整定过程一直困扰着工程技术人员,研究PID参数自整定技术具有十分重要的工程意义。描述了PID参数整定的原理,阐述了BP神经网络PID控制的系统结构及算法,给出了基于LPC2368温度控制系统的硬件设计和软件设计方法。最后给出了基于BP神经网络的PID控制响应的温度曲线并与传统PID控制方法作了比较。结果表明:运用BP神经网络的PID控制算法,具有过渡时间短、超调量小、几乎没有振荡等优点,且结构简单,易于实现,具有较广阔的工业应用前景。     

自适应模糊PID控制在BLDCM调速系统中的应用

传统的PID对控制参数难以整定,无法满足无刷直流电机(BLDCM)调速系统对快速性、稳定性的要求,但自适应模糊PID能实时修正参数,更快的达到系统要求.利用无刷直流电机的数学模型和转速的传递函数,构造了无刷直流电机调速系统的仿真模块.同时将模糊PID参数自适应控制器引入无刷直流电机控制系统中,根据系统输出误差和误差变化率实时整定PID参数,完善了PID控制器的功能,仿真结果表明, 该方法比传统PID控制器具有更快的动态响应和更小的超调.     

神经网络自抗扰全垫升气垫船航迹控制

针对全垫升气垫船与常规水面船相比,非线性强,可操纵性较差,设计了神经网络自抗扰航迹引导控制器及航向控制器,以提高其航迹控制效果.利用非线性跟踪微分器(TD)提取微分信号并安排过渡过程.利用扩张状态观测器(ESO)对系统内、外扰动进行观测,并进行扰动补偿.利用非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)提供精确控制量.为了提高自抗扰控制器( ADRC)的自适应性,利用递归网模型(RNM)对系统进行辨识,根据辨识信息对ADRC控制参数进行在线整定.仿真结果表明:在强扰动作用下,所设计航迹控制系统能够使全垫升气垫船精确地保持在计划航线上,具有自适应性强、超调量小、鲁棒性强等特点.     

水源热泵空调系统参数自整定模糊控制

目的研究一种水源热泵空调系统的智能控制方法,改善系统的控制效果．方法采用参数模糊自整定的控制策略,先对模糊控制器进行设计,再确定参数的原则,再将模糊控制和PID控制相结合,实现PID参数在线自动调整．结果参数自整定PID控制比普通PID控制超调量小5％-10％,调节时间缩短近50％．结论参数自整定模糊PID具有良好的动、静态性能,有效地提高了系统的控制效果,满足了系统的节能技术要求．     

无刷直流电机的自适应模糊PID控制器设计

无刷直流电机发展迅速,稳态控制要求日益提高,比例积分微分控制以良好的控制性能成为其首选控制方法,但控制参数整定困难费时,且当对象特性发生变化需要控制器参数作相应调整时,该控制器缺乏自适应能力,必须重新整定参数。提出一种结合自适应模糊的控制方法,仿真结果表明,和基于相角裕度整定算法相比,响应速度快,超调量小,系统性能稳定,鲁棒性好。算法综合了模糊控制和比例积分微分控制的优势,实现了控制的快速性和精确性的统一。     

PID参数整定新方法在锅炉蒸汽压力系统中的应用

传统的Ziegler-Nichols参数整定方法已经在PID控制设计中得到了普遍应用,然而由于未对超调量进行具体限制而表现出一定的局限性.本文根据系统阶跃响应曲线的几何特性,通过求曲线包络的面积获得在被控对象的阶跃响应超调量严格限制情况下的PID控制器的3个参数值.该整定方法具有同时保证系统超调量小和响应速度快的双重优点,一定程度上弥补了传统PID参数整定方法的不足.把这种新的整定方法应用到锅炉蒸汽压力控制系统设计中,在Simulink环境下仿真表明,相比于经典Ziegler-Nichols方法,该整定方法具有更好的控制效果.     

神经网络参数自整定PID控制在供热过程控制中的应用

目的 使供热控制技术适应大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高供热控制性能以及抗干扰性.方法 采用神经网络理论与增量式PID控制相结合的智能控制方法 ,利用神经网络的自学习能力,在线整定PID三个控制参数,使系统具有更好的鲁棒性和自适应性.结果 仿真实验表明,与常规增量式PID控制效果相比,提出的控制方案使热力站二次网回水温度控制过程很快进入稳态,超调量减小3.57%,通过在线学习及自动更新Kp,Ki,Kd参数,控制系统响应速度加快,且能有效抑制扰动.结论 神经网络参数自整定PID控制算法优于常规的控制方法 ,提高了供热过程的动态和稳态性能,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果.     

移动机器人模糊PID运动控制技术研究

针对轮式移动机器人系统的非线性和常规PID控制方法的不足,将模糊推理与常规PID控制相结合,设计了一种基于参数自整定的模糊PID运动控制系统,给出了参数自整定规律,给出了以参数分配器实现移动机器人线速度和角速度的双闭环控制方法.在自行研制的移动机器人上进行了运动控制实验研究.结果表明,该运动控制系统比常规PID控制方法相比的机器人响应速度快,线速度和角速度控制的超调量及稳态误差等控制品质得到了明显改善,同时该运动控制系统具有较强的抗干扰能力.     

基于模糊PID控制的大型履带起重机双马达速度同步控制

为了实现大型履带起重机起升系统双马达的同步控制,提出了模糊PID控制策略,即把模糊推理运用于PID参数的整定,来补偿同步系统因非线性和时变性所导致的同步误差。仿真和实验结果表明,与常规PID控制相比,模糊PID控制具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优点,能够较好地适用于起重机双马达速度同步控制。     

基于可变论域模糊PID的汽车烘房温控系统

目前汽车涂装烘房温度控制基本上都是采用传统的PID控制,其调节时间长、超调较大、波动频繁.针对烘房温度易波动、传统PID控制参数整定复杂且适应性差等问题,为优化控制,采用可变论域模糊PID控制,设计了基于PLC控制的烘房智能温控系统.以西门子S7-300 PLC为下位机,与现场传感器和执行器连接;以触摸屏和工控机为上位机,完成对相关参数的实时监控;利用OPC技术,实现上位机与下位机的数据通信.在MATLAB中进行仿真,结果表明:系统运行稳定,输出响应能够达到预期目标.与传统PID控制相比,可变论域模糊PID控制能有效降低超调量,缩短上升时间和调节时间,系统性能得到了提升.     

基于内模控制的PID参数整定方法研究及应用

工业生产过程中难以建立精确的数学模型,其参数往往难以整定.基于此,本文研究了基于内模控制的参数整定方法,利用减半原则将高阶含有延迟环节的模型降阶为一阶或二阶的模型,依据内模比例-积分-微分参数整定过程推导出SIMC法的整定公式进行SIMC参数整定.经仿真分析发现该方法的单位阶跃响应速度快、无振荡、超调量小,且其控制效果明显优于其他经典PID整定方法.应用此方法对精馏塔温度控制系统进行PID参数整定,由于精馏塔系统本身存在很强的耦合作用,故设计基于内模控制思想的内模解耦控制器.通过仿真结果发现无论在模型匹配还是失配的情况下,都不仅能消除回路之间的耦合作用,还能减小超调.所研究的内模解耦控制是一种先进、有效的解耦方案.     

污水处理溶解氧的Smith模糊自适应整定PID控制

生化污水处理过程是典型的非线性、时滞和不确定性的复杂系统,采用传统的控制方法进行污水处理难以取得理想的效果。以溶解氧（DO）参数控制为实例,提出模糊自适应整定PID控制与Smith预估控制器相结合的智能控制方法。MATLAB仿真结果表明,与常规PID控制相比,采用Smith模糊自适应整定PID控制,有效提高了DO控制系统稳态精度、超调量减小,能耗更低,具有一定的推广应用价值。     

基于GAOT的PID控制器参数整定研究

遗传算法是一种具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,遗传算法优化工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具,它采用模块化设计,包含了常用的遗传算子.针对传统PID参数整定的一些局限性,利用遗传算法优化工具箱对PID控制器参数进行整定.分析了遗传算法的应用步骤、GAOT的基本用法和GAOT与控制器参数整定的接口方法,利用仿真试验将该方法与Ziegler-Nichols法和工程品质最佳法进行比较.仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间最短,可明显提高系统性能.     

电站锅炉主汽温自适应PID控制

提出了热工过程对象拟线性数学模型,导出了在变工况条件下PID控制器参数与热工对象模型参数之间的关系,建立了新的PID参数调整算法．增益函数可以根据热工过程的理论分析或稳态工况数据统计分析获得,微分时间函数与积分时间函数之间的关系可以根据控制器内部不振荡原则来确定。这样可将PID在线调整参数从3个减少到1个,简化了现场整定算法．针对锅炉主汽温控制对象,提出了以动态超调量为准则的PID参数在线调整算法,可提高锅炉主汽温控制品质,并通过例子进行了验证．     

神经网络PID参数自整定的应用研究

PID控制是工业控制中应用最为广泛的控制方法,但在实际应用中,其参数整定仍未得到较好的解决.本文把神经网络技术应用在PID控制中,采用BP网络对被控对象在线辨识,利用神经元自适应PID在线调整参数,构造神经网络PID自整定控制器.通过在实际交流变频调速系统上的实验表明,当突然加、减负载时,神经网络PID控制与传统PID控制相比,具有恢复时间短、超调量小等特点.