一种积分过程PID自整定方法

针对积分加滞后过程,提出了一种设定值加权的PID控制器参数自整定方法,并且针对该方法定义了一种鲁棒性能指标．首先引入一种内部反馈结构,利用内部反馈结构中的比例控制器将积分过程转换为广义稳定过程,这就使得普通PID控制器设计方法可以在积分过程中得以应用．利用该方法并基于该鲁棒指标设计的控制器一方面克服了传统PID控制方法在控制积分过程时存在的结构上的缺陷,同时又提高了系统的鲁棒性和控制性能,仿真结果也表明基于本方法整定的控制器的控制效果要优于其它方法．     

PID控制器参数自整定方法综述

由于PID控制器具有简单而固定的形式和良好的鲁棒性,因而在工业生产中得到了广泛的应用。但由于控制系统的复杂性和非线性等因素,使PID控制器的参数受到了影响,因此如何整定PID控制器的参数成为当前乃至今后的研究热点。文章概述了PID的理论,讨论了一些常用PID整定方法,并对新技术进行了探索。     

一种基于闭环响应的加权PID参数自整定方法

通过系统的闭环响应曲线辨识系统的临界参数及标称参数，按Ｚｅｉｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ法和人的经验自整定加权ＰＩＤ控制器的参数及加权系数，得到一种智能的自整定方法。     

增益模糊自整定PID控制器设计

提出了一种模糊自整定ＰＩＤ控制器设计方法，仿真结果与ＰＩＤ系统比较，模糊自整定ＰＩＤ超调量减小，抗环境变化能力强．较好地解决了对象结构时变系统控制适应能力．     

自整定PID调节器设计方法

对国内外工业过程控制中使用的自整定ＰＩＤ调节器的设计方法－－继电整定法进行了全面综述与评价，给出了具体的计算公式。     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法,该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数,通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制有扰动、参数进变尤其时滞时变的在时滞生产过程有较好的的效果。     

基于内模控制策略的自整定PID控制器

针对实际控制对象的模型不易建立、大滞后等特点 ,提出基于内模控制策略的继电型自整定方法 .对内模控制器的原理和继电型自整定方法详细分析后 ,结合两者的优点设计出PID控制器 ,并给出了参数整定方法 .仿真研究结果表明 :该方法不但有良好的鲁棒性 ,而且调节快速、参数整定方法简单、不依赖于对象模型的参数 ,适合于工程应用     

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。     

一种模糊自整定PID控制器的设计及仿真

在模糊控制和PID控制研究的基础上，介绍了一种模糊自整定PID参数的控制方法，即用模糊逻辑对PID控制器的控制参数进行在线调整．该方法结合FUZZY控制与PID控制的优势，在对象参数和结构发生变化的情况下，对典型的大惯性对象进行控制，用Matlab／Simulink对此进行仿真研究，结果表明：模糊自整定PID控制优于传统PID控制，提高了控制的性能。     

一种模糊PID自整定调节器的设计

基于Ｆｕｚｚｙ集合理论，设计了一种新型的ＰＩＤ自整定调节器。给出了辨识该调节器模糊模型的方法。计算机仿真结果表明，该方法是可行的。     

用于不稳定系统的PID调节法

提出了一种调节不稳定系统的ＰＩＤ控制器，以满足系统的增益和相位裕量的简单方法，并利用一一阶延迟不稳定系统得出模拟结果来表示该方法的可适用性。     

积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

针对积分时滞过程,结合菌群优化（BSFO）算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分（ITAE）作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式.     

积分过程的PID控制器智能优化设计

针对积分时滞过程,采用微粒群优化(PSO)算法对比例-积分-微分(PID)控制器的参数进行优化设计.通过将PID控制器的参数设置为群体微粒在参数空间中的位置,模拟群体智能和动物觅食的动态行为来对PID参数寻优,使代表PID控制器参数的微粒逐渐向最优区域移动,获得最佳的PID参数.在优化过程中采用了偏差平方积分(ISE)的优化指标.实例仿真结果表明,基于微粒群算法优化得到的PID控制器不仅响应速度快、超调量小、抗干扰能力强,而且对过程时滞的变化具有较强的鲁棒性.     

基于无量纲参数的PID控制器参数整定方法

通过扩展的内模整定方法提出了基于无量纲参数（无量纲时滞时间和无量纲过程增益）的ＰＩＤ控制器参数整定方法,给出了ＰＩＤ控制器参数整定公式对系统的时滞大小没有限制,对于不同的时滞系统均适用;而且整定后的闭环系统与原模型参数无关,其瞬态性能指标和鲁棒特性具有一致性。     

PID参数继电自整定的一种方法

介绍了ＰＩＤ调节器参数的继电自整定的基本原理。通过分析一阶惯住加纯滞后对象在继电特性作用下的输入输出持性，推导了计算对象特性参数的公式。利用这些公式进行辨识，从而整定ＰＩＤ参数。实验表明，这是一种行之有效的ＰＩＤ参数自整定方法。     

Multi-objective optimization based on Genetic Algorithm for PID controller tuning

To get the satisfying performance of a PID controller, this paper presents a novel Pareto-based multi-objective genetic algorithm (MOGA), which can be used to find the appropriate setting of the PID controller by analyzing the pareto optimal surfaces. Rated settings of the controller by two criteria, the error between output and reference signals and control moves, are listed on the pareto surface. Appropriate setting can be chosen under a balance between two criteria for different control purposes. A controller tuning problem for a plant with high order and time delay is chosen as an example. Simulation results show that the method of MOGA is more efficient compared with traditional tuning methods.     

运动控制器的PID参数整定

介绍了运动控制器的分类和功用,引入了速度/加速度前馈控制算法,并分析算法中各参数对系统控制性能的影响.详述了3种运动控制器的PID参数整定方法,并采用基于计算机标准总线的运动控制器和安川交流伺服电机组成速度内环、位置外环的闭环控制系统,对该3种方法进行验证,同时也验证了速度/加速度前馈算法.实验结果表明:速度/加速度前馈可以增加系统的鲁棒性,提高了系统的控制品质,3种整定方法方便、快捷、实用.     

基于遗传算法的鲁棒PID控制器设计

从分析控制系统的性能指标入手,从抗干扰性能和鲁棒性能两方面综合考虑控制器的设计,得到一种鲁棒 PID 控制器的设计思路,把 PID 控制器的设计问题转化为求解一个带鲁棒性能约束的绝对误差积分指标 (IAE) 优化问题。鉴于问题是非凸的,用常规优方法无法得到最优解,采用遗传算法来求解该问题。分别对一阶加纯迟延(FOPDT)和非线性对象进行了仿真,结果表明了方法的有效性,不仅控制系统性能优良,而且抗干扰能力和鲁棒性能也很好。