单闭环测试辨识和在线PID参数整定

本文介绍另一种简单实用的时滞系统辨识新方法。这种方法也只要一次闭环洲试,即可得到广义对象特性参数。仿真结果表明该方法辨识精度较高,其不仅可用于一般时滞系统辨识,且可用于大时滞系统辨识。该方法用于在线调节器参数整定,可以得到满意结果。     

PID参数先进整定方法

偏差的比例（Proportion)、积分(Integral)、微分（Derivative)控制,简称PID控制。PID控制是过程控制中广泛应用的一种控制。PID控制器的结构简单,参数易于调整,在长期的工程实践中,人们已经积累了有关PID控制的丰富经验。特别是在工业过程控制中,由于控制对象的精确数学模型难以建立,系统参数又经常发生变化,运用现代控制理论进行分析、综合要耗费很大代价进行模型辩识,且往往不能得到预期的效果,所以人们常用PID调节器,并根据经验进行在线整定。同其它控制方法一样,几十年来,PID控制的参数整定方法和技术也处于不断发展中。     

控制回路的PID参数整定

PID控制以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一.被控制对象的结构和参数会随着时间的推移而变化,根据被控制对象的实际情况,调整PID参数的设置可以保证最佳的控制效果.因此,掌握PID参数整定的基本方法具有重要意义.文章在分析了PID控制原理的基础上,分别对阶跃响应动态测试法、临界比例度法、经验试凑法等进行了详细探讨,比较了它们之间的特点.     

相关系数辨识法PID自动整定软件及其工业应用

本文介绍一种基于相关系数辨识法的ＰＩＤ自动整定算法，以及根据这种算法研制的相关系数辨识法ＰＩＤ自动整定软件。该算法不需要对过程施加任何扰动．只需在系统闭环运行的条件下采集输入／输出数据，通过计算实际过程输出与模型输出相关系数来拟合实际过程的数学模型，并在模型基础上搜寻最优ＰＩＤ参数。该软件已经在大庆石油化工总厂三套大型化工装置上应用成功，本算法鲁棒性强、抗干扰性强、软件操作简单、安全、适合于实际工业过程。     

常压装置PID调节器参数自动整定

使用相关系数辨识法的比例积分微分 (PID)自整定算法 ,并基于这种算法开发了Windows 9x&NT下通用的PID自整定软件。该软件在辽河油田炼油厂常压装置中的成功应用表明 ,算法鲁棒性好、抗干扰能力强 ;软件操作简单 ,很适合在实际工业过程中推广应用     

PID控制器参数的整定

在化工、冶金、机械、热工和轻工等工业过程控制系统中,PID(比例P、积分I、微分D)控制器是最常见的一种控制调节器.在工业过程控制中,90%以上的控制回路具有PID结构,PID调节的最终目标是使系统达到稳定状态,使最大动态偏差尽可能小、调节时间最短、调节过程系统输出的误差积分值最小等等.     

基于λ方法的积分对象PID参数整定与优化

PID控制器中比例增益、积分时间和微分时间的整定是控制器能否正常运行的关键,介绍了一种简单、高效、可靠的PID参数整定方法,针对积分对象的参数整定尤为有效。详细阐述了各个参数的物理意义、推导过程和参数整定过程,最后运用λ整定方法整定了一组参数,并带回到原控制模型进行验证。实际应用表明：基于λ方法的积分对象PID参数整定方案具有操作简单、适用性强、便于参数计算等优点。     

一种PID调节器参数自整定方法的研究设计

对工业过程中常用的PID调节器参数自整定的方法进行讨论，提出了一种新的PID调节器参数自整定方法，并进行了一定的理论分析和实验研究。     

基于ARM的便携式PID参数自整定控制器设计

针对工业过程控制中应用最为广泛的控制策略PID参数的整定千差万别,具有耗时、耗力、滞后大,非线性等缺点,提出了基于ARM微控制器的PID参数的自整定方法。通过对工业过程动态性能的监测,获得主要的性能参数,然后根据经验公式自动计算PID参数,将计算的整定参数输入到PID控制器,使其工作在最优状态。     

自动控制系统的参数整定及自整定

论述了参数整定在自动控制系统中的重要性 ,介绍了几种参数整定的方法 ,并着重叙述了经验法的优点及自己的应用经验和体会 ,同时介绍了自整定的基本实施方法及其研究应用情况     

基于继电反馈的组合积分系统参数辨识与整定

将一种改进型的继电辨识方法推广到组合积分系统的参数辨识中,取代了以一阶或二阶加纯滞后模型近似描述组合积分系统进行参数估计的方法,在得到估计参数的基础上设计了组合积分控制器。利用相角偏移的概念,补偿继电试验中振荡点与被控对象的极限环理论临界点之间的偏差,辨识得到频域范围内的组合积分对象的参数,并且辨识精度较高;通过相角偏移的在线计算,避免了多次迭代试验获取先验信息的过程,缩短了调节时间。仿真结果验证了该算法的实用性和有效性。     

混沌粒子群优化算法在PID参数整定中的应用

针对传统PID参数整定方法和智能PID参数整定方法存在的不足,将粒子群优化算法与混沌理论相结合,提出了基于Logistic映射的混沌粒子群优化算法,并将该算法应用于PID参数的优化整定。结果表明:该算法能够获得良好的整定效果和收敛特性,从而验证了该算法的可行性和优越性。     

PID控制器参数整定方法的仿真与实验研究

主要从比较的角度研究了适合典型工业过程的4种PID控制器参数的整定方法,包括临界比例度法、衰减曲线法、鲁棒PID参数整定法和ISTE最优参数整定法。数字仿真以一阶惯性加时滞过程为研究对象,并对一物理对象进行了实时控制实验。结果表明,这4种方法都具有很好的系统跟踪和抗干扰性能。但是在鲁棒性方面,鲁棒PID参数整定法和ISTE最优参数整定法明显优越于其他两种方法。     

LNG接收站关键设备调节特性动态模拟及PID控制器参数整定

针对液化天然气（LNG）接收站在工况变化时设备参数波动的问题,利用HYSYS软件,建立了LNG接收站工艺流程的动态模型。采用经验凑试法,分析了比例、积分、微分（PID）控制器的比例系数、积分系数和微分系数对储罐压力、再冷凝器液位和低压泵流量的影响规律,以减少LNG接收站运行中的波动性和不稳定性。结果表明,在储罐压力控制系统中,采用比例和积分控制,比例系数由1变为4时,恢复到设定值的时间可节省55.6%,并且在添加积分控制后可明显缩短恢复时间;再冷凝器液位控制系统中,在允许有静差的情况下,可采用纯比例控制,当比例系数由0.5变为5.0时,恢复到设定值的时间可节省62.9%,积分系数对液位控制的影响不明显;低压泵流量控制系统中,采用比例和积分控制,积分系数的变化对流量控制系统的影响较为明显,当积分系数由3.0减小为0.5时,恢复到设定值的时间可节省72.9%。最后给出了3个控制系统的推荐控制参数,可为LNG接收站中PID控制器参数的选取提供参考。     

改进粒子群优化算法及其在PID参数整定中的应用研究

粒子群优化(PSO)算法是一种随机全局优化技术,该算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.针对粒子群优化算法存在早熟和局部收敛的问题.提出了一种改进粒子群优化算法(GPSO).新的算法将传统优化算法中的梯度下降法引入到基本PSO算法中. 并且在此基础上. 将此改进算法应用于PID参数整定中,仿真结果表明所提出算法的有效性和优越性.     

基于神经网络的调节器参数自整定

由于神经网络具有并行处理，分布式储存，自适应和自学习特性，是实现智能控制的重要途径，其最常用的网络类型是多有馈网络和回归网络，该文简要介绍了神经网络在过程中的应用情况，ＰＩＤ调节器参数自速下是工业过程控制领域研究的一个重要课题，该文分析了实际应用中调节器参数整定的现状，提出了可以在线运行的基于神经网络的调节器参数自整方法，进一步研制智能调节器打下基础，文中研究了自衡对象基于神经网络的调节器参数自整     

一种界面式液位控制系统的仿真和参数整定

建立了一种界面式液位控制系统的模型,并通过仿真获得了最佳的PID参数,经实践检验效果良好。     

催化裂化装置的神经元网络自整定PID控制器

提出催化裂化装置的一种基于神经网络的自整定ＰＩＤ控制器，针对ＢＰ算法收敛速度太慢，提出了误差一次反向传播算法（ＦａｓｔｌｅａｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），简称ＦＬＡ。分别提出了基于ＢＰ算法和ＦＬＡ的单变量非模型自整定ＰＩＤ控制方法。选定催化裂化装置的进料预热温度为控制变量；再生器烟道气氧含量为控制变量，仿真研究获得满意的结果。该控制器的设计无需对象模型，具有响应速度快，抗干扰能力强和鲁棒性强等优点。