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.     

一种改进的PID参数整定方法

首先利用MATLAB软件建立被控对象的数学模型,再按Ziegler-Nichols经验公式整定出PID参数。仿真结果表明：该PID控制器具有结构简单,控制品质优等特点,且实现方法简单。     

PID参数整定发展的趋势

在详细分析PID参数整定发展的基础上,指出传统PID参数整定具有物理意义明确、易于掌握的优点以及其参数优化不够的缺点,并对现行PID参数自整定的一些做法给予评述,指出了几种PID参数优化的特点.最后就PID参数整定发展的方向进行展望,揭示先进控制理论与PID整定方法的融合是新型PID控制器产生的途径.     

PID参数整定发展的趋势

在详细分析ＰＩＤ 参数整定发展的基础上, 指出传统ＰＩＤ 参数整定具有物理意义明确、易于掌握的优点以及其参数优化不够的缺点, 并对现行ＰＩＤ 参数自整定的一些做法给予评述, 指出了几种ＰＩＤ 参数优化的特点． 最后就ＰＩＤ 参数整定发展的方向进行展望, 揭示先进控制理论与ＰＩＤ 整定方法的融合是新型ＰＩＤ 控制器产生的途径     

基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化

结合模拟退火算法和遗传算法的思想,提出模拟退火遗传算法,用此算法进行PID参数整定与优化．同时使用自适应交叉率、变异率以及适应度拉伸方法对传统遗传算法进行改进．模拟退火遗传算法有效抑制早熟,且具有收敛性快、全局寻优与局部寻优能力．仿真结果表明,基于此算法寻优设计的PID控制器动态品质和稳定性更好、鲁棒性更强．     

PID控制原理及参数整定方法

针对PID控制器参数的准确设定在实际应用中对控制效果的重要作用,介绍了PID控制原理、模拟型和数字型PID控制器,并详细分析了目前使用比较广泛的3种参数整定方法:试凑法、经验数据法和扩充临界比例度法.     

时滞控制系统PID参数的整定

针对工业过程中的二阶时滞系统，依据衰减频率特性法，得出了ＰＩＤ参数的整定公式为实现自整定ＰＩＤ控制打下理论基础和成功依据。     

时滞控制系统的PID参数自整定

针对工业过程中普遍存在的二阶时滞系统，利用开关阶跃响应法辨识被控制过程的特征参数，然后用文中所给的整定公式可以非常简单地求出ＰＩＤ参数，经过大量仿真实验，证明了所得出的整定公式的正确性以及控制的鲁棒性。     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

PSO算法在Smith-PID控制器参数整定与优化中的应用研究

大部分工业过程的控制对象通常具有纯滞后环节,常规的Smith-PID控制很难取得预期的效果。针对传统Smith-PID控制需要精确数学模型且不适应参数变化纯滞后系统的缺陷,在继电整定的基础上,提出了用PSO算法来整定和优化Smith-PID参数,削弱了Smith-PID控制对于对象参数精确性的要求,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的Smith-PID参数整定方法有较强的鲁棒性和较好动静态性能。     

遗传算法在PID控制参数调节中的应用

PID算法是过程控制中应用最广泛的控制方法,将遗传算法应用于PID控制参数的调节中,实现了PID控制参数的自整定.     

热工系统中PID参数的遗传算法整定

针对热工系统中常规的PID参数寻优策略的缺点以及遗传算法所具有的强大的全局优化能力和鲁棒性，采用了基于遗传算法的PID参数整定与优化方法，仿真结果表明该方法具有可行性和有效性。     

数字PID算法在发动机特性测试控制系统中的应用

Ｂ１１３５发动机自动控制系统中采用数字ＰＩＤ算法进行控制是切实可行的。通过实验选定了ＰＩＤ算法中控制器参数的最优值，证实了在这些数值下发动机自动控制精度达到了提出的要求。     

基于遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用具有全局优化能力的遗传算法对PID参数调节和优化,并同单纯形算法作了比较.仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性     

基于遗传算法的PID参数寻优

针对工业过程中常见的二阶大滞后对象的PID参数调节问题,采用具有全局优化能力的遗传算法对PID参数调节和优化,并同单纯形算法作了比较。仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性     

基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略研究

采用BP神经网络实现在过渡工况下发动机空燃比的PID控制系统的参数整定,建立了发动机燃烧及燃油供给系AMESim仿真模型,利用MATLAB／Simulink设计了改进空燃比BP神经网络PID控制仿真模型,在AMESim环境下进行了动态仿真．仿真试验表明：基于BP神经网络PID参数整定的空燃比控制策略具有良好的自适应性能,与经典PID控制相比,改善了过渡工况下燃油的供给,实现了空燃比的精确控制．     

基于粒子群整定的PID算法在VAV空调中的应用

VAV空调系统是一个非线性、强耦合的大时滞系统,常规PID控制难以取得良好的控制效果,本文设计了一种将粒子群整定的PID控制算法应用于VAV空调的控制方法。仿真结果表明,新的控制方法与常规控制方法相比,控制效果良好。