基于遗传算法PID参数的自动整定

提出了一种基于遗传算法ＰＩＤ参数自整定的方法,算法以ＩＴＳＥ最小作为优化目标且进行全局寻优,实现了ＰＩＤ参数的全局最优化,并结合工程实现提出了一种改进的遗传算法。     

低压加热器水位的模糊自调整PID控制

应用模糊自整定ＰＩＤ控制器控制低压加热器的水位，利用ＺＮ法确定ＰＩＤ参数的初始值，用模糊推理的方法对ＰＩＤ参数进行在线自整定，提高了系统的鲁棒性，明显改善了系统的性能。     

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调节器模型参考自整定研究

基于非参数模型整定ＰＩＤ调节器参数,不需要建立对象的参数模型。采用参考模型优化调节器参数,给出了模型最优匹配时的ＰＩＤ调节器参数的计算公式,并分析了系统稳定所允许的模型误差大小。     

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。     

基于脉冲响应的模型辨识及PID校正参数自整定方法

ＰＩＤ校正方案仍为自动调节系统所广泛应用，校正参数的整定一直是该方法中不可避免的工作。本文介绍一种基于被控对象脉冲响应的模型辨识及ＰＩＤ参数自整定方法，为常规飞升曲线法、临界比例度法提供一种补充及改进措施。     

PID参数继电自整定方法及磁环参数的选择和修正

讨论了ＰＩＤ器参数的继电自整定方法，利用继电反馈所产生的极限环周期振荡来估计被控对象的参数，从而整定ＰＩＤ参数，通过分析对旬在继电特性作用一输入输出波形，推导出对象参数公式，同时得出磁滞环高度ｈ的选择及修正公式。     

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．     

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。     

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.     

基于改进人工蜂群优化算法的PID参数整定

针对传统的PID控制器参数整定方法中存在的整体效率低、控制效果差等问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,在标准算法的搜索方程中引入差分进化算法的变异算子,并添加自适应调整参数,提升算法的收敛速度、增强局部寻优效果的同时,平衡了算法的全局探索和局部开发能力。实验表明,改进后的算法对PID控制器的参数整定优化有明显效果。     

蚁群算法在自校正PID控制器设计中的应用

该文提出一种适用于一阶或二阶加延迟系统的自校正比例-积分-微分控制器的设计方法。推导了一种的丢番图方程求解方法,降低了自校正控制算法的计算量。使用蚁群优化方法对控制器参数进行离线优化,使系统在某一性能指标下的性能达到最优或接近最优。该设计方法使用递推最小二乘算法进行对象的在线辨识,使系统具有良好的自适应能力。仿真结果表明了该设计方法的有效可行。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化

针对经典粒子群算法应用在PID控制器参数上整定的方法效果往往不佳的问题上,提出了一种改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化设计,在粒子群的基础上加入遗传算法中的交叉算子,并将粒子群中的惯性权重因子改成动态参数,应用到PID控制器,使参数的自适应整定问题也获得了改进,快速性和稳定性也都优于经典粒子群算法的PID控制器．借助Matlab获得仿真系统的响应曲线图,根据对比得出系统性能的指标改进情况．     

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.     

非脆弱鲁棒PID控制器设计

为了验证鲁棒PID控制器的非脆弱性,利用已有的非脆弱PID控制器参数范围,根据鲁棒PID参数计算方法,给出非脆弱性和鲁棒性都较好的参数.发现了控制器的非脆弱性的获得是以牺牲其鲁棒性为前提的,该结论对非脆弱鲁棒控制器的设计具有指导意义.仿真结果表明:鲁棒PID控制器具有较好的非脆弱性.     

PID控制的参数模糊自整定方法

针对一般PID控制算法在线调整PID的三个参数难度较大的问题,研究了PID控制的参数模糊自整定方法,即根据偏差和偏差变化率与PID三个参数的模糊关系,进行参数模糊自整定.该方法具有通用性和适应性强,参数容易整定,控制效果好等特点.并应用在WK-1型温度控制系统上,进行了实时控制实验,取得了很好的控制效果.     

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.     

差分进化算法在数字PID参数整定中的应用

针对数字PID控制器参数整定,本文介绍了一种基于差分进化算法整定PID参数的方法,并在MATLAB环境中编写M脚本文件进行计算机仿真实验。结果表明,使用该方法对控制器参数优化整定后,系统响应速度更快,达到稳态的时间更短,参数的整定速度和准确度得到了明显改善。     

基于继电反馈的PID自整定控制技术进展

常规的PID参数整定都是由人工完成的,因而存在着人工整定自身所不能克服的缺点,基于继电反馈的PID参数自整定技术有效地克服了人工整定的缺陷.在对继电反馈自整定技术阐述的基础上,指出了今后的发展趋势和研究方向.