基于概率鲁棒的PID控制器设计方法研究

针对具有实参数不确定性的热工过程，基于概率鲁棒方法，提出一种PID控制器设计方法。根据被控对象模型的参数摄动状态，计算闭环系统满足各条性能设计要求的概率，并对其进行综合作为优化算法的目标函数，利用遗传算法对PID控制器参数进行优化，用蒙特卡罗实验对控制系统进行鲁棒性检验。针对4种典型的热工过程进行了仿真试验，并与基于标称参数的设计方法以及传统的整定方法进行了比较。仿真结果表明，基于概率鲁棒的PID控制器设计方法对模型参数不确定性具有较好的鲁棒性，在被控对象存在一定的不确定性时，系统能以最大的概率满足设计要求，因此适用于具有参数不确定性的典型热力过程的控制。     

最大灵敏度指标的分数阶内模控制器设计

针对分数阶控制器设计时参数整定复杂问题,提出一种基于最大灵敏度的分数阶内模控制器设计方法。首先采用粒子群优化算法对原系统模型进行简化处理,在模型简化基础上,根据内模控制原理设计分数阶内模控制器,该控制器仅有一个可调参数,通过这一可调参数可以实现所提控制器的快速整定。最后通过最大灵敏度指标实现分数阶内模控制器的鲁棒整定。仿真结果表明该方法具有良好的控制品质及克服参数摄动的鲁棒性。     

改进量子遗传算法在PID参数整定中应用

参数整定是PID控制器设计的关键,针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进量子遗传算法的参数整定方法.该算法在基本量子遗传算法的基础上引入了量子交叉、量子变异和群体灾变操作.基于改进量子遗传算法的PID参数整定方法将PID控制器参数整定转化为参数优化问题,通过改进量子遗传算法的进化计算实现参数整定.与其他参数整定优化算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的控制品质.仿真结果验证了该方法的可行性.     

水轮机尼科尔斯比例–积分–微分调速器设计

根据闭环系统谐振峰值 Mr 与系统响应最大峰值 Mp之间的关系,构建一个与系统参数及控制器参数都相关的优化问题,通过该问题的求解获得控制器参数与系统参数之间的数学关系.针对线性水轮机模型,设计了基于尼科尔斯曲线的 PID 控制器.系统负荷干扰及参数摄动的仿真结果表明:所设计的 PID 控制器对系统参数摄动及外部有界干扰信号具有很好的鲁棒性能,系统过渡过程性能明显优于传统PID 调节器结果.     

一种模糊PID控制器的鲁棒优化设计

主要研究一种模糊PID控制器的鲁棒设计。以小增益定理分析得到该模糊PID控制系统稳定条件。针对参数摄动系统的‘最坏点’用该稳定条件作为约束,采用遗传算法对标称系统的性能进行优化,求得优化鲁棒控制器。同时对鲁棒模糊PID控制器中模糊非线性控制进行了比较分析。     

基于区间分析的参数不确定系统PID鲁棒控制器设计

针对区间对象PID鲁棒控制器设计问题，提出了一种基于广义Kharitonov定理和区间分析集逆算法的设计方法。该方法根据广义Kharitonov定理将区间对象的鲁棒稳定控制器综合问题转化为多个顶点对象同时稳定的控制器综合问题，根据劳斯判据得到与控制器参数相关的不等式组，采用基于区间分析的集逆算法求解该不等式组得到PID鲁棒控制器参数。数值算例表明所提出的设计方法可以以任意设定精确度逼近使得整个区间对象族稳定的PID控制器参数域，与传统图解法相比求得的结果是可靠的，同时该方法能够根据集逆算法解集情况准确判断假定的控制器是否可行。     

基于时滞灵敏度和多目标优化的广域电力系统稳定器参数设计

针对广域电力系统稳定器应用过程中信号具有时滞的问题,基于Pade近似与阻尼转矩分析法推导得到一个特征根相对于时滞的灵敏度指标,进而采用多目标粒子群优化算法求解综合考虑该灵敏度指标与系统阻尼的广域电力系统稳定器参数优化问题,实现对时滞具有较好鲁棒特性的广域电力系统稳定器参数设计。在搭建的信息电力融合系统平台中以2区4机系统为例,研究了不同时滞下控制器的控制效果。时域仿真结果表明,所提控制器参数设计方法对广域信号时滞的波动有较好的鲁棒特性,当广域测量系统的传输时滞在一定的范围内变化时,控制器依然能够有效地抑制系统区域间的低频振荡,为广域电力系统稳定器的参数整定提供了一种新的思路。     

一种新型的不确定系统鲁棒参数选择方法

针对复杂工业过程中存在的一类不确定系统,提出了一种新的鲁棒参数选择方法。通过分析,将鲁棒参数的选择问题转化成目标优化问题,并引入微粒群优化算法对该优化问题进行求解,获得了相应的鲁棒参数。仿真结果表明,利用此方法得到的鲁棒参数具有良好的鲁棒性和满意的控制效果。     

基于尼科尔斯PID设计方法的负荷频率控制

为解决互联水电系统负荷频率控制(load frequencycontrol,LFC)问题,及保持互联电网系统频率、联络线功率及区域控制误差(area control error,ACE)的稳定,根据闭环系统谐振峰值与系统响应最大峰值之间的关系,构建一个与系统参数及控制器参数都相关的优化问题,通过该问题的求解获得控制器参数与系统参数之间的数学关系,针对水轮发电系统非最小相位特性,通过串加比例–微分(proportional-derivative,PD)控制方式降低系统阶次,设计尼科尔斯(Nichols)曲线的比例–积分–微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器。基于模型参数扰动和负荷干扰的仿真结果表明:尼科尔斯PID控制器能快速调整系统频率偏差、联络线功率偏差及ACE为0,具有良好的鲁棒性能和抗负荷干扰性能,系统过渡过程性能明显优于传统PID调节器结果。     

基于闭环辨识的过热汽温串级控制器设计方法

针对过热汽温对象难以用开环辨识算法得到精确模型,使基于模型设计的PID串级控制器难以整定的现状,提出了基于RLS(Recursive least squares,递归最小二乘)算法的两阶段闭环辨识方法,并将辨识模型结合内模控制原理对PID参数进行整定。将该方法应用于过热汽温控制系统,仿真结果验证了该控制器整定方法的有效性。     

改进的混沌算法在PID参数整定中的应用

PID控制由于鲁棒性好和易于实现等优点，在工业上广泛应用；但是PID参数整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和大超调等问题。在传统的混沌算法的基础上，引入微粒群算法的寻优思想，形成了一种新的混沌算法，并应用在PID控制器的参数优化上。仿真证明了该算法能有效地实现PID参数最优整定，控制结果具有稳定、超调小、响应快的优点。该算法寻优速度快，效率高，容易实现，其性能优于常规遗传算法，为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法。     

BUCK型开关变换器最优PID控制器设计

针对开关电源的复杂性和时变性,传统PID控制器整定方法无法很好满足其控制性能要求的问题,提出一种面向性能指标的最优PID控制器参数整定方法。基于DP算法,计算保证闭环系统稳定的PID控制器参数范围;利用具有全局寻优能力的遗传算法,按照ITAE性能指标在该范围内进行参数寻优。以BUCK变换器为利的仿真研究表明,该方法在指定的性能指标上取得了满意的控制效果,在负载发生摄动时,较传统PID控制器,具有较好的鲁棒性,且计算相对简单、实用性强,可推广到非线性PID控制器的参数整定和相关工程实践中。     

一种Smith预估系统的鲁棒PID控制算法

根据内模控制原理和现代鲁棒控制理论,针对Ｓｍｉｔｈ预估补偿方法,提出了一种新的一维鲁棒ＰＩＤ控制器设计方法,其优点是控制器的参数可以解析得到,且只有一个可调参数,被调参数与系统的鲁棒性有直接的联系,可较好地用于大纯滞后控制对象,为提高Ｓｍｉｔｈ预估系统的鲁棒性提供了一种有效的ＰＩＤ整定算法。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的水轮机PID控制器参数整定

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个水轮机控制的数值算例,结果表明所设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

PID controller design for hydraulic turbine based on sensitivity margin specifications

The paper presents a proportional-integral-derivative (PID) controller design procedure for a hydraulic turbine generator governor meeting sensitivity margin specifications. The closed-loop performance is guaranteed over wide range of operating conditions of the interconnected system. The main advantage of the proposed method consists in the simple design using only one tuning parameter. The control performance of the presented method is compared on simulations with the procedure guaranteing gain and phase margins using non-convex optimization.     

基于经验公式的单纯形优化PID控制器参数研究

PID控制器的参数整定是自动控制领域的重要课题之一.虽然现在智能算法的广泛应用,使得PID控制器调节性能有了很大提高,但是这些算法大多随机、分散且搜索过程缓慢.通过引入带有经验公式的单纯形优化策略,将经验公式应用于单纯形法,二者结合,提高了优化速度和结果的准确性.仿真实验表明,这种优化策略显著地增强了控制器的调节品质,并且具有很强的鲁棒性.     

视轴稳定系统的模糊PID控制器设计

为了实现无人机视轴稳定系统的准确测量与跟踪,设计了经典PID和模糊控制为基础的视轴稳定控制器。在实际工程中PID参数整定过程存在大量不确定性,为了实现PID参数的在线整定,将模糊控制算法与经典PID控制相结合,构造了参数自整定模糊PID控制器,实现了对PID控制器的修正。在MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink中,将PID和参数自整定模糊PID进行对比,参数自整定模糊PID控制器在无扰动和10 Hz的正弦扰动的阶跃响应曲线表明,模糊PID相对于模糊控制和PID控制有更短的响应时间和更小的隔离度;在输入为1~10 Hz的系统正弦响应曲线,模糊PID误差最小,控制效果最好。由此可得参数自整定模糊PID在视轴稳定系统中有良好的鲁棒性和控制性能。     

模糊自整定PID控制及其在过热汽温系统中的应用

在工业生产过程中,许多被控对象随着运行工况的变化,其对象特性参数或结构将发生很大改变,单一参数的控制器难以获得所需的调节效果。针对这种情况,基于模糊逻辑的智能性和PID控制器的简单实用性,提出了模糊自整定PID控制策略。PID控制器参数的整定被分为粗调和细调2个阶段,粗调阶段基于发电机组负荷进行模糊预整定,基本适应运行工况的大范围变化,细调阶段基于系统的被调性能指标进行再整定,以进一步适应运行工况的小范围变化并克服各种可能的干扰。对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温度被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明：所给出的控制策略能较好地适应对象动态模型的大幅度变化,保持较优的鲁棒调节性能。     

基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真

在分析FOPID(分数阶PID)算法和GPC(广义预测控制)算法的基础上,针对两种算法的不足,结合两种算法的优点,推导出了基于FOPID性能指标的改进的GPC算法FOPID - GPC算法,将GPC算法的性能指标通过FOPID构造出来.改进后的算法结合了FOPID算法的优点,具有多个可调参数,稳定性较好.通过对工业实时...