基于ITAE指标的PID参数整定方法比较研究

时间乘以误差绝对值积分(ITAE)的性能指标是一种具有很好工程实用性和选择性的控制系统性能评价指标。该文针对具有实参数不确定性的热工对象，基于蒙特卡罗实验原理，提出了一种PID控制系统性能比较方法。该方法利用大量随机实验，研究了几种典型的PID控制器参数整定方法如：Ziegler-Nichols方法、Chien-Hrones-Reswick方法、Cohen-Coon方法、IMC方法、IST^2E最优方法、极点配置方法、幅值相位裕量方法等。所设计的PID控制系统的ITAE性能指标通过ITAE指标对参数整定方法进行分析和选择。最后通过超临界锅炉过热汽温控制的仿真实例验证了方法的有效性。     

基于灵敏度的积分对象PID控制器

PID控制器被广泛应用在工业中去控制自平衡对象,但对积分对象的应用还比较少。本文针对积分对象,提出一种基于灵敏度指标的PID控制器整定方法。首先采用内环反馈结构将积分对象转换成一个稳定的模型,然后基于灵敏度指标设计PID控制器,最后将两个回路等价为一个反馈回路结构并获得给定加权PID控制器参数整定方法,克服了传统PID控制器控制积分对象的不足。仿真结果表明本PID控制器整定方法可以使积分对象闭环系统获得期望的灵敏度,保证了系统的鲁棒性和良好的控制性能。     

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。     

具有相互影响的液位过程自整定PID控制器设计

本文提出了一种具有相互影响的液位过程自整定PID控制器的设计方法,采用了积分阶跃响应法。积分阶跃响应（ISR）是一种模拟动态过程的方法,该方法简单、方便、效率高,因此用该方法设计自整定PID控制器时具有一定优势。本设计方案中采用根轨迹法设计PID控制器,并使用MATLAB对控制系统进行建模和测试。通过对具有相互影响的液位控制过程进行实验,较好的证明了所设计控制系统的瞬态响应和稳态响应。     

ITAE在无刷直流电动机PID参数优化中的应用

针对试凑法在无刷直流电动机(BLDCM)PID参数整定中会增加工程调试负担,在分析BLDCM传递函数模型基础上对该被控对象运用非线性最小平方函数,按照ITAE(时间乘以误差绝对值积分)一超调量指标进行PID参数寻优,得到PID控制系统;并与经典Z-N法、庄-IST~2E法和张-ITAE法得到PID控制系统进行比较。MATLAB仿真表明,采用基于ITAE-超调量方法整定的PID控制系统超调量小、响应时间短、稳态误差小。最后通过BLDCM仿真和实例验证采用该整定方法的控制系统可在较低超调量下迅速跟踪输入并可有效抑制负载扰动影响。     

带恒功率负载的buck变换器的稳定性分析和最优PID控制器设计

建立带恒功率负载的buck变换器模型,针对该模型采用DP算法分析变换器的PID控制器的稳定性空间,得出PID控制稳定域。采用ITAE性能指标为目标函数,在PID稳定域内寻找最优控制参数,得出PID控制器。并通过仿真对其控制效果进行验证。结果表明：该PID控制器和传统方法整定的PID控制比较,有良好的动态和稳定性能,有一定的应用价值。     

基于BP网络PID算法的恒压供水系统研究

采用神经网络控制理论与PID（比例、积分、微分）控制算法,设计一个基于SIMATIC CPU226 PLC的BP神经网络PID控制器。恒压控制系统由BP神经网络PID控制器、丹佛斯VLT2900变频器和水泵机组组成。解决了传统PID控制算法难以保证系统在任何工况条件下始终具有最佳控制性能的难题。试验结果表明：系统可以在线自整定PID参数,具有较好的自适应能力,控制效果比较理想。     

改进的PSO算法在摊铺机行驶控制器中的应用

摊铺机行驶系统为液压伺服系统,具有非线性、时变的特点。针对行驶系统控制器PID参数整定困难且不同工况下参数整定烦琐及易出现较大的振荡和超调使控制结果不理想等问题。提出一种非线性变权重、随机学习因子、并行搜索PSO算法的PID控制器参数优化方法。利用MATLAB语言对摊铺机行驶系统近似模型进行了仿真分析,仿真结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度。与混沌优化方案进行了比较,ITAE性能指标值的精度提高了6个数量级,结果表明该改进的PSO算法实现简单,对参数初值设置不敏感,鲁棒性强,快速有效地实现了PID参数的全局优化。在稳定、超调量、响应时间、调节时间几项综合性能上优于混沌优化算法,表明了此算法在PID参数整定中的有效性及应用前景。     

一种新型鲁棒PID控制器参数整定方法

针对复杂工业过程中存在的一类模型不确定问题,提出了一种新的鲁棒比例积分微分(PID)控制器参数整定方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最小-最大优化问题,并引入合作进化粒子群优化算法对该最小-最大优化问题进行求解。针对实例的仿真结果表明,利用该方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,提高了性能指标,当过程对象操作范围发生大的变化时,该控制器能获得满意的结果。     

基于神经网络的自适应PID控制器及其应用

介绍一种基于神经网络的自适应PID控制器,运用神经网络和BP算法在线调整PID参数,PID参数的初值采用继电器自整定法整定。仿真分析和实际应用结果表明,与传统的数字PID控制器相比,该控制器具有更好的控制效果和更好的鲁捧性。     

A hybrid firefly algorithm and pattern search technique for automatic generation control of multi area power systems

In this paper, a novel hybrid Firefly Algorithm and Pattern Search (hFA–PS) technique is proposed for Automatic Generation Control (AGC) of multi-area power systems with the consideration of Generation Rate Constraint (GRC). Initially a two area non-reheat thermal system with Proportional Integral Derivative (PID) controller is considered and the parameters of PID controllers are optimized by Firefly Algorithm (FA) employing an Integral Time multiply Absolute Error (ITAE) objective function. Pattern Search (PS) is then employed to fine tune the best solution provided by FA. The superiority of the proposed hFA–PS based PID controller has been demonstrated by comparing the results with some recently published modern heuristic optimization techniques such as Bacteria Foraging Optimization Algorithm (BFOA), Genetic Algorithm (GA) and conventional Ziegler Nichols (ZN) based PI/PID controllers for the same interconnected power system. Furthermore, sensitivity analysis is performed to show the robustness of the optimized controller parameters by varying the system parameters and operating load conditions from their nominal values. Finally, the proposed approach is extended to multi area multi source hydro thermal power system with/without considering the effect of physical constraints such as time delay, reheat turbine, GRC, and Governor Dead Band (GDB) nonlinearity. The controller parameters of each area are optimized under normal and varied conditions using proposed hFA–PS technique. It is observed that the proposed technique is able to handle nonlinearity and physical constraints in the system model.     

A new PID load frequency controller design method in frequency domain through direct synthesis approach

In this paper a new PID controller design method based on the direct synthesis (DS) approach of controller design in frequency domain is presented. The parameters of the PID controller are obtained through frequency response matching with the DS controller. The method yields linear algebraic equations, solution of which gives the controller parameters. The design method has been developed for single-area as well as multi-area power systems. Non-linearity like the generation rate constraint (GRC) has been considered. Several examples are taken from the literature to demonstrate the effectiveness of the proposed method in comparison with some prevalent design methods.     

一种基于PSO-PID算法的分布式机器人实时控制

分析了粒子群优化(PSO)算法的原理、算法参数及其对算法性能的影响。以PSO算法为基础,提出了一种新的粒子群优化不完全微分PID算法。根据多关节机器人系统的特点,介绍了一种新的分布式机器人实时控制系统。系统采用双速率控制策略和分布式控制方式,机器人运动控制运用粒子群优化算法定时寻优PID参数,使其随着系统参数的变化而实时更新,实现最优不完全微分PID控制。实验结果表明,该系统设计科学、性能优越,新算法寻优能力强、控制效果好。     

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.     

基于遗传算法-BP神经网络优化的PID控制

利用遗传算法全局随机搜索能力,设计一种基于遗传算法的神经网络学习算法。对于非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为一种有效的控制策略。该文提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化。仿真结果证明了该算法的有效性。     

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。     

交流伺服系统的二自由度内模控制

基于内模控制理论 ,针对交流伺服系统提出了一种二自由度PID控制方法。所设计的二自由度PID控制器 ,仅有两个可调参数 ,而且被调参数与系统的性能直接相关。理论分析和仿真实验结果表明 ,该控制器可以使系统同时具有良好的位置跟随性能、抗干扰性能和鲁棒性。     

基于PSO的模糊PID汽车空调控制策略优化

以人体热舒适性为目标,综合考虑汽车空调控制系统的复杂性,对某SUV6双蒸发器汽车空调系统的控制策略进行优化。在联合仿真的基础上,建立了基于模糊PID调节的汽车空调闭环控制系统,引入粒子群优化算法(PSO)优化PID控制器的参数,对风机风速和压缩机开度进行调控。对比PID、模糊PID和PSO模糊PID调节,分析得出：PSO模糊PID控制调节没有超调的缺陷,可以使乘客舱温度更快、更平稳地趋向目标舒适温度,有效降低汽车能耗,满足节能减耗要求。     

BFOA based design of PID controller for two area Load Frequency Control with nonlinearities

This paper presents an application of the novel artificial intelligent search technique to find the parameters optimization of nonlinear Load Frequency Controller (LFC) considering Proportional Integral Derivative controller (PID) for a power system. A two area non reheat thermal system is considered to be equipped with PID controller. Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA) is employed to search for optimal controller parameters to minimize the time domain objective function. The performance of the proposed technique has been evaluated with the performance of the conventional Ziegler Nichols (ZN) and Genetic Algorithm (GA) in order to demonstrate the superior efficiency of the proposed BFOA in tuning PID controller. By comparison with the conventional technique and GA, the effectiveness of the proposed BFOA is validated over different operating conditions, and system parameters variations.