动态控温系统中PID参数的实时整定

在深入分析数字ＰＩＤ算法物理意义的基础上，提出了一种在动态控温系统中ＰＩＤ参数实时整定的方法，该方法将模糊控制思想应用到ＰＩＤ参数的实时整定中，并给出了数学模型。经实际运行，获得较好效果。     

PID参数整定方法分类与概述

PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。从理论研究的角度上讲,PID控制系统的设计、分析和综合已经形成了比较完整的体系,但在工程实践中,PID参数复杂繁琐的整定过程一直困扰着工程技术人员．从工程角度将PID参数整定方法进行分类比较,以供工程技术人员参考借鉴。     

控制系统PID参数的自动整定

PID(比例、积分、微分)调节器是一类工业过程控制中最常见的调节器。通常对控制系统中PID参数的整定都是凭经验进行的,很难达到较为理想的调节指标。Astrom提出用一种bang-bang控制信号实现PID参数自动整定的有效方法,但用该法所获得的PID参数不一定使系统的响应曲线完全令人满意,本文采用专家系统的办法,对已获得的PID参数所产生的响应曲线与知识库中的基本响应曲线进行比较,从而找出相应的修正规则对原PID参数进行修正。这一整定方法实际上由三部分组成,首先用bang-bang控制信号来激励系统,辨识获得系统的临界增益K_e和周期T_e;其次,根据辩识得到的参数K_e和T_e采用工业上常用的临界比例度法求取一组PID参数控制系统。最后,对系统进行专家系统在线整定。仿真表明,该方法有很好的整定效果。     

基于Matlab的PID参数整定仿真及分析

PID控制器结构和算法简单,应用广泛,但参数整定方法复杂,通常用凑试法来确定。文中探讨利用MATLAB实现PID参数整定及仿真的方法,并分析、比较比例控制、比例积分控制和比例微分控制,探讨了KP、TI、TD3个参数对PID控制规律的影响。     

基于精英培养混合遗传算法的PID参数整定

提出了一种基于精英培养的混合遗传算法,该算法采用参数自适应变化的遗传操作与精英个体的有方向的邻接爬山操作相结合。遗传参数的调整和搜索终止条件打破了传统的由整个进化群体的进化情况决定的做法,而改由精英团体的进化情况决定。通过仿真实验说明了通过新算法能实现PID参数的快速的自整定,且整定效果较好。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

PID控制器参数自整定方法比较

伺服驱动系统广泛应用于工农业生产及其他领域。在伺服系统的实际应用中，由于机械负载和电气控制系统的配合问题，通常需要人为地调整控制器的参数。参数调整的好坏直接关系到控制系统的控制质量。虽然人们已提出了许多关于参数的自调整方法，但是，在控制器参数自调整领域仍有大量的理论和实践工作需要去做。文中以交流伺服电机为被控对象，以VB和MATLAB混合编程为研究工具，对PID控制器的三种自整定方法进行研究。由此可以方便、直观地对得出各方法的仿真曲线进行分析与比较。     

改进粒子群算法整定PID参数研究

PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定和优化问题,提出了应用一种改进的粒子群优化算法,该算法借鉴了遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的优化效果,具有一定的工程应用前景。     

PID参数先进整定方法综述

PID控制是过程控制中应用最广泛的控制方法.文中综述了PID参数先进整定方法及近年来在此方面得到的最新研究成果,并对将来的发展进行了展望.     

蚁群算法自整定PID控制器的研究与设计

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种基于蚁群算法的自适应PID控制器的设计方法。用蚁群算法优化并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。     

智能PID控制器优化仿真研究

研究PID控制器优化问题,现代工业控制过程中,由于许多被控对象受到于扰因素影响,具有高度非线性和不确定性,常规PID控制精度低,提出一种遗传算法、粒子群算法和RBF神经网络相融合的PID控制器设计方法(GA-PSO-RBF).首先采用遗传算法选择PID控制参数初始值,然后采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,采用优后的RBF神经网络辨识控制对象的输出对输入的变化灵敏度,最后采用单神经元对PID控制器进行在线性调整,得到理想的控制效果.仿真结果表明,GA-PSO-RBF神经网络PID控制器的超调量小,响应速度快,提高了系统的控制精度.     

PID控制器参数优化算法的仿真研究

研究PID控制器参数优化问题,现代控制对象具有复杂非线性、时变性特点,引起系统的输出品质特性差,超调大稳定性时间长,控制精度差等.传统PID控制是针对线性控制系统提出的,控制精度比较低.为了提高PID控制精度,基于神经网络提出PID控制器参数自适应优化方法.通过将系统控制偏差和PID控制器的3个参数作为神经网络的输入,最优控制性能作为优化目标,通过神经网络自身学习和加权系数调整,获得最优控制性能的PID控制器参数.仿真结果表明,神经网络的PID控制方法提高了系统控制精度,系统响应速度更快,具有很强的自适应性和鲁棒性,为优化控制系统提供了参考.     

基于粒子群算法的PID控制器参数优化研究

PID参数优化一直是自动控制领域研究的重要问题,PID的控制效果取决于比例、积分和微分三个参数取值.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化选择问题,改善系统性能,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略.通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化,最后将优化方案应用于中央空调温度控制系统.仿真应用研究表明,PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了优化方案的可行性和有效性.     

基于人群搜索算法的PID控制器参数优化

关于PID控制器在工业控制领域应用优化问题,PID参数优化成为工业自动化研究的热点.PID参数优化对于系统的稳定性、可靠性和快速响应等特性有着重要的意义.为了改善和优化PID控制器性能,提出一种人群搜索算法(SOA),以PID三个参量为搜寻队伍,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量.通过对比遗传算法和粒子群算法PID参数优化,仿真结果表明,改进算法提高了系统的控制精度,系统响应速度快,鲁棒性好,为控制系统PID参数整定提供了参考.     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果.     

PID 控制器参数优化中的仿真研究

研究 PID 控制器参数优化选择问题.传统的 PID 参数优化多采用试验加试凑的方式,费时且难找到最优参数,同时,常规 BP 神经网络 PID 参数优化训练收敛速度较慢,控制效果不理想.为了获得最优 PID 参数,提高系统的控制性能.提出一种遗传算法 BP 神经网络PID 参数优化方法.方法首先采用全局寻优的遗传算法对...     

神经网络在PID控制器参数优化中的研究

研究PID控制器参数优化问题.工业过程控制要求稳定性,跟踪特性均应实时快速.由于PID控制效果取决于比例、积分和微分3个参数取值,传统PID参数采用试凑方式进行优化,往往费时且难以满足实时控制效果,导致控制精度不高.为了提高PID控制精度,改善系统性能,提出一种神经网络的PID参数优化方法.方法将PID控制器输入作为神经网络输入,最优PID控制性能作为神经网络的输出,通过神经网络的联想记忆能力和自学习适应能力,在控制过程中动态调整PID参数(比例、积分、微分),从而实现PID控制器参数实时优化,获得最佳PID控制效果.仿真结果表明,应用神经网络的PID参数优化方法提高了PID控制精度和系统响应速度,具有较强的自适应性和鲁棒性.     

Receding Horizon Optimization Approach to PID Controller Parameters Auto-tuning

A novel supervised receding horizon optimal scheme is presented for discrete time systems in the process control.In the employing level,PID controller is used,while the receding horizon approach is applied to the optimized level.The considered problem is to optimize the employing level PID controller parameters through minimizing a generalized predictive control criterion.Compared with a fixed parameters PID controller,the proposed algorithm provides well performance over a range of operating condition.     

PID控制器参数调整的滚动优化算法

A novel supervised receding horizon optimal scheme is presented for discrete time systems in the process control. In the employing level, PID controller is used, while the receding horizon approach is applied to the optimized level. The considered problem is to optimize the employing level PID controller parameters through minimizing a generalized predictive control criterion. Compared with a fixed parameters PID controller, the proposed algorithm provides well performance over a range of operating condition.     

基于遗传算法的PID参数优化设计

本文应用遗传算法对ＰＩＤ控制器参数进行了优化设计，在构造遗传算法框架时，采用了最佳保留选择机制、两点交叉、重新生成个体策略以及由简易经验公式生成初始群体等方法。经过数字仿真，验证了该算法的有效性和合理性。