PID控制器自整定技术的发展及实现

PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法,但 PID参数的整定过程较为复杂繁琐,因此研究 PID参数整定的技术是具有十分重大的工程实践意义.从 PID参数整定的基本原理出发,介绍 PID参数的整定、自整定技术的发展及实现技术.     

基于BP网络的PID控制器参数整定法研究

将神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于误差反传神经网络的PID参数整定方法,通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数．该方法适用于非线性系统和时变系统,实现了PID参数的在线整定．     

PID控制器自整定技术的发展及实现

PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法，但PID参数的整定过程较为复杂繁琐，因此研究PID参数整定的技术是具有十分重大的工程实践意义。从PID参数整定的基本原理出发，介绍PID参数的整定、自整定技术的发展及实现技术。     

基于PID参数自整定的动态可调温度控制系统设计

为了提高煤矿降温系统的综合运行效益,设计了一种基于PID参数自整定的温度控制系统。为了满足动态可调温度的应用需求,利用PID控制器能够实现温度精确调节的目的,详细研究了PID参数自整定的方法,给出了设计的PID参数自整定主要函数和实现过程,得出了PID参数自整定温度控制系统.     

一种网络型控制系统PID参数整定方法

PID控制技术领域中，主要的问题是PID参数的自整定方法：基于模型的自整定方法和基于规则的自整定方法。本文提出一种网络型控制系统PID参数的整定方法，即利用上位机（PC）的强大运算处理能力，配合SOC型单片机来进行实时控制，完成较复杂的参数整定算法，实现PID参数的自整定，从而提高控制系统的性能指标。     

一种运动控制系统的PID参数模糊自整定方法

针对运动控制系统设计了一种模糊自整定PID参数控制器,该控制器首先采用基于继电特性的方法求得PID控制器参数的初值,进而利用模糊控制器对运动控制系统的PID参数进行在线整定、计算和调整,并将取得的对应系统最佳性能的PID参数作为输出结果。目前该方法已在Matlab/Simulink中进行了仿真和实验,结果表明该自整定方法能使运动控制系统快速获得满意的PID参数和控制效果。     

基于小波网络的PID控制器参数整定研究

将小波神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于小波网络的PID参数整定方法,实现了PID参数的在线整定.该方法在一定程度上可以借助小波分析进行指导,收敛速度快,不存在局部极小,适用于各种非线性对象和时变对象,是一种高效可靠的方法.     

MATLAB仿真在PID控制器参数整定中的应用

PID控制器结构和算法简单,应用广泛,但参数整定方法复杂。PID调节器参数的整定一般都是通过试凑法反复运算才能确定,普遍存在计算量大的问题。文章探讨了在汽车运动控制系统中PID参数的整定过程中MATLAB仿真的应用。     

基于Turbo PMAC Clipper的伺服系统PID参数整定方法

本文介绍了PMAC测定PID参数软件PmacTuningPro2功能模块的运用,指明PID参数的变化对响应曲线指标的影响。分析了根据阶跃响应曲线整定PID参数方法与根据抛物线速度曲线整定前馈参数方法,为使用Clipper控制器开发机电设备打好基础。实践表明,此方法适合模拟输出速度环伺服系统,能提高显著提高系统响应速度等动态特性。     

自整定-多模态智能控制器的研究

本文提出并实现了具有仿人智能多模态控制算法的控制器．该控制器将模糊逻辑方法运用到PID参数自整定算法中,将改进型Z－N方法与模糊整定方法相结合,在线整定PID参数,用于由模糊控制、Bang－Bang控制、自整定PID控制三种控制模式相结合的多模态智能控制中,各控制算法间的相互切换采用专家系统进行监控、调度大量的数字仿真、模-数混合仿真运行结果表明,该控制器具有良好的鲁棒性和动、静态性能指标。     

基于MATLAB的数字PID控制器仿真

PID控制算法简单应用广泛，但是其参数整定方法繁杂。利用Matlab可以方便地仿真，实现肋参数整定。     

基于 FPGA 的倒立摆模糊 PID 控制器设计实现

在 FPGA 上设计部署模糊自适应 PID 算法,并针对典型的自动控制对象——直线倒立摆完成稳摆控制,以验证该算法的硬件可实现性。在直线倒立摆模型基础上,运用模糊控制理论对 PID 参数进行自适应整定,再根据模糊 PID 处理过程,结合离散 PID 算法,采用半查表加半计算方式,在 Quartus II 及 Modelsim 平台上完成 Verilog HDL 的硬件编程设计与仿真。通过 Simulink 仿真比较可知,模糊自适应 PID 相对于经典 PID 控制的响应性能指标更优,最后基于 EP4CE6E22C8N 芯片,以较少的资源开销实现了控制器设计。基于 FPGA的模糊自适应 PID 控制器能够充分利用该器件特性,凸显模糊自适应 PID 算法优势,实现对倒立摆的实时控制。     

云浮电厂#1机组汽包水位自动调节系统的投入

分析了云浮电厂#1机组锅炉汽包水位自动调节系统变送器、执行机构、PID参数设置等存在的问题,并提出了相应的解决办法。     

基于神经元网络PID整定的电液位置伺服系统

基于汽车疲劳试验机平台对转向机液压伺服系统进行研究,针对试验机运行过程中出现的控制精度不高、系统不稳定问题,设计了电液位置伺服系统。首先建立系统数学模型,推导相应的传递函数。接着利用Simulink软件对系统进行稳定分析,利用典型的PID参数整定策略对系统进行优化处理。最后采用神经元网络自学习算法,在simulink中设计单神经元PID自学习系统,对位置伺服系统进行参数优化整定。研究结果表明：采用单神经PID整定的电液位置伺服系统超调量比典型PID整定策略减少了90%以上,整定时间也缩短了一半以上。系统稳定性更强、精度更高,具有更好的鲁棒性。     

基于PID控制器三容水箱液位的控制设计

在工业应用中液位控制系统非常重要,传统的三容水箱液位控制模型．是利用传统的PID实现液位控制的,但是参数太小,无法进行有效控制。采用PID控制器的自整定技术进行控制更加可靠,精度更高,但也包含不确定的因素在内。本文对比分析了传统PID和自整定技术两种控制方法。     

单神经元自适应PID在漂白温度控制中的应用

针对纸浆漂白过程中漂白塔温度大滞后、结构参数时变的特点,提出基于单神经元的自适应PID来控制该对象,使得对象在其结构参数变化的情况下在线实时调整PID的三个参数,从而提高了对象的鲁棒性和精确性.实践结果表明,该控制器具有算法简单、易实现和适应性强等特点.     

一种神经网络智能PID控制器

提出一种将线性PID控制与神经元自适应、自学习相结合,基于计算机的新型神经网络智能PID控制(NNPID)方法。采用PID控制器和NN控制器共同调节,并具有自整定、自学习算法。还给出了NNPID控制器的结构、算法及二阶对象下系统的仿真结果。     

基于遗传整定的光源跟踪伺服系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到光源伺服跟踪系统中.针对光源跟踪伺服系统,设计了模糊PID控制器,实现PID参数的在线调整.由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大,传统的齐格勒-尼科尔法初值整定效果不佳,因而利用遗传算法来整定模糊PID控制器的初值.仿真结果表明：基于遗传算法初值整定的模糊免疫PID控制器具有超调量小,响应速度快和鲁棒性强等优点,提高了系统的性能.     

基于改进粒子群算法的PID参数优化研究

PID控制是典型的工业控制,其核心内容是PID参数优化。为解决参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时问题,通过改进粒子群算法学习因子,研究基于相等随机因子粒子群算法的PID参数优化,将其与标准的粒子群算法及迭代次数线性变化的学习因子进行比较。仿真结果表明,该算法性能指标tr、ts、δ%分别为1.782、3.285、14.07%,两种对比算法的tr、ts、δ%分别为1.804、4.825、24.33%和1.802、4.135、16.56%,改进算法提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。