PID控制器参数整定

PID控制是工业实践中应用最广泛的控制方法之一.本文介绍了几种工业控制中常见的PID控制器参数整定的方法.     

模糊PID在冷轧机AGC系统上的应用

常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应,无法很好地满足冷轧机厚度控制精度的要求。但是将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器,这样就进一步完善了PID控制器的性能,提高了厚度控制系统的精度。通过simulink仿真,结果表明模糊自适应PID控制器自适应能力更强、响应快、稳定性好,同时也有更强的鲁棒性,能够使厚度控制得到满意的结果。     

可编程调节器在真空炉中的应用

以真空炉炉温控制为对象,介绍了日本SHIMAD(岛电)公司生产的最新双微处理器设计的FP-21型可编程工业PID调节器在真空炉温度过程控制中的应用,该调节器克服了传统PID调节凭经验整定参数的滞后,与可编程控制器PLC联接,可实现真空炉温度的全过程可编程控制。     

基于遗传算法的反应炉温度PID控制

主要介绍了遗传算法以及一种基于遗传算法的反应炉温度PID控制方法,并运用遗传PID对反应炉温度控制器参数进行优化。通过MATIAB仿真结果表明,与常规PID相比,遗传PID控制系统具有更高的控制精度和更快的反应速度,鲁棒性也有一定的提升。当被控对象为反应炉这类存在较大纯滞后特性的被控对象时,采用本文所述的遗传PID控制器可获得比一般的PID控制器更好的调节效果。     

基于LabWindows/CVI数字PID控制器的设计

通过LabWindows/CVI及Matlab的配合使用,了解掌握LabWindows/CVI软件的使用和数字PID控制器的设计方法。了解PID控制器的理论基础及参数整定方法。自选一个控制对象在CVI上做一些界面,实现PID三个参数的整定及控制该对象。该界面应包括有三个调节参数Kp、Ki、Kd的按扭,通过对三个参数的调节实现控制对象的PID最佳控制。     

可编程调节器在真空炉中的应用

以真空炉炉温控制为对象，介绍了日本SHIMAD（岛电）公司生产的最新双微处理器设计的FP-21型可编程工业PID调节器在真空炉温度过程控制中的应用，该调节器克服了传统PID调节凭经验整定参数的滞后，与可编程控制器PLC联接，可实现真空炉温度的全过程可编程控制。     

工业锅炉给水自动控制系统设计

针对汽包锅炉给水过程的特点,分析了控制对象的特性。汽包水位的控制以前大多采用常规PID控制方式,其控制参数是固定不变的,不能进行在线调整。因而采用了一种模糊自适应PID控制器,将该控制器应用于锅炉汽包水位三冲量控制系统。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器具有良好的动静态性能和鲁棒性能,实现了汽包水位的自适应调节。     

基于MATLAB的模糊PID-Smith控制器的设计与仿真

针对工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变非线性受控对象难于控制问题,结合Smith预估算法能有效克服纯滞后、模糊控制鲁棒性较强以及PID控制稳态精度高这三者的优点,提出了一种模糊PID-Smith控制器的设计方法,并将其应用于电机网络控制系统中。MATLAB仿真结果表明,新的控制方案与传统的Smith控制器、Fuzzy-PID控制器相比,不仅具有满意的控制性能,而且具有较强鲁棒性和抗干扰性能,稳态精度高,对时变滞后对象具有良好的控制效果。     

基于PLC的供热系统温度模糊控制研究与应用

采用西门子S7-200系列PLC设计的供热系统温度模糊控制器,该控制器克服了传统PID控制对被控对象精确数学模型的依赖,通过编制好的控制程序实现对传统PID控制器的智能控制,充分体现出PLC编程方便、组态灵活、适应性好的特点。     

基于模糊PID的控制器研究

模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。以一控制对象为例,对两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

基于Fuzzy-PID多模态广义预测控制

自动控制技术在当今的工程和科学发展中起着极为重要的作用。自动控制理论在发展过程中,形成了经典控制理论和现代控制理论。然而,在实际的工业控制过程中,常常存在着各种不确定性。为了满足日益复杂的工业过程自适应控制的需要,出现了预测控制,并在工业控制领域中得到了成功的应用。文章设计了一种Fuzzy-PID广义预测复合控制器,使模糊控制、PID控制与广义预测控制3种控制算法结合起来。通过该控制器可以有效的根据不同的工业生产环境来选择其适合的控制方法,以提高其生产效率,使控制得到充分的优化。     

Tabu search algorithm based PID controller tuning for desired system specifications

This paper presents a tuning approach based on a tabu search algorithm (TSA) to obtain the optimal proportional-integral-derivative (PID) controller parameters in order to achieve a desired transient response. TSA is used to determine the main parameters of the PID controller. The performance of the PID controlled system is examined by considering the characteristics of the step response of the plant. Simulation results demonstrate that the tabu algorithm based approach is one of the useful methods for PID controller tuning, and using by the presented method, performance of the controlled system can be significantly improved according to the given control specifications.     

BP神经网络在主汽温控制系统中的应用

电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,基于BP神经网络的PID控制,利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定,充分利用PID和神经网络的优点。用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定,以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究,仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力,对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。     

A novel performance criterion approach to optimum design of PID controller using cuckoo search algorithm for AVR system

This article presents a novel tuning design of Proportional-Integral-Derivative (PID) controller in the Automatic Voltage Regulator (AVR) system by using Cuckoo Search (CS) algorithm with a new time domain performance criterion. This performance criterion was chosen to minimize the maximum overshoot, rise time, settling time and steady state error of the terminal voltage. In order to compare CS with other evolutionary algorithms, the proposed objective function was used in Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms for PID design of the AVR system. The performance of the proposed CS based PID controller was compared to the PID controllers tuned by the different evolutionary algorithms using various objective functions proposed in the literature. Dynamic response and a frequency response of the proposed CS based PID controller were examined in detail. Moreover, the disturbance rejection and robustness performance of the tuned controller against parametric uncertainties were obtained, separately. Energy consumptions of the proposed PID controller and the PID controllers tuned by the PSO and ABC algorithms were analyzed thoroughly. Extensive simulation results demonstrate that the CS based PID controller has better control performance in comparison with other PID controllers tuned by the PSO and ABC algorithms. Furthermore, the proposed objective function remarkably improves the PID tuning optimization technique.     

A hybrid stochastic fractal search and local unimodal sampling based multistage PDF plus (1 + PI) controller for automatic generation control of power systems

This paper proposes to use a hybrid Stochastic Fractal Search (SFS) and Local Unimodal Sampling (LUS) based multistage Proportional Integral Derivative (PID) controller consisting of Proportional Derivative controller with derivative Filter (PDF) plus (1 + Proportional Integral) for Automatic Generation Control (AGC) of power systems. Initially, a single area multi-source power system consisting of thermal hydro and gas power plants is considered and parameters of Integral (I) controller is optimized by Stochastic Fractal Search (SFS) algorithm. The superiority of SFS algorithm over some recently proposed approaches such as optimal control, Differential Evolution (DE) and Teaching Learning Based Optimization (TLBO) is demonstrated. To improve the system performance further, LUS is subsequently employed. The study is further extended for different controllers like PID, and proposed multistage PID controller and the superiority of multistage PID controller over conventional PID controller structure is demonstrated. The study is further extended to a two-area six unit multi-source interconnected power system and the superiority of proposed approach over, TLBO and optimal control is demonstrated. Finally the study is extended to a three unequal area system power system with appropriate nonlinearities such as Generation Rate Constraint (GRC), Governor Dead Band (GDB) and time delay. From the analysis, it is found that hybrid SFS–LUS algorithm is superior to the original SFS algorithm and substantial improvement in system performance are realized with proposed multistage PID controller over conventional PID controller structure.     

挖掘机液压系统控制器的研究与实现

挖掘机液压系统控制系统是一个大滞后、非线性系统,难于建立精确的数学模型,应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。模糊PID控制是智能控制技术的一类,是解决复杂非线性对象控制问题的一个有效途径。所以,在液压控制系统中采用模糊PID控制器,使系统有较好的鲁棒性、控制精度及动态性能。模糊控制器采用8751单片机的软硬件实现,运行结果证明了这种控制方案的可行性。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

基于Labview的PID控制算法性能改进的几种方法

文中将Labview的功能融入到传统的PID控制算法中,提出了几种改进PID控制算法性能的方法。在PID现有实现方式的基础上,通过这些方法来修改算法,解决了PID控制算法的缺点,提高了PID控制器的性能。     

模糊控制技术在空调系统中的应用

本文从实际工程出发,对沈阳某智能大厦A区空调系统的控制策略进行改进,对于空调机组(AHU),利用模糊自适应PID控制代替不够理想的PID控制,从而实现对具有非线性、时变性、干扰大、大滞后因素和不确定随机干扰因素的系统优化控制。较原来的PID控制策略有着收敛速度快、过渡时间短、超调量小、适应能力强等优点,并且节约了能源。     

GA优化的PID控制器在倒立摆系统中的应用

经典PID控制应用广泛,但由于其参数的工程整定方法一般为试探法,这样对于设计人员的调试经验要求较高。随着工程技术的发展,被控对象也越来越复杂,经典PID参数整定也变得复杂,本文提出了一种基于遗传算法优化的PID控制器,PID的参数不仅可以自动整定而且支持在线整定。