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.     

PID控制器最优参数整定方法的研究

随着工业的发展,自动化水平已经成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。PID控制作为一种经典的控制方法,几乎遍布了整个工业自动化领域,是保证实际工业生产安全稳定运行的一项关键技术。目前,PID控制器多种多样,学术界及各大企业也基于人工智能算法纷纷开发了智能控制器。但在工业实际中,应用最广泛、最基础的依然是简单控制系统,该系统所应用的PID控制器通过经典的PID整定方法加现场调试来确定其参数,以达到较好的控制效果。本文基于闭环控制系统,用上升时间、峰值时间、调节时间、超调量四种性能指标对现有的主流PID参数整定方法进行性能分析和对比,并最终确定PID控制器的最优参数整定方法。     

谈如何整定PID参数

在现代工业生产过程中,为了保证生产的安全性和经济性,必须对某些重要的物理量进行实时监视和调整,使其保持在规定值附近或按一定规律变化。在这个控制过程中若由一整套自动装置代替人工的操作来完成则称为自动控制。采用DCS系统主要实现生产过程的自动化控制,DCS系统在各类生产装置工艺过程中占有举足轻重的地位,它好比工艺生产过程的眼睛,是指挥和控制生产过程的大脑和神经中枢,是各类生产装置保证工艺指标、安全稳定运转、节能降耗及优化操作和改善生产管理的关键,DCS能否发挥应有的作用和取得用户满意的效果,其中自控率是一项很重要的指标,调节系统能否投入自动,PID参数整定很关键。     

直流电动机的模糊自整定PID控制

PID控制具有结构简单、可靠、稳定等优点,但由于不能有效克服负载,模型参数的大范围变化及其非线性因素的影响而不能满足高性能,高精度场合的要求,模糊控制的最大优点是不依赖于被控对象的精确数学模型,能够克服非线性因素的影响。对调节对象的参数变化具有较强鲁棒性。PID参数模糊自整定运用现代控制理论在线辩识对象特征参数,实时改变其控制策略,使控制系统品质指标保持在最佳范围内。     

基于遗传算法的球杆系统PID控制器参数整定

球杆系统是一种经典的不稳定控制系统。本文章建立了球杆系统的数学模型,并在该模型的基础上．采用双闭环控制策略,使用遗传算法来整定PID参数,大大提高球杆控制系统的性能。     

基于遗传算法的PID参数优化方法探讨

PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。     

PID参数自整定在温度控制系统中的应用

本文叙述了PID参数自整定在温度控制系统中的应用，设计井研制的温度控制系统。具有控制精度高、控制温度范围大、制冷响应速度快葶优点。本文建立了基于高精度温度控制的智能PID参数自整定方法——继电型参数自整定，实验证明，通过参数整定可以较好的实时改变汪拉仪的响应曲线。     

进化计算的PID控制参数快速整定算法

PID控制参数优化是工业自动控制领域的研究热点,传统的PID控制通过人工试凑法获取控制系数,控制实时性和精度较低。为了解决这些问题,本文提出了进化计算的PID控制参数快速整定算法,通过对PID控制参数的粒子化映射,将PID控制参数优化转化为动态系统的全局寻优问题,利用粒子的进化迭代计算能力,搜索符合目标函数的控制参数。实验仿真利用温度控系统进行算法验证,仿真证明该算法具有很强的鲁棒性,可以快速达到系统整定。     

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%。     

基于遗传算法的径向基网络PID控制器设计

利用遗传算法的全局优化能力和径向基网络相结合,得到了一种PID控制策略。通过遗传算法,实现对PID参数的优化整定,并给出了具体的遗传优化算法。同时,用径向基网络进行系统辨识,从而实现了PID参数自整定的控制器。最后给出汽车CIMCAR-1运动过程的仿真。     

PID自整定控制系统设计

本文主要内容是PID自整定控制系统设计,运用PID自整定技术对电动机转速进行实时调节,在短时间内达到新的平衡点。这样可以有效地解决控制困难和控制精度不高等难题,能够提高控制质量和系统稳定性。     

基于传递函数估计的闭环PID参数自整定

本文基于对被控对象传递函数的估计,提出了一种闭环PID参数整定方法。通过实时采集被控对象的输入输出数据,采用平均相关系数法估计被控对象的传递函数。然后采用时域受限二次型目标函数寻优PID参数。最后用工业应用实例,说明该方法的有效性。     

基于遗传算法的多机系统低频减载优化整定

本文阐述了多机系统低频减载定值计算的数学模型及优化目标,研究了遗传算法应用于低频减载求解的运算流程,并且通过仿真计算结果验证了该算法的有效性.     

Buck变换器输出电流的遗传算法整定PID控制

建立了降压斩波变换器模型,针对Buck电路存在的非线性问题,利用遗传算法对PID参数进行整定与寻优,设计了基于遗传算法PID构成的Buck变换器电流输出控制器。仿真结果表明,基于该方法的Buck变换器输出电流控制动态效果较好,系统具有较好的自适应性。     

一种粒子群优化算法在超临界主汽温度PID控制器参数自整定中的应用研究

粒子群优化算法(PSO)是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,本文在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种PID参数进行自整定的计算框架,这种改进的PSO算法应用于PID参数整定,对整个控制器参数空间进行高效并行搜索,提高其优化性能。以某超临界电厂主汽温度为研究对象,通过MATLAB仿真证明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

基于MATLAB的模糊PID参数自整定仿真小结

本文在阅读了大量有关模糊PID参数自整定方面的书藉、文章之后,通过不断的仿真研究,总结了模糊查询表的M文件快速求取方法、利用单纯形法对PID参数的寻优,从而推出模糊PID量化因子和比例因子的寻优,以达到模糊PID的参数自整定,减轻了模糊PID参数整定对人工的依赖。     

智能PID控制方法综述

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控制方法及近年来获得的研究成果,并对将来的发展进行了展望。     

利用积分抑制的参数自整定模糊控制

本文将模糊控制器的在线参数自整定算法与积分抑制策略相结合提出一种利用积分抑制的参数自整定模糊控制器。通过对几个二阶对象的仿真实验表明，它不但能改善模糊控制系统的动态性能，而且能有效地消除系统余差，具有使用价值，可用于电机传动系统模糊控制的研究。     

控制器设计及参数整定方法

针对控制器设计及参数整定方法进行了分析。     

流化沸腾干燥床风量模糊自整定PID控制设计及仿真

流化干燥床又称流化沸腾干燥床,在制药行业固体制剂干燥中普遍应用,并将其称为高效流化沸腾干燥床。高效流化沸腾干燥床作为干燥设备已在固体颗粒剂生产中广泛应用。通过固体颗粒剂的工艺质量标准来看,检验项目中的干燥失重和粒度均与高效流化沸腾干燥床的性能相关。其中固体颗粒剂的干燥失重,是对于干燥颗粒干燥程度来说的,在颗粒进行干燥过程是颗粒与热空气