pid控制器的参数整定及优化设计

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1、PID控制器的参数整定及优化设计摘要PID控制器由于算法很简单、鲁棒性高,可靠性能好,被人们广泛应用于工业控制的各个过程中,在我们实际的生产过程中往往有线性、以及我们通常说的时变不确定性,很难建立精确的数学模型,常规DEPID控制器通常不能达到理想的控制效果。针对这些问题,长期以来人们一直在寻求PID控制器参数的自整定的技术,以适应复杂和高指标的控制要求。由于PID控制器存在着各种各样的优点但是又有着许多令人头疼的缺点,例如存在着参数的鲁棒性整定较为困难的问题,许多专家开始寻求一些优化算法来警醒PID参数的寻优,例如,自适应智能控制技术

2、方法、神经网络方法以及遗传算法等。传统的遗传算法在理论上已形成了一套较为完善的算法体系并在许多问题中都有了成功的应用,本文采用遗传算法进行PID参数的整定和优化,这是一种寻求全局最优的优化方法,无需目标函数微分。关键词:遗传算法;参数;优化ThePIDcontrollerparametersettingandoptimizationABSTRACTPIDcontrollerbecausealgorithmissimple,highrobustness,goodandreliableperformance,iswidelyusedinin

3、dustrialcontrolofeachprocess,inouractualproductionprocessisoftenlinear,andtime-varyinguncertainty,weusuallysaythatitisdifficulttoestablishaccuratemathematicalmodelofconventionalDEPIDcontrolleroftencan'tachieveidealcontroleffect.Tosolvetheseproblems,ithaslongbeenseekingse

4、lf-tuningtechnologyofPIDcontrollerparameters,toadapttothecomplexandhighindexofcontrolrequirements.BecausePIDcontrollerthereareallsortsofadvantagesbutalsohasmanytroublesomeshortcomings,suchasrobustnessofparametersforthereisarelativelydifficultproblem,manyexpertsbegantosee

5、ksomeoptimizationalgorithmtorealizetheoptimizationofPIDparameters,forexample,theadaptiveintelligentcontrolmethod,neuralnetworkandgeneticalgorithm.Traditionalgeneticalgorithm,intheory,hasformedasetofrelativelyperfectalgorithmsystemandhavesuccessfulapplicationsinmanyproble

6、ms,thispaperUSESthegeneticalgorithmofPIDparametersettingandoptimization,thisisakindoftoseektheglobaloptimaloptimizationmethod,theobjectivefunctionwithoutdifferential.Keywords:geneticalgorithm;Parameters;optimization目录1 引言12 PID控制概述32.1 PID控制原理32.1.1 模拟PID控制器32.1.2 数字PID控

7、制器42.2 PID参数整定方法概述53 基于遗传算法的PID控制器的优化63.1 遗传算法摘要63.1.1 遗传算法的产生与发展63.1.2 遗传算法的应用情况73.2 遗传算法基本原理83.2.1 遗传算法的基本思想83.2.2 遗传算法的基本操作83.2.3本文采取的遗传算法93.3 基于遗传算法的PID控制器参数优化103.3.1 单回路控制器参数优化113.3.2 各种仿真优化方法比较即仿真实验143.4 本章小结154 总结17参考文献18致  谢191引言随着控制系统的复杂化程度增加,对控制系统的要求越来越高,早期工业控制

8、中被控对象大多数据有以下特点:(1)系统存在大时滞,包括测量之后、过程延迟和传输时滞,当时滞较大的时候系统特别容易不稳定。(2)系统中存在严重的耦合,则调节量对被调量存在着严重的影响;(3)系统存在这大量的

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