pid控制系统参数自整定技术研究1

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1、PID控制参数自整定技术研究—开题报告02级毕业论文开题报告电子工程系电子信息工程专业毕业论文题目PID控制系统参数自整定技术研究学生姓名张冕班级02041206指导教师俞子荣日期2006年2月26日南昌航空工业学院6PID控制参数自整定技术研究—开题报告论文题目：PID控制系统参数自整定技术研究一、选题的依据及课题的意义PID调节器是冶金、机械、化工和轻工业中最常用的调节器，由于它结构简单、工作稳定以及鲁棒性强等特点，它得到了广泛的应用。PID调节器是由比饲(P)、积分(I)和微分(D)所组成，其中积分的作

2、用主要用于消除余差，微分的作用主要解决高阶对象的滞后问题。通常，PID调节器的参数是由人工进行整定的。由于PID三个参数互相关联，因此PID参数的整定并非是一件容易的事。尤其当一个过程的控制需要几百个调节器参加控制时，参数的整定不仅花费时间，而且也不容易校正合适另外，这种人工整定的方法无法适应一些复杂系统，如时变系统、扰动噪声大的系统，非线性系统等等。自适应控制理论的发展为解决这一问题提供了理论基础，自七十年代末以来，PID自整定控制器的研究得到了很快的发展。特别是近几年来，随着人工智能、专家系统技术的发展，

3、人们开始把专家整定的经验应用到PID自整定控制器，使得PID自整定控制器带有智能的功能。在PID控制中，参数的确定是为控制服务的。Ziegler-Nichols阶跃响应是确定PID参数的简单方法，这种方法仅根据纯滞后时间和时间常数来整定控制器的参数。但是该方法仅在纯滞后时间与时间常数之比处于0.1～1之问时才适用，对于大的纯滞后需采取专门补偿措施。另外该方法借助于作图来确定特征参数，得到的控制器是使用尚可的或次优的。知名学者Astrm曾提出基于继电反馈的方法，该方法的基本思路是在继电反馈下观测过程的极限环振荡

4、，并由极限环的特征来确定过程的基本性质，然后算出PID调节器的参数传统的PID6PID控制参数自整定技术研究—开题报告参数整定方法都具有物理意义明确的优点，并且这些方法还将长期被人们使用，曾经为过程工业自动化的发展起到极大的促进作用，但是随着人们对过程工业综合自动化的要求越来越高。多回路强耦合系统控制器的整定要求对PID参数的整定提出了更大的挑战。为解决传统的PID参数整定的不足，相继有人提出了各种形式的PID参数自整定方案。PID参数的自整定一般包括两部分内容：一是过程特性的提取，也称为初期校正部分，即对过

5、程进行辨识，得到过程的动特性，求得过程的增益、时间常数、延迟时间，然后依过程的特征参数按部分模型匹配法设定PID参数；二是确定相应的最优控制器参数，也称为在线校正部分，是通过对控制响应的波形进行在线监视，求出控制性能指标，即超调量、振幅衰减比等，然后建立调整规则对PID参数进行更新我国有人提出模式识别法PID参数自整定。这是一种具有最优参数的PID自整定系统，过程的特性在线获取，具体说来就是以模式类的描述和模式分类来辨识系统结构，以基于模式识别的优化方法来估计系统参数，这很适合于复杂的非线性系统及缺乏先验知识

6、的场合。PID参数的优化可以根据不同的性能准则进行选取。二、研究概况及发展趋势综述早在1942年ZieglerJ.G.和NicholsN.B.提出了非常著名的工程整定法—临界比例度法。在20世纪70年代，Astrom等人提出了自校正调节器。20世纪80年代，Foxboro公司发表了它的EXACT自校正控制器，使用模式识别技术了解被控过程特性的变化。目前，误差准则函数使用较多，由于计算机的应用使得参数寻优变得容易，我国学者项国渡曾对ITAE性能准则进行了卓有成效的研究。新民等曾提出过具有专家系统的PID自整定方

7、法，做法是将知识库用于PID参数调整，该方法对特定的工业对象还是很有效的，它能克服采用参数自适应，自调整PID控制算法经常出现的计算时间、硬件花费与工业现场要求的低成本、易维护、易操作之间的矛盾[5]．随着系统辨识的发展，各种为PID参数自动整定而做的过程辨识也应运而生，国内外都6PID控制参数自整定技术研究—开题报告有学者对此进行过深人的研究，利用时间及频率加权，在保持简单性的前提下，可以用来辨识通用的时不变线性系统，采用模型降阶的方法，基于一阶或二阶加时滞模型的调整规划来调整PID控制器，所建议的方法对测

8、量噪声及扰动表现出鲁棒性．基于递推参数估计的PID自整定方法是针对大多数受控工业过程是本质稳定的而进行的，在满足闭环可辨识的条件下，辨识受控过程的开环非参数模型，在频域中加以整定，通过在线校正整定系数可以在较短的时间内获得理想的PID控制参数。近年来，随着智能控制论的发展，模糊控制及神经元控制日益受到控制界的重视，出现了基于模糊推理的PID自整定控制器及自寻优模糊PID控制器，使系统具学习功能，可以