基于ARM的参数自整定PID调节器

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1、山东大学硕士学位论文基于ARM的参数自整定PID调节器姓名：张静申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：曹玉强20060420山东大学硕士学位论文摘要比例一积分一微分(PID)是过程控制中最常使用的一种控制算法。由于PID控制算法简单、在实际应用中容易被理解和实现，因此它被广泛应用于化工、冶金、机械、热工和轻工等过程控制系统中，许多高级控制大多是以PID控制为基础的。但PID参数的整定一般需要经验丰富的工程技术人员来完成，十分费时耗力，加之实际系统千差万别，又有滞后、非线性等因素，使PID参数的整定有一定难度，许多PID调节器不能工作在令人满

2、意的状态，因此研究自整定PID控制具有重要意义．论文第一章阐述了课题背景与意义，综述了PID参数自整定技术的研究现状。根据PID参数自整定在实际应用中存在的问题，提出了本文的主要工作。论文第二章分析了常规的工程整定方法一ziegler-Nichols整定法，该方法获得的参数在有负载扰动时存在较大误差。文中分析得出误差产生原因是由于负载扰动作用下系统的不对称输出和不平衡周期直接导致的，针对该问题，提出用滞环继电反馈来抵消由负载扰动所产生的不对称性，从而减小扰动误差，获得更精确的辨识结果。在此基础上，提出一种滞环继电反馈辨识方法，利用多点频率响应得到对象的二阶

3、加滞后模型，然后设计了基于该模型的两种PID参数自整定方法：直接综合法和稳定裕度法，仿真实验表明，两种自整定方法都能使一般的被控对象具有很好的抗干扰性和控制性能，简单有效，适用于在线实时的工业过程控制。论文第三章研究了基于神经网络的参数自整定PID控制。常规PID参数自整定方法应用于一般被控对象时，能够获得良好的控制效果，但是在过程控制系统中，对于越来越复杂的被控对象，尤其当对象发生变化或者突发大的外来扰动时，传统PID控制算法往往无法达到期望的控制效果．为解决此问题，提出一种基于RBF神经网络的微分先行PID参数自整定算法，利用人工神经网络间接的实现PI

4、D控制，使传统PID控制能够继续发挥其在过程控制中的良好作用。由于RBF网络是一种局部逼近网络，在自适应辨识PID参数时可以避免BP网络存在的局部极小问题。大量的仿真实验表明，I山东大学硕士学位论文该自整定调节器的跟踪性能和鲁棒性都优于常规调节器，整体控制效果明显得到改善。论文第四章在前面PID参数自整定算法进行深入研究的基础上，利用这些算法设计了一种基于ARM的参数自整定PID调节器。该调节器以高性能、低功耗的ARM微处理器LPC2138作为核心处理单元，具有人性化的人机接口：液晶显示和键盘输入等功能，通过不同的算法程序得到新的PID参数，实现良好的控制

5、性能。论文第五章在总结以前工作的基础上，对今后工作中需要迸一步探索和研究的问题进行了展望。关键词：PID控制；参数自整定；滞环继电反馈；辨识；二阶加滞后模型；神经网络；RadialBasisFunction(RBF)；ARM；Ⅱ山东大学硕士学位论文ABSTRACTThePIDcentrellSthemostcommoncontrolalgorithm．PIDcontrollSwidelyappliedtochemical，metallurgical，mechanical，thermoelectricalandlightindustrialprocessco

6、ntrolsystembecauseofitsrelativelysimplestructure，whichcanbeeasilyunderstoodandimplementedinpractice．S0thatmanysophisticatedcontrolstrategiesarebasedonit．ThetuningofPIDcontrollers，usuallydonebyseasonedengineersandtechnicians，islaboriousandtime—consuming．Furthermore，becausetherealpr

7、ocessesaredifferentindynamics，andhavetimedelayornonlinearity，thetuningofPIDsometimesbecomesverydifficult．Asaresult，manyregulatorsareinpracticepoorlytuned．sOitisimportanttostudyauto-tuningPIDcontr01．Chapter1isanintroductionofthedissertation．Thebackgroundandsignificancearefirstlydes

8、cribed，thencurrentlydomesticandin