基于最优融合估计的PID控制器应用研究.pdf

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1、2012年第3期工业仪表与自动化装置·31·基于最优融合估计的PID控制器应用研究崔崇信，任思，王安华，徐益民，董金波(黑龙江科技学院电气与信息工程学院，哈尔滨150027)摘要：在线性最小方差最优融合估计准则下，基于Riccati方程，对于带控制输入的单通道CAR．MA信号，提出了全局最优多传感器加权观测融合Kalman滤波器。应用于PID控制器的设计中，可以提高滤波精度，减小稳态误差。通过对微泳动机器人速度控制系统的仿真实验，说明了其有效性。关键词：多传感器；最优融合估计；Kalman滤波方法

2、；泳动机器人；PID控制器中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：1000—0682(2012)03—0031—03ApplicationresearchofaPIDcontrollerbasedonoptimalfusedestimationCUIChongxin，RENSijing，WANGAnhua，XUYimin，DONGJinbo(DepartmentofElectricalandInformationEngineering，CollegeofHeilong]iangScience

3、andTechniques，Harbin150027，China)Abstract：Underthelinearminimumvarianceoptimalfusedestimationcriterion，basedontheRic—catiequation，agloballyoptimalmulti—sensorweightedmeasurementfusionKalmanfilterispresentedforsinglechannelCARMAsignalswithcontrolinput．

4、AppliedtothedesignofPIDcontroller，itcanimprovethefilterprecisionandreducethesteady—stateerror．Asimulationexperimentwithspeedcontrolsystemofmicroswimmingrobotshowsitseffectiveness．Keywords：multi-sensor；optimalfusedestimation；Kalmanfilteringmethod；swimm

5、ingrobot；PIDcontrol1er程，它的优点是可获得全局最优状态估值，但缺点0引言是增加了计算负担。另一种是用加权方法将各个在工业生产、医疗等领域，存在大量特殊的工作观测方程融合成一个维数不变的观测方程。文献环境，其特点是内部充有一定液体、空间狭小的各种[4]证明了两种方法的功能是等价的，即加权观测微细管道(输油管、水管及人体血管)。微型泳动机融合方法同样可获得全局最优滤波估值，同时具器人的研究为实现液体管道检测、人体体内医疗提有显著减小计算负担的优点。该文将基于CAR—供了可能。根据

6、微泳动机器人的自身结构特MA模型的最优加权观测融合Kalman滤波器应用征J，当在液体中的运动达到一定速度时，就可于PID控制器的设计中，可以提高PID控制精度，以实现自主浮游。然而，其推进速度与液体密度、驱减小稳态误差。动信号频率等参数有关l3J，为了保证稳定性，采用1多传感器观测融合PID控制系统设计PID控制器对微机器人的运动进行控制，并在PID控制器的设计中运用多传感器融合估计方法。PID控制器结构简单、易于实现，但实际控制效多传感器信息融合技术在通信、信号处理、目果不理想。而利用多个传感

7、器的信息融合——最优标跟踪、GPS定位等诸多领域得到应用。对于基加权观测融合，可以提高滤波精度，增强系统抗干扰于Kalman滤波的多传感器观测融合问题，有两种性和稳定性。其原理如图1所示。观测融合方法：一种是集中式观测融合方法，它用扩维方法合并多传感器的观测方程为一个观测方力收稿日期：2012—02—07资助项目：黑龙江省教育厅项目“无缆驱动微型仿生机器人的研究”资助(12513073)作者简介：崔崇信(1977)，男，山东招远人，博士研究生，讲师，研究方向为信息融合，计算机控制。图1信息融合PI

8、D控制系统原理图·32·T业仪表与自动化装置2012年第3期r(t)为某时刻速度设定值；／d,(t)和(t)分别为且稳态滤波误差方差阵P为：被控对象的控制输入和干扰输入；Y(t)和。(t)是=(一H)(10)系统观测及观测噪声，i=1，⋯，，为传感器个数。2．2增量式PID算法显然，控制系统由控制和估计两部分组成：1)PID控采用增量式数字PID方法直接对机器人进行速制器直接对被控对象进行闭环控制；2)被控对象的度控制，控制算法如下：输出到控制输入达到最优融合估计。△=[(一e)+