一阶加纯滞后对象的PID控制器参数整定方法的比较研究-论文.pdf

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1、I．))》一研筮展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一一阶刃口纯滞后对象的PID控制貉参数整定方法的比较研究AComparativeStudyofPIDcontrollerparametersfirstorderplustimedelaytuningmethods中北大学柏滢林都BaiYingLinDu【摘要】在工业控制领域，以一阶加纯滞后控制过程为研究对象，分别采用z—N法、粒子群、模糊控制对PID控制器的参数进行整定，并且从稳定性、跟踪性、以及抗干扰性等方面通过MATLAB仿真，分析比较各自的优缺点。研究结果表明粒子群算法以及模糊控制法对于PID参数的整定在综合性能方面有一定的优势，并对现

2、代工业控制的PID整定设计方面有一定实用价值。【关键词】参数整定；ZN；粒子群算法：模糊PID；MATLAB仿真Abstract：Inthefieldofindustrialcontrol，toafirstorderplusdeadtimecontrolprocessforthestudy，wereusedZ—Nmethod，PSO，fuzzycontrolparametersweretuningPIDcontroners，andfromstability，tracking，aswelasotheraspectsofimmunitybyMATLABsimulation，analy

3、sisandcomparisonoftheiradvantagesanddisadvantagesTheresultsshowthatparticleswarmoptimizationandfuzzyPIDcontrolmethodforthewholeparametersetintermsofoveralperformancehascertainadvantagesandtuningPIDcorltrolofmodernindustrialdesignhassomepracticalvalue．Keywords：Parametertuning；Z—N；ParticleSwarm

4、Optimization；FuzzyPIDcontrol；MATLABsimulation引言(3)对于PI控制器，当12

5、程控制及操作条件Ti=(+t]小，而且最先达到稳定状态；模糊PID整定超的频繁变化等都会造成整定失误，尤其对于现1．2粒子群算法调最大，达到稳定状态速度次之。经典PID整在工业控制的要求(高准确，高稳定，高跟踪粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技定超调一般，达到稳定状态速度最慢。从图3性等)更是无法满足要求。近年来随着先进控术，假设在一个D维的目标搜索空间中，有n中我们可以看出：当值变大时，模糊PID整制技术的发展，各种PID整定相继被使用，但个微粒组成一个粒子群，其中每个微粒是一定最为快速，超调较小。粒子群算法整定速是如何去选择适合自己的PID参数整定，以达个D维的向量，它

6、的空间位置表示为x=(x，，度次之，超调几乎没有。而经典PID整定速度到最好的效果，仍是让大家困惑的问题。x，⋯，x、)，i=1，2，⋯n。微粒的空间位最慢，而且超调较大。针对工业控制的要求，以及PID控制器的特置是目标优化问题中的一个解，将它代入适点，PIB控制非常适合应用于工程实际中。因此应度函数可以计算出适应度值，根据适应度本文选取先进控制的几种比较常用的方法来做比值的大小衡量微粒的优劣：第i个微粒的飞较研究。通过与经典的整定方法进行比较，得到行速度也是一个D维的向量，记为v=(v他们的优缺点，以便在选择PID参数整定时，有v，⋯，v)：第i个微粒所经历过的具有．．个大体的

7、依据，此比较研究对于工程人员在选取最好适应值的位置称为个体历史最好位置，PID参数整定方法时有一定的实用价值。记p：(P_l，P，⋯，P)；整个微粒群所经．1．参数整定方法历过的最好位置称为全局历史最好位置，记1．1一阶加纯滞后对象P(p，P。，⋯，p。)，粒子群的进化方程可在工业过程控制中，很多实际工业对象描述为：图1整定后的曲线是非常复杂的，所以要确定出它的精确模型t+1)=(O+ctnX(t)酗+c×pt)一x，(1(9)是不现实的，也是没有必要的。在实际中可x(t+1)：