基于时域的pid模型预测控制算法改进及仿真
PID控制算法及MATLAB仿真分析
题目：以PID控制进行系统仿真学院自动化学院专业班级工业自动化111班学生姓名黄熙晴目录1 引言 (1)1.1本论文研究内容 (1)2 PID控制算法 (1)2.1模拟PID控制算法 (1)2.2数字式PID控制算法 (3)2.3PID控制算法的改进 (5)2.3.1微分项的改进 (5)2.3.2积分项的改进 (9)2.4模糊PID控制算法 (11)2.4.1模糊推理的系统结构 (12)2.4.2 PID参数在线整定原则 (12)2.5PID控制器研究面临的主要问题 .................................. 错误！未定义书签。
3 MATLAB编程和仿真 (13)3.1PID控制算法分析 (13)3.2MATLAB仿真 (15)4结语 (20)参考文献...................................................................................... 错误！未定义书签。
1 引言PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
光学表面等离子共振生物传感技术受温度影响很大，因此设计高精度的温度控制器对于生物分析仪十分重要。
研究PID的控制算法是PID控制器整定参数优化和设定的关键技术之一。
在工业过程控制中，目前采用最多的控制方式依然是PID方式。
它具有容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，同时它原理简单，参数物理意义明确，理论分析体系完整，并为工程界所熟悉，因而在工业过程控制中得到了广泛应用。
在实际的应用中，许多被控过程机理复杂，具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点，特别是在噪声、负载扰动等因素的影响下，参数复杂烦琐的整定过程一直困扰着工程技术人员。
为了减少参数整定的工作量，克服因环境变化或扰动作用造成系统性能的降低，就要提出一种PID控制参数的自动整定。
1.2本论文研究内容本文在介绍传统的PID控制算法，并对传统算法改进后，在学习的基础上提出一种模糊参数自整定方法，这种模糊控制的PID算法必须精确地确定对象模型。
先进PID控制算法研究及仿真
摘要PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其用于可简历精确数学模型的确定性控制系统。
而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。
为了达到使PID 控制能适应复杂的工况和高指标的控制要求，人们对PID控制进行了改进，出现了各种新型PID控制器，对于复杂对象，其控制效果远远超过常规PID控制。
本文主要选取两种先进PID控制算法：专家PID控制算法和模糊自整定PID控制算法，对典型纯迟延二阶系统对象进行控制仿真。
在化工、炼油、冶金、玻璃等一些复杂的工业工程当中，被控对象除了容积迟延外，往往不同程度的存在纯迟延，具有纯迟延的过程被公认为是较难控制的过程，因此，纯迟延系统一直受到人们的关注，成为重要的研究课题之一，对此类问题的研究具有重要的理论和实际意义。
我们选择以纯迟延系统为研究对象，并和常规PID控制进行对比，来得出先进PID控制算法更能适应非线性、时变不确定性的复杂系统的控制要求的结论。
关键词：智能控制；专家PID控制；模糊自整定PID控制；纯迟延二阶系统ABSTRACTThe PID control is a development to get up at the earliest stage of control one of the strategies.Because it's calculate way be simple.Drive extensive application at the industry process control.Particularly used for can mathematics model of the resume precision really settle sex control system.But the actual production line usually hasn't line,the hour change indetermination.Hard establishment the mathematics model of the precision.Application normal regulations PID the controller can't attain ideal of control effect.For attaining to make PID control ability orientation complications of work condition and Gao index sign of control request.People carried on an improvement to the PID control. Appeared various new PID controller.For complications object, it's control effect is far far above the normal regulations PID control.This text the main selection be two kinds of forerunner PID control calculate way:expert PID control calculate way and misty from whole settle PID control calculate way.Pure to typical model delay two rank system the object carry on control to imitate true.At chemical engineering, oil refining, metallurgy, glass...etc. some complications of industry engineering in the middle.Drive control object in addition to capacity delay,usually dissimilarity degree of existence pure delay.The process had pure delay drive generally accepted for is more difficult control of process.Therefore,The pure delay system has been be subjected to people of concern.The research become importance one of the topics,to this kind problem of research have importance of theories with actual meaning.We choice with pure delay system for research bine carry on contrast with normal regulations PID e forerunner PID control calculate way more ability orientation not line,hour become indetermination complications the control of the system request of conclusion.Keywords:Intelligence control; Expert PID control; Misty from whole settle PID control; Pure delay two rank system目录摘要 (I)ABSTRACT .......................................................... I I 第1章绪论 . (1)1.1课题背景与意义 (1)1.2PID概述 (2)1.2.1 PID控制原理 (2)1.2.2 单神经元PID控制器 (3)1.2.3 模糊自适应PID控制器 (4)1.2.4 专家PID控制器 (5)1.3.典型纯迟延二阶对象 (6)第2章专家式智能自整定PID控制 (8)2.1专家智能控制 (8)2.2专家式智能整定PID控制器的典型结构 (9)2.2.1 基于模式识别的专家式智能自整定PID控制器 (9)2.2.2 专家系统智能自整定PID控制器 (11)2.3专家PID控制原理 (13)第3章模糊PID控制 (16)3.1模糊控制 (16)3.1.1 模糊控制的基本原理 (16)3.1.2 模糊控制器 (17)3.1.3 模糊控制对非线性复杂函数的逼近 (20)3.1.4 模糊参数整定的基本思想 (20)3.1.5 模糊参数整定器的设计 (21)3.2模糊控制算法采样时间的选取 (25)第4章先进PID控制的MATLAB仿真及说明 (28)4.1MATLAB简介 (28)4.2仿真模型及条件 (29)4.2.1 应用对象及仿真条件选取 (29)4.2.2 仿真比较及分析 (29)结论 (32)参考文献 (33)附录 (35)致谢 .............................................. 错误!未定义书签。
基于预测模型的模糊PID参数自整定控制算法的研究与实现的开题报告
基于预测模型的模糊PID参数自整定控制算法的研究与实现的开题报告题目：基于预测模型的模糊PID参数自整定控制算法的研究与实现一、研究背景和意义现代工业中，控制系统起着至关重要的作用，它负责监视和控制工业生产过程的各个环节，并对生产过程实时进行调节，使其保持在正常操作的范围内，从而最大限度地提高生产效益。
PID（比例、积分、微分）控制器是目前最为广泛应用的一种控制器，其简单易懂、稳定可靠等优点使其得到了广泛的应用。
但是，一只复杂、大规模的生产系统，需要根据不同的生产环境和工艺特点，调节PID控制器的参数才能达到最优的控制效果，且需要进行周期性调整，这个过程通常需要专业工程师的手动调节，耗费时间、人力和成本，且操作不可避免地会受到人为因素的影响。
因此，研发出一种自动、智能的控制参数调节方法具有很重要的现实意义。
本研究旨在通过对PID控制器参数自整定方法的研究，提出一种基于预测模型的模糊PID参数自整定控制算法，为实现智能化自动控制打下基础。
二、研究内容1. 成功完成对PID控制器参数自整定的基础理论研究和方法总结2. 提出基于预测模型的模糊PID控制器参数自整定控制算法，将模糊理论应用于PID控制器解决模型参数不确定、系统非线性等问题，改善控制精度和稳定性。
3. 利用MATLAB/Simulink软件建立建模与仿真系统，验证算法的正确性和有效性。
4. 执行实验，分析算法的性能，比较其实验数据与现有自整定控制算法的优缺点。
三、研究方法和技术路线1. 对PID参数自整定方法进行综述，梳理技术路线。
2. 分析预测模型及模糊控制理论，将其应用于PID控制器参数自整定问题，设计基于预测模型的模糊PID控制器参数自整定算法。
3. 建立模型与仿真系统，利用MATLAB/Simulink对算法进行仿真验证。
4. 设计实验方案，对算法进行实验验证，分析其性能。
5. 比较已有的PID参数自整定方法与本研究提出的基于预测模型的模糊PID控制器参数自整定控制算法的优缺点。
PID控制算法的matlab仿真
PID 控制算法的matlab 仿真PID 控制算法是实际工业控制中应用最为广泛的控制算法，它具有控制器设计简单，控制效果好等优点。
PID 控制器参数的设置是否合适对其控制效果具有很大的影响，在本课程设计中一具有较大惯性时间常数和纯滞后的一阶惯性环节作为被控对象的模型对PID 控制算法进行研究。
被控对象的传递函数如下：()1d sf Ke G s T sτ-=+ 其中各参数分别为30,630,60f d K T τ===。
MATLAB 仿真框图如图1所示。
1Out1Zero-Order HoldTransport Delay30630s+1Transfer FcnStep-K-Kp-K-Ki-K-Kdz (z-1)(z-1)zAdd图12 具体内容及实现功能2.1 PID 参数整定PID 控制器的控制参数对其控制效果起着决定性的作用，合理设置控制参数是取得较好的控制效果的先决条件。
常用的PID 参数整定方法有理论整定法和实验整定法两类，其中常用的实验整定法由扩充临界比例度法、试凑法等。
在此处选用扩充临界比例度法对PID 进行整定，其过程如下：1) 选择采样周期 由于被控对象中含有纯滞后，且其滞后时间常数为60d τ=，故可选择采样周期1s T =。
2) 令积分时间常数i T =∞，微分时间常数0d T =，从小到大调节比例系数K ，使得系统发生等幅震荡，记下此时的比例系数k K 和振荡周期k T 。
3) 选择控制度为 1.05Q =，按下面公式计算各参数：0.630.490.140.014p k i k d k s kK K T T T T T T ====通过仿真可得在1s T =时，0.567,233k k K T ==，故可得：0.357,114.17,32.62, 3.262p i d s K T T T ====0.0053.57p s i i p d d sK T K T K T K T ====按此组控制参数得到的系统阶跃响应曲线如图2所示。
基于模型预测控制的自适应PID控制技术研究
基于模型预测控制的自适应PID控制技术研究自适应PID控制技术是一种常见的控制技术，它结合了PID控制技术和模型预测控制技术的优点，可以在实际应用中取得较好的控制效果。
本文将对基于模型预测控制的自适应PID控制技术进行研究和探讨。
一、PID控制技术的基本原理PID控制技术是现代控制技术中最常用的一种控制方法。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三部分组成。
P部分控制器将被控量与设定值之间的差称为误差，然后将误差乘以一个比例系数Kp，作为输出控制信号的一部分。
I 部分控制器将误差的积分作为输出控制信号的一部分，可以消除误差的稳态误差。
D部分控制器将误差的微分作为输出控制信号的一部分，可以加速响应速度，并减小超调量。
PID控制技术应用广泛，但是存在对模型的要求高、易受扰动影响等问题。
二、模型预测控制技术的基本原理模型预测控制技术是一种基于数学模型预测未来系统运行状态的方法，从而得到更好的控制效果。
模型预测控制技术可分为线性模型预测控制和非线性模型预测控制。
其中，线性模型预测控制是一种基于最小二乘法的控制技术，可以通过历史输入输出数据得到系统的线性模型，并据此计算最优控制输入序列。
非线性模型预测控制则通过多项式拟合等方法得到系统的非线性模型，并据此计算最优控制输入序列。
三、自适应PID控制技术的基本原理自适应PID控制技术结合了PID控制技术和模型预测控制技术的优点，可以克服PID控制技术对模型的要求高、易受扰动影响等问题。
自适应PID控制技术的基本原理是通过模型预测控制技术得到未来系统的状态，根据未来状态调整PID控制器的参数，以保证控制系统能够稳定运行。
具体来说，自适应PID控制技术可以通过以下方法进行实现：1.通过数据采集和分析，得到系统的数学模型；2.根据模型预测控制技术，预测系统未来的状态；3.根据未来状态调整PID控制器的参数；4.持续监测并调整PID控制器的参数，以保证系统的控制效果。
基于时域分析的控制理论中的模型预测控制算法
基于时域分析的控制理论中的模型预测控制算法模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种基于时域分析的控制理论和算法。
它广泛应用于各种工业过程和系统的控制中，例如化工过程、能源系统、交通流控制等。
MPC算法的核心思想是通过对系统模型和未来状态的预测，计算出一个最优的控制策略，以达到所需的控制目标。
它将未来一段时间内的系统行为进行预测，并通过优化算法计算出当前时刻的最优控制输入。
这种算法能够考虑系统非线性和约束条件，具有较强的鲁棒性和适应性。
在MPC算法中，首先需要建立系统的数学模型。
这个模型可以是基于物理原理的动力学模型，也可以是根据实验数据建立的经验模型。
模型预测控制算法利用这个模型进行系统预测，以便在每个采样周期内计算出最优的控制策略。
MPC算法的核心是一个优化问题，它通过最小化一个性能指标函数来确定最优控制策略。
这个指标函数基于系统的控制目标和约束条件，可以是最小化误差、最小化能耗、最大化系统性能指标等等。
通过对这个优化问题的求解，可以获得最优的控制输入。
然而，MPC算法的实现也面临一些挑战。
首先，系统的模型往往是近似的，存在不确定性和误差。
这可能导致控制器的性能下降，甚至失效。
因此，在建立模型时需要进行模型验证和校准，并考虑模型不确定性的影响。
其次，MPC算法需要解决的是一个动态优化问题，计算复杂度较高。
在实时控制应用中，需要考虑计算时间和资源的限制，以保证控制算法的实时性。
另外，MPC算法还需要考虑输入和输出的约束条件。
这些约束条件可以是物理约束，比如温度、压力的范围，也可以是操作约束，比如输入变量的变化率限制。
在优化问题中引入这些约束条件，可以保证系统在安全运行范围内操作。
综上所述，基于时域分析的模型预测控制算法是一种强大的控制方法，可以应用于各种复杂的工业过程和系统中。
它通过系统模型的预测和优化算法的求解，实现最优控制输入的计算，以达到系统控制目标并满足约束条件。
改进PID控制算法
改进PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制算法，用于实现系统的稳定、精确的控制。
然而，传统的PID控制算法在一些特定情况下会出现性能不佳的问题，比如系统参数变化较大、存在延迟或者非线性特性等。
因此，为了提高PID控制算法的性能，可以进行以下改进。
1.算法参数整定优化：传统的PID控制算法的参数整定通常是通过试错法进行的，这种方法存在很大的主观性。
可以采用自适应参数整定技术来优化PID参数，比如使用遗传算法、粒子群算法等优化算法进行参数整定，使得PID控制算法更加适应不同的系统。
2.反馈信号预处理：在一些情况下，反馈信号可能存在噪声或者干扰，这会导致PID控制算法的性能下降。
可以采用滤波算法对反馈信号进行预处理，去除噪声和干扰，提高控制系统的稳定性和精度。
3.非线性补偿：许多实际系统存在非线性特性，传统的PID控制算法无法很好地应对这种情况。
可以引入非线性补偿技术，将非线性特性转化为线性特性进行控制。
常用的非线性补偿方法包括模型参考自适应控制、神经网络控制等。
4.预测控制：传统的PID控制算法是基于当前时刻的测量值进行控制，无法对未来的系统行为进行预测。
可以引入预测控制技术，基于系统模型对未来的状态和输出进行预测，从而实现更加准确的控制。
常用的预测控制方法包括模型预测控制、广义预测控制等。
5.非整数阶PID控制：传统的PID控制算法是基于整数阶微积分的理论，无法很好地应对非整数阶系统。
可以引入非整数阶PID控制算法，通过引入分数阶微积分的概念，提高控制算法的适应性和性能。
6.鲁棒控制：传统的PID控制算法对系统参数变化较大或者存在不确定性时，容易出现性能下降的问题。
可以采用鲁棒控制技术，通过设计鲁棒控制器来提高系统的鲁棒性，使得系统能够在参数不确定的情况下依然保持稳定性和精度。
总之，PID控制算法是一种经典的控制算法，但在实际应用中可能存在一些问题。
通过改进PID控制算法的参数整定优化、反馈信号预处理、非线性补偿、预测控制、非整数阶控制以及引入鲁棒控制等技术，可以提高PID控制算法的性能，使其更适用于各种复杂的控制系统。
基于时域的PID模型预测控制算法改进及仿真
基于时域的PID模型预测控制算法改进及仿真
郭伟;姚少杰;陈欣
【期刊名称】《控制工程》
【年(卷),期】2008(15)5
【摘要】在分析模型算法控制(MAC)算法和PID算法的基础上,针对两种算法的不足,结合两种算法的优点,推导了基于PID性能指标的改进的MAC控制算法PIDMAC算法。
这种算法既具有PID算法的优点,结构简单,参数调节方便,又具有预测功能。
通过仿真研究的对比,在时域内分析了PIDMAC控制器的参数选择对系统控制性能的影响,说明了PIDMAC算法比基本MAC算法具有更好的控制性能,为工程应用打下较好的理论基础。
【总页数】4页(P511-513)
【关键词】模型算法控制;HD控制;时域;性能分析
【作者】郭伟;姚少杰;陈欣
【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于时域的分数阶PID广义预测控制算法改进及仿真 [J], 郭伟;程晓冲;李涛
2.基于混沌优化遗传算法时域分数阶PID模型预测的液位控制研究 [J], 朱群;卓书芳
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基于时域的pid模型预测控制算法改进及仿
真
基于时域的PID模型预测控制算法是一种广泛应用于工业自动化
领域中的控制算法。
该算法基于传统的PID控制算法，结合了模型预
测控制的思想，通过对系统动态响应进行预测，并根据预测结果进行
更新，实现对系统的精准控制。
本文将对该算法进行改进，并进行仿
真验证。
一般来说，基于时域的PID模型预测控制算法主要包括如下三个
步骤：构造被控对象的模型、预测模型、控制器设计。
首先，本文采
用了基于ARX（自回归滑动平均模型）的系统模型来描述被控对象，并根据其参数估计出阶数和延迟时间。
其次，基于ARX模型和质量最小
二乘法，本文建立了基于时域的模型预测方法，即在每个采样时间内，对系统的状态进行预测，并对控制信号进行调整。
最后，本文结合了PID控制器的相关设计原理，设计了基于时域的PID模型预测控制器。
针对经典的基于时域的PID模型预测控制算法存在的缺陷（如控
制精度不高，鲁棒性不强等），本文对其进行了改进。
具体而言，本
文引入了自适应特性，改变传统的固定控制参数，使得系统能够自适
应若干个控制周期内参数的变化，以保证系统鲁棒性。
同时，还采用
了滑动模式控制方法，使得系统能够控制时间与频率特性在高频范围
内的变化，从而提高了控制精度。
为了验证改进后的算法的可行性和有效性，本文采用了基于MATLAB的仿真方法。
具体而言，本文在模拟环境下，在不同的工况下
对算法进行了验证，并与原有的算法进行对比。
仿真结果表明，改进
后的算法在系统鲁棒性、控制精度等方面均明显优于原有算法，具有
较高的实用价值和推广价值。
综上所述，基于时域的PID模型预测控制算法在实际工程环境中
具有重要的应用价值。
本文的改进措施使得该算法具有了更好的鲁棒性和控制精度，可满足更为苛刻的控制要求。