一些先进PID控制方法比较
控制系统中的PID调节方法与参数优化技巧
控制系统中的PID调节方法与参数优化技巧在自动控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制方式，它结合了比例、积分和微分三个部分，通过调节不同的参数可以实现对系统的稳定性和响应速度的控制。
PID控制器简单且易于实现，因此被广泛应用于各个领域的控制系统中。
本文将介绍PID调节方法以及参数优化的技巧。
1. PID调节方法1.1 比例控制（P控制）比例控制是PID调节中的基本部分，它通过比例放大被控量与参考量之间的差异，产生一个控制作用。
P控制可以提高系统的灵敏度和响应速度，缩小稳态误差，但对于系统抗干扰能力较差，容易导致系统不稳定。
1.2 积分控制（I控制）积分控制通过积分被控变量的偏差，使系统对稳态误差做出补偿。
I控制可以消除系统的稳态误差，提高系统的控制精度和稳定性，但过大的积分参数可能导致系统的超调和频率振荡。
1.3 微分控制（D控制）微分控制是通过微分变换被控变量的变化趋势，用来预测系统未来的动态响应。
D控制可以提高系统的响应速度和稳定性，减小超调，但如果微分参数设置不当，可能导致系统的噪声放大和过度补偿。
2. 参数优化技巧2.1 经验法则PID调节中的参数优化可以采用一些经验法则作为初步设置，例如：- 比例参数Kp：根据系统响应速度调整，若Kp过大将导致系统超调，若Kp过小则系统的响应速度较慢。
- 积分参数Ki：根据系统稳态误差调整，若Ki过大将导致系统超调和频率振荡，若Ki过小则无法完全消除稳态误差。
- 微分参数Kd：根据系统的抗干扰能力调整，若Kd过大将导致系统对噪声敏感，若Kd过小则无法有效预测系统未来的动态响应。
2.2 Ziegler-Nichols方法Ziegler-Nichols方法是一种经典的参数整定方法，它通过系统的临界响应特性来确定PID控制器的参数。
具体步骤如下：- 将比例参数Kp设置为零，逐渐增大，直到系统边界振荡的临界增益为Ku。
- 根据临界增益Ku，计算出比例参数Kp为Ku/2，积分时间Ti为临界振荡周期Tu*0.5，微分时间Td为临界振荡周期Tu*0.125。
先进PID控制及MATLAB仿真第3章专家PID学习心得及疑问
先进PID控制及MATLAB仿真第3章专家PID学习心得及疑问因为课题需要，刚开始学习专家控制器matlab仿真，用的是刘金锟先进PID控制及MATLAB仿真。
有一些问题想和大家交流，向大家请教。
1、第三章专家PID中，第一条规则应按最大输出。
在p96例3-1中输出分别为0.45、0.40、0.12、0.01。
如果我的输入信号不是阶跃信号，而是从0到1缓慢变化的s形曲线，如v=[1-cos(pi/50*t)]*735。
输出还可以设定为0.45、0.40、0.12、0.01吗？2、专家PID控制中第二条规则当误差处在增大阶段，前面讲的输出为，而例3-1中rule2输出u(k)=u_1+1.5*kp*x(1)。
这与上式为什么不同？我觉得kp*x(2)+ki*x(1)+kd*[x(2)-x2_1]等于u(k)的导数，对不对？它与kp*x(1)相等吗？为什么在例3-1中不用？3、假设某时刻误差处在变大阶段，且x（1）=0.25。
程序执行时首先执行rule1,因为误差大于0.2，则u(k)= 0.12。
然后再判断rule2,因为条件也满足，误差值在变大，也大于0.05所以u(k)又变为u_1+1.5*kp*x(1)。
这样程序是不是存在二义性？而且在我应用此算法仿真一五阶系统时（详见附件），rule5误差值小于0.001，则输出震荡，而改为0.1，则输出正常。
这样，很多时候，只要误差小于0.1，则执行rule1,u(k)先等于0.1，再执行rule2，等于u_1+1.5*kp*x(1)，再执行rule5,等于0.4*x(1)+0.475*x(3)。
这样，使得rule2、rule4根本就不起作用。
我觉得各误差段应既无遗漏又不重叠。
不知我的理解对否？4、本来我对采样时间的理解是采样时间越短，仿真精度越高。
但我发现只改变采样时间，其它不变，则输出大不相同，甚至震荡。
一开始我以为我的控制器没设计好，后来我找了书上不少例子试了试，例3-1、1-9、1-12都有此现象。
衰减曲线法 pid
衰减曲线法pid摘要：一、衰减曲线法简介1.衰减曲线法的概念2.衰减曲线法在PID 控制中的应用二、衰减曲线法的工作原理1.衰减曲线法的核心思想2.衰减曲线法的具体实现三、衰减曲线法与其他PID 控制方法的区别1.衰减曲线法与传统PID 控制方法的区别2.衰减曲线法的优势和局限性四、衰减曲线法在实际工程中的应用1.应用领域2.具体实例正文：一、衰减曲线法简介衰减曲线法，作为一种先进的PID 控制方法，广泛应用于工业控制领域。
PID 控制器，即比例- 积分- 微分控制器，是一种用于调节系统的闭环控制器，通过计算偏差值的比例、积分和微分值，来控制系统的输出，以达到预期控制效果。
衰减曲线法是在传统PID 控制方法的基础上，引入衰减曲线概念，优化控制参数，提高控制性能的一种方法。
二、衰减曲线法的工作原理衰减曲线法的工作原理，是通过分析系统的响应曲线，找到合适的控制参数，使得系统的响应更加迅速、稳定。
具体来说，衰减曲线法包括以下几个步骤：1.构建衰减曲线：首先，对系统的输入和输出信号进行采样，得到采样数据。
然后，通过一定的算法，将这些采样数据拟合成一条衰减曲线。
2.确定控制参数：根据衰减曲线的形状，确定PID 控制器的参数。
通常情况下，衰减曲线法的控制参数需要根据实际系统的特性进行调整。
3.优化控制性能：利用衰减曲线法得到的优化参数，重新配置PID 控制器，实现对系统的更加精确控制。
三、衰减曲线法与其他PID 控制方法的区别1.衰减曲线法与传统PID 控制方法的区别：传统PID 控制方法主要依赖于经验公式和试错法来确定控制参数，而衰减曲线法则通过分析系统的响应曲线，更加科学地确定控制参数。
因此，衰减曲线法具有更好的控制性能和鲁棒性。
2.衰减曲线法的优势和局限性：优势在于能够根据系统的实际响应，动态调整控制参数，实现更加精确的控制。
局限性在于，对于非线性系统和具有大时延的系统，衰减曲线法的控制效果可能会受到一定影响。
先进的PID控制
北京化工大学本科毕业论文题目：基于遗传算法整定的PID控制院系：专业：电气工程及其自动化班级：________ ____ _ _ _____ 学生姓名：____________ ________ _____ 执导老师：___________ ______________ ______论文提交日期：年月日论文答辩日期：年月日摘要PID控制器是在工业过程控制中常见的一种控制器，因此，PID参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。
遗传算法是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法，在自控领域得到广泛的应用。
针对传统PID 参数整定的困难性，本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中。
本文首先对PID控制的原理和PID参数整定的方法做了简要的介绍。
其次介绍了遗传算法的原理、特点和应用。
再次，本文结合实例阐述了基于遗传算法的PID参数优化方法，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优,以降低PID参数整定的难度,达到总体上提高系统的控制精度和鲁棒性的目的。
最后，本文针对遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺点，将传统的赌盘选择法与最优保存策略结合起来，并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子对PID参数进行迭代寻优整定。
采用MATLAB对上述算法进行仿真验证，仿真结果表明了遗传算法对PID参数整定的有效性。
关键词：PID；参数控制；遗传算法；MATLABAbstractPID controller is a kind of controller that is usual in industrial process control. Therefore, tuning and optimization of PID parameters are important researchable problems in the automatic control field, where Genetic algorithm is widely used because of the highly robust global optimization ability of it. Aiming at the difficulty of traditional tuning of PID parameter, this paper puts forward a method that genetic algorithm is applied to the tuning of PID parameters.Firstly, the principle of PID control and the methods of tuning of PID parameters are introduced briefly. Secondly, this paper introduces the principle, characteristics and application of genetic algorithm. Thirdly, this article expounds on the methods of tuning of PID parameters based on genetic algorithm with an example. In this paper, the performance index of time integral of absolute error serves as the minimum objective function in the tuning of PID parameters, and the global search ability of genetic algorithm is used, so the global optimal solution is obtained without prior knowledge, and the difficulty of tuning of PID parameter is reduced, so the goal is achieved which is improving the control accuracy and robustness of the system overall. Finally, aiming at the weakness of genetic algorithm, such as the slow convergence of prematurity and precocious, the traditional gambling site selection method and elitist model are united in this paper, and the paper alsoadopted adaptive crossover operator and adaptive mutation operator to optimize PID parameters iteratively.Use MATLAB to simulate these algorithms, and the simulation results show that PID controller tuning based on genetic algorithm is effective.Keywords: Genetic algorithm; PID control; optimum; MATLAB目录第一章引言 (1)1.1 课题研究的背景及意义 (1)1.2 PID控制的发展与现状 (1)1.3 本文研究的内容 (2)第二章PID控制 (4)2.1 PID控制原理 (4)2.2 常规PID参数整定方法 (6)2.2.1 Ziegler-Nichols整定方法 (6)2.2.2 改进的Ziegler-Nichols整定方法 (8)2.2.3 ISTE最优设定方法的经验公式 (9)2.2.4 Haalman法的计算公式 (10)2.2.5 KT整定法 (11)第三章基于遗传算法整定的PID控制 (13)3.1 遗传算法基本原理 (13)3.1.1 遗传算法概要 (13)3.1.2 遗传算法的应用步骤 (14)3.2 遗传算法的实现 (15)3.2.1 编码方法 (15)3.2.2 适应度函数 (16)3.2.3 选择算子 (17)3.2.4 交叉算子 (17)3.2.5 变异算子 (18)3.2.6 遗传算法控制参数选取 (19)3.3 遗传算法的仿真验证 (20)3.2.6遗传算法中关键参数的确定 (23)3.3 遗传算法的主要步骤 (23)3.3.1 准备工作 (23)3.3.2 基本遗传算法的步骤 (24)3.4遗传算法PID参数整定的编程实现 (24)3.4.1初始群体 (24)3.4.2 编码 (25)3.4.3 基本操作算子 (26)3.4.4 目标函数 (29)3.4.5 画图 (29)第四章PID整定方法的仿真应用 (31)4.1 一阶对象 (31)4.2 二阶对象 (32)4.3 三阶对象 (34)第五章结论 (37)参考文献 (38)致谢 (40)第一章引言1.1 课题研究的背景及意义PID(p一proportion，I一Integral，D一Differentia)控制是比例、积分、微分控制的简称PID[l]。
基于ITAE指标的PID参数整定方法比较研究
基于ITAE指标的PID参数整定方法比较研究一、本文概述随着工业自动化程度的日益提高，PID（比例-积分-微分）控制器作为最常用的工业过程控制器之一，其参数整定方法的研究显得尤为重要。
在实际应用中，PID控制器的性能优劣直接影响到工业过程的稳定性和生产效率。
因此，寻找一种有效的PID参数整定方法，以提高控制器的性能，一直是工业控制领域的研究热点。
本文旨在探讨基于ITAE（积分绝对误差）指标的PID参数整定方法，并通过比较研究，分析不同整定方法的优缺点。
文章将简要介绍PID控制器的基本原理和参数整定的意义。
然后，重点阐述基于ITAE指标的PID参数整定方法，包括ITAE指标的定义、计算方法以及如何在参数整定过程中应用ITAE指标。
接下来，文章将通过实验仿真或实际应用案例，对不同整定方法进行比较研究，分析它们在控制性能、稳定性、鲁棒性等方面的表现。
文章将总结各种方法的优缺点，并提出改进意见或建议，为工业控制领域的实践应用提供参考。
通过本文的研究，期望能够为PID控制器的参数整定提供一种新的思路和方法，以提高控制器的性能，促进工业自动化技术的发展。
二、PID控制器的基本原理与参数整定PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的线性控制器，其基本原理是通过对系统误差的比例、积分和微分进行线性组合，生成控制量以调整被控对象。
PID控制器的输出u(t)可以表示为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，Kp是比例系数，Ki是积分系数，Kd是微分系数，e(t)是系统误差（设定值与实际值的差）。
比例项Kpe(t)是对系统误差的直接反应，比例系数Kp决定了控制器对误差的敏感度；积分项Ki∫e(t)dt是对误差的累积，积分系数Ki决定了控制器对误差累积的补偿程度；微分项Kd*de(t)/dt是对误差变化的预测，微分系数Kd决定了控制器对未来误差变化的预测和抑制。
自动控制系统中的PID参数调优方法研究
自动控制系统中的PID参数调优方法研究自动控制系统是一种广泛应用于工业、交通、航空等领域的系统，其目的是通过对控制器的参数调整，使得被控对象的输出能够按照期望值稳定运行。
PID控制器作为自动控制系统中最常使用的一种控制器，其参数调优对系统性能具有重要影响。
本文将对自动控制系统中的PID参数调优方法进行研究，并探讨各种方法的优缺点与应用场景。
在PID控制器中，P代表比例控制，I代表积分控制，D代表微分控制。
PID控制器通过对这三个参数的调整，使得控制系统能够对误差信号进行更好的响应，从而实现精确的控制。
在参数调优的过程中，一般需要考虑响应速度、稳定性、抗干扰能力等因素。
一种常见的PID参数调优方法是经验法则法。
这种方法通过对系统的试控分析，根据经验逐步调整PID参数，以达到系统的要求。
其中最常用的经验法则有Ziegler-Nichols方法和Chien-Hrones-Reswick方法。
Ziegler-Nichols 方法需要对系统进行开环试控，并根据试控曲线的振荡频率和周期来确定PID参数。
Chien-Hrones-Reswick方法则根据试控曲线的时间常数和准确度来选择参数。
这两种方法简单易行，适用于某些简单的系统，但是对于复杂系统来说，调优结果可能较差。
针对复杂系统的调优需求，还有一些基于数学模型的调优方法，例如优化算法和系统辨识法。
优化算法方法主要通过数学模型求解最优化问题来确定参数。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
这些方法通过不断迭代，寻找最优参数组合，使得控制系统能够达到最佳性能。
系统辨识法则通过建立系统的数学模型，使用系统辨识算法来确定参数。
辨识方法可以利用系统的输入输出数据进行建模，并通过拟合实验数据来辨识模型参数。
这两种方法相对复杂，需要较高的数学能力和较长的计算时间，但能够获得更准确的参数。
PID参数调优方法还有一些基于自适应控制的方法。
自适应控制方法允许系统根据实时的反馈信息对控制器的参数进行自适应调整。
四种先进PID控制方法及性能比较
四种先进PID控制方法及性能比较作者：李杰齐晓慧韩帅涛来源：《计算技术与自动化》2012年第03期摘要：针对常规PID参数固定，使得应用范围受到限制的问题，研究四种先进PID控制方法。
在常规PID基础上，分别引入模糊技术、Vague技术以及遗传算法，提出、、、控制方法并对其控制性能进行比较。
在介绍常规PID的基础上，引入智能技术，在线实时调整PID的三个参数，即自适应PID。
利用模糊控制对被控对象模型精度要求不高且鲁棒性高、解耦性强的优点，构成；基于Vague 集相似度量的近似推理更符合实际，易于得到控制量，便于工程实践，构成；利用遗传算法（Genetic Algorithms，简写成GA）实现对模糊控制规则的整定，构成、。
给出上述四种自适应PID设计方法，并从理论上进行分析比较，指出各自优缺点。
仿真结果表明：上述自适应PID较常规PID上升时间短、响应速度快；引入GA整定后的、GA—Vag分别比未引入GA的、上升时间短、响应速度快。
关键词：自适应PID；模糊控制；Vague集相似度量推理；遗传算法；性能比较中图分类号：TP13 文献标识码：ALI Jie ，，（Department of Optics and Electronics Engnieering ，Ordance Engineering College，Shijiazhuang050003，China）Abstract：As the parameters of classical PID is fixed，the application areas are limited. For above reson， four kinds of advanced PID control methods are researched. On the base of classical PID，fuzzy technique， vague technique and Genetic Algorithms are respectively introduced so as to、、、and their performance is compared as well.On the base of classical PID，intelligent technique is introduced so as to timely online adjust the three parameters of classical PID，and decouplityand doesn’t have strict demand for the model’s precision of the objects under control， it can make up ； measures of similarity reasoning using vague sets are close to practice and easy to obtain control amount，so it can make of ； fuzzy inference rules can be optimized by the genetic algorithm，are given in theory，and each advantage and disadvantages are pointed out. The simulation resultsresponse speed than classical PID and the methods introduced into GA have a quicker rise time and a more fast response speed than not.Key words：self—adaptive PID；fuzzy control；measures of similarity reasoning using vague sets； genetic algorithm； comparison of performance1引言PID控制要取得好的控制效果，就必须调整好比例、积分和微分三种控制作用。
几种主流DCS系统PID调节的比较
几种主流DCS系统PID调节的比较1.吃透ＰＩＤ今天，我们来认识一下和利时M6、新华（上海和GE）、南京科远NT600、浙大中控ECS700、艾默生Ovation这五种DCS系统在PID 运算中的思路。
PID在自动化控制中处于技术层面的顶层，PID参数的整定对于任何自控人来说都是需要攻克的难题。
目前，火电机组使用PID控制的执行器（执行系统）主要包括主给水调节（汽包水位调节）、汽包压力调节、除氧器水位调节、除氧器压力调节、高低加水位调节、凝汽器水位调节、（过热器、再热器）减温水调节、汽轮机转速调节（转速控制）、发电机负荷调节（功率控制）、汽轮机阀门调节（阀位控制）、CCS调节（锅炉主控制器、汽机主控制器、燃料主控制器）、炉膛压力调节等等！而这些PID调节，组合在一起，就构成了一台火电机组的模拟量控制系统。
PID调节诞生的目的是提高调节的稳定性、精确度和速率，降低运行人员的劳动强度。
而一套合格的PID控制系统，最重要的是正确的控制策略以及参数整定。
一般情况下，不管你使用的哪家DCS，基本的控制策略是相同的，比如汽包水位调节一般使用主给水调节阀或者给水泵控制进水流量，蒸汽量作为前馈，汽包水位作为被调量，这样构成一个完整的三冲量串级闭环调节。
在这个闭环调节中，有两套PID系统构成，一个在外回路，我们称之为主调，一个在内回路，我们称之为副调。
大体的控制策略如下：我们简单分析一下这个双PID的控制逻辑，在汽包水位的调节中，水位肯定是被调量，它处于整个调节回路的中心，作为主调的过程值。
主调调节的参考值是给水流量，作为跟踪值，而蒸汽流量作为整个调节回路的补偿量，也就是前馈值。
副调直接与执行器相关联，主调的输出作为副调的设定值，而执行器的反馈作为副调的跟踪量。
先说主调节器，当汽包水位实际值与设定值的偏差为0或者允许范围内时，主调节器保持当前的输出，给水流量也就保持当前的输出。
此时，副调给水流量的实际值与设定值偏差为0，那么执行器的指令保持当前输出。
三种典型控制方法
三种典型控制方法三种典型控制方法：PID控制、模糊控制和自适应控制一、PID控制PID控制是一种经典的控制方法，它通过对系统的误差进行测量和调整，使系统的输出与期望值尽可能接近。
PID控制系统由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制器组成。
1. 比例控制器（P）：比例控制器根据误差的大小来调整输出的大小，使其与误差成正比。
当误差增大时，输出也增大，从而使系统更快地趋向期望值。
但是比例控制器容易产生超调现象，即输出超过期望值后再回归。
2. 积分控制器（I）：积分控制器通过累积误差的大小来调整输出的大小，使其与误差的积分成正比。
积分控制器能够消除系统的稳态误差，但是容易引起系统的超调和震荡。
3. 微分控制器（D）：微分控制器根据误差的变化率来调整输出的大小，使其与误差的微分成正比。
微分控制器能够提前预测系统的变化趋势，从而减小超调和震荡。
但是微分控制器对噪声和干扰比较敏感。
PID控制通过调整比例、积分和微分参数的大小，使系统的输出逐渐趋向期望值。
PID控制方法简单易行，广泛应用于工业控制领域。
二、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它模拟人类的思维方式，通过语言化的规则来描述系统的行为。
模糊控制将输入和输出变量进行模糊化处理，然后通过模糊推理和模糊规则来确定输出的大小。
模糊控制的核心是模糊推理系统，它包括模糊化、模糊推理和解模糊三个过程。
1. 模糊化：将输入变量通过隶属函数转化为模糊集合，用来表示变量的模糊程度。
模糊化可以将连续的输入变量转化为离散的模糊集合，便于进行模糊推理。
2. 模糊推理：根据模糊规则和输入的模糊集合来确定输出的模糊集合。
模糊推理通过匹配模糊规则中的前提部分与输入的模糊集合，然后根据规则的结论部分来确定输出的模糊集合。
3. 解模糊：将输出的模糊集合通过隶属函数转化为实际的输出值。
解模糊可以根据不同的解模糊方法来确定输出的大小，常用的方法有最大隶属度法和加权平均法。
模糊控制方法适用于那些难以建立精确数学模型的系统，具有较强的鲁棒性和适应性。
pid整定技巧
pid整定技巧
PID控制器参数整定是控制系统设计的核心内容，可以根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间等参数。
以下是几种常见的PID整定技巧：
1. 经验法：
经验法是最常用的PID整定方法之一，其原理是根据经验公式来调整PID控制器的参数。
经验法调参简单易行，但需要一定的实验操作经验，而且不适用于复杂的过程。
2. Ziegler-Nichols方法：
Ziegler-Nichols方法也称为临界感性法，是使用频率最高的PID整定方法之一。
该方法通过不断试验得到系统的暂态响应曲线，并在此基础上计算出PID参数。
3. Cohen-Coon方法：
Cohen-Coon方法也是一种较为简单和实用的PID参数整定方法，它基于系统的初次响应曲线来确定PID参数。
4. 频率响应法：
频率响应法是一种应用数学分析的PID整定方法，在频域内分析控制系统的稳定性和性能，并根据分析结果来调整PID参数。
以上是常用的PID整定技巧，不同的方法适用于不同的场合。
企业可以根据具体情况选择合适的PID整定方法，进行PID控制器参数的优化。