自适应PID控制研究概要
自适应PID控制研究概要
概念设计控制器,并能保证在有界噪声和不可量测扰动存在的情况下控制误差是稳定和收敛的。F.Radke和R.Isermann在1984年提出了名为参数逐步优化的自适应PID控制算法,讨论了时域和频域中该种控制器的设计问题。他们提出的算法特点是,能使PID参数在线逐步优化,从而使整个系统的动态性能渐近最优化。A.Holme在1984年从另一角度用二次型性能指标函数方法设计了一种参数自适应PID控制器,这种方法的实时性较强,其不足之处是不能应用于非最小相位的过程控制中。2.2非参数自适应PID控制
1.2/a
2L
L/2
注:a=T k
3.2闭环系统的增益自适应
利用ERCM法确定的PID控制器适合于定常系统,但实际物理系统存在时变性、非线性和不确定性,特别是当用“一阶惯性十纯滞后环节”逼近模型时,理论上己经存在模型误差;另外,将连续系统的研究成果应用于离散系统时,其系统性能会受到采样周期的影响。因此,为了提高PID控制器的自适应能力,有必要在ERCM基础上对其进行探究。
自适应PID控制研究
摘要:PID控制结构简单、可靠性高,在工业控制中得到了广泛的应用。但是实际工业生产过程往往具有大滞后、非线性、时变不确定性,因此常规PID控制经常达不到理想的控制效果。因此,有必要提出一种算法简单且对被控对象数学模型要求不高的自适应PID控制器。本文围绕这一目标,主要作了一些研究工作:首先对扩充响应曲线法进行改进,提出了扩充响应曲线法开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程。研究结果表明这些工作取得了一定的成果。
针对PID离线整定的不足,提出来开环情况下ERCM方法的递推求解方案,无需通过系统响应曲线的面积计算来提取被控对象的特征参数,简化了PID的整定过程;在闭环条件下,对递推算法加以改进,在确保PID控制器零极点不变的条件下,实现了PID增益自适应。
自适应PID控制器研究及其在新风系统中的应用的开题报告
自适应PID控制器研究及其在新风系统中的应用的开题报告一、研究背景：近年来，随着住宅环境的改善，新风系统在家庭中得到了广泛应用。
新风系统可以有效地改善室内空气质量，提高人的居住舒适度。
在新风系统中，控制器起着至关重要的作用，而PID控制器是一种常用的控制器。
然而，传统的PID控制器存在着参数不易调节、鲁棒性差等问题。
自适应PID控制器可以根据被控对象的变化自动调节控制参数，提高控制效果和鲁棒性，因此在工业控制和自动化领域得到了广泛应用。
而在新风系统中，自适应PID控制器也具有重要的应用价值。
二、研究目的：本研究的主要目的是以新风系统为背景，研究自适应PID控制器的原理及其在新风系统中的应用。
具体的目标包括：1、研究自适应PID控制器的原理和基本结构，分析其优缺点。
2、结合新风系统的特点，设计并实现自适应PID控制器。
3、通过实验验证自适应PID控制器在新风系统中的控制效果和优越性。
三、研究内容：本研究的主要内容包括：1、自适应PID控制器的原理和结构的研究。
阅读相关文献，了解自适应PID控制器的基本原理和结构，分析其优缺点，并在此基础上设计自适应PID控制器。
2、新风系统的特点和控制需求的分析。
研究新风系统的基本结构和运行原理，分析其特点和控制需求。
3、自适应PID控制器在新风系统中的设计和实现。
根据新风系统的特点和控制需求，设计并实现适用于新风系统的自适应PID控制器。
4、实验验证。
通过搭建新风系统的实验平台，利用自适应PID控制器实现对新风系统的控制，验证控制效果和优越性。
四、研究意义：1、推动新风系统的发展。
自适应PID控制器的应用可以提高新风系统的控制效果和鲁棒性，从而促进新风系统的发展。
2、为控制器的研究提供新思路。
自适应PID控制器是一种较新的控制方法，本研究通过新风系统的应用为该控制方法提供了一个新的研究方向和思路。
3、为理论研究提供实验平台。
本研究通过实验验证自适应PID控制器在新风系统中的应用效果，为理论研究提供了有力的实验平台。
具有自适应参数的PID控制器设计
具有自适应参数的PID控制器设计PID控制器是现代工业中常用的控制器之一，其具有结构简单、易于调节、可靠性高等特点。
然而，在实际控制过程中，PID控制器的参数常常需要根据被控对象的特性进行调节，以达到较好的控制效果。
因此，在实际工程应用中，具有自适应参数的PID控制器逐渐成为研究热点。
本文将介绍具有自适应参数的PID控制器的设计原理和实现方法。
一、PID控制器的基本原理PID控制器是由比例控制器、积分控制器和微分控制器三个部分组成的。
在控制过程中，比例控制器通过与被控对象的偏差成比例的输出控制信号，积分控制器通过对偏差的时间积分来消除静态误差，微分控制器通过对偏差的变化率进行控制，来减小超调量和提高控制速度。
PID控制器的输出信号可表示为：u(t) = Kp[e(t) + 1/Ti∫e(τ)dτ + Td(de(t)/dt)]其中，e(t)为被控对象的偏差，Kp、Ti、Td为控制器的比例系数、积分时间常数和微分时间常数。
二、PID控制器参数调节问题PID控制器的参数调节对于控制系统稳定性和控制品质的影响非常大。
传统的PID控制器参数调节方法主要有经验调整法、试控法、模型辨识法等。
这些方法都需要对被控对象进行较高的数学建模和系统参数辨识，并且难以处理非线性、时变的被控对象。
因此，针对复杂度高、涉及数学理论较多的问题，基于现代控制理论和人工智能技术的自适应PID控制器应运而生。
三、具有自适应参数的PID控制器原理与设计自适应PID控制器的设计原理是根据被控对象的特性或控制系统的工作状态，通过对PID控制器的参数进行在线自适应调节，以达到控制效果的优化。
具有自适应参数的PID控制器的设计关键是参数选择和规划方法的确定。
常用的自适应PID控制器设计方法主要包括下面几种：1.基于遗传算法的PID控制器设计方法：遗传算法是一种有效的参数优化方法，可根据被控对象的特性和优化目标确定适当的PID控制器参数，以提高控制效果。
PID自适应控制
PID 自适应控制PID Adaptive Control●夏 红 王 慧 李 平Xia Hong Wang Hui Li Ping夏 红,现在浙江大学工业控制研究工作。
地址:杭州市邮政编码:310027收稿日期:1995年9月30日(磁盘来稿)1 引言在PID 控制中,一个关键的问题便是PID 参数整定。
传统的方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID 参数。
然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述,且由于噪声、负载扰动等因素的干扰,还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的改变。
这就要求在PID 控制中,不仅PID 参数的整定不依赖于对象数学模型,而PID 参数能在线调整,以满足实时控制的要求。
本文提出将PID 继电自整定与神经网络相结合,共同完成PID 自适应控制任务。
2 系统构成如图1所示,PID 控制器由一个二层线性网络构造[1,2],网络权的初值由PID 继电自整定法[3]提供。
实施控制时,先将开关T 置于S 处,进行PID 参数整定,将所得的参数做适当的修正后作为网络权的初值,然后将开关T 置于V 处,进入系统自适应控制。
2.1 PID 继电自整定图1PID 自适应控制系统 基于继电反馈的PID 参数自动整定方法用继电特性的非线性环节代替Ziegler ─Nichols 法中的纯比例器,使系统出现极限环,从而获得所需的临界值。
设继电器特性幅值为d ,继电器滞环宽度为h ,且被控过程的广义对象传递函数为G (S ),用N 代表非线性元件的描述函数,则对无滞环的继电器型有 N =(4d/πa )<0(1)对于具有滞环的继电器非线性有 N =2(4d/πa )<-arcsin (h/a )(2)中,a 为继电器型非线性环节输入的一次谐波振幅。
只要满足方程: G (jω)=-(1/N )(3)则系统输出将出现极限环。
得到的临界增益K u 为: Ku =(4d/πa )(4)临界振荡周期tu 通过直接测量相邻两个输出过零的时间值确定。
第8章PID自适应控制系统
第8章PID自适应控制系统非线性PID控制安排型自适应PID控制系统滕文春编写1994年1自适应PID控制1.概述1.1.自适应PID控制的提出1.2.自适应PID控制的构成1.3.自适应功能的设计方法概述1.4.自适应PID控制的分类1.4.1.按自适应补偿构成分类1.4.2.按被修正的PID参数分类1.4.3.按适应的变量分类2.自适应功能的设计2.1.过程、远程输入和偏差的自适应功能设计2.2.控制输出自适应功能设计2.3.外部触点输入自适应功能设计2.4.多个变量同时施加自适应功能2.5.自适应响应的限幅(AdaptedResponseLimits)3.过程变量自适应增益(AdaptiveGain)PID控制3.1.一般性过程变量自适应增益PID控制的功能构成3.2.密闭、非线性容器的液位控制3.3.均匀液位控制(AveragingLevelControl)3.4.PH值中和控制4.偏差自适应增益PID控制及其应用4.1.PH值中和控制4.1.1.偏差自乘型自适应控制4.1.2.带低增益区(不灵敏区)的偏差自适应控制4.1.3.偏差自适应增益控制4.2.偏差自适应增益控制应用于非优整定补偿4.3.偏差自适应增益控制应用于降低回路之间的藕合4.4.偏差自适应增益控制用于减小过程噪声4.5.偏差自适应增益控制用于精确设定值控制5.远程输入信号自适应增益控制及其应用5.1.一般性远程输入自适应增益PID控制的功能构成5.2.对热量混合过程的负荷自适应增益控制5.3.物料成份混合过程的负荷自适应增益控制5.4.效率自适应增益控制6.控制输出自适应增益控制(ControlOutputAdaptiveGain) 6.1.一般性控制输出自适应增益PID控制的功能构成6.2.控制输出自适应增益对阀门特性补偿的应用7.触点信号(条件切换)自适应增益控制7.1.触点信号(条件切换)自适应增益控制用于缩短启动时间8.设定值自适应增益控制和多变量的自适应增益控制8.1.设定值自适应增益控制8.2.多变量的自适应增益控制9.自适应积分(AdaptiveReset)的应用9.1.概述9.2.自适应积分功能用于改善批量过程控制的启动特性9.2.1.偏差自适应积分控制9.2.2.触点信号自适应积分控制9.3.自适应积分功能用于连续过程控制10.三个参数全可调整的PID控制非线性PID控制安排型自适应PID控制系统滕文春编写1994年2自适应PID控制1．概述1.1．自适应PID控制的提出就一般在特定操作条件下整定出最佳控制参数的控制器来说，当过程特性变化后，其效能是很低的。
机器人运动控制的PID控制方法研究
机器人运动控制的PID控制方法研究随着科技的发展和机器人技术的日益成熟，机器人在工业、服务和军事等领域的应用越来越广泛。
机器人的运动控制是其中至关重要的一部分，而PID控制方法在机器人运动控制中被广泛采用。
本文将对机器人运动控制中的PID控制方法进行研究，探讨其原理、应用和优化方法。
一、PID控制方法的原理与基本概念PID控制方法是一种基于反馈的控制方法，全称为比例-积分-微分控制（Proportional-Integral-Derivative Control）。
PID控制器由比例控制器、积分控制器和微分控制器组成，可以通过调整各个控制分量之间的参考值来控制系统输出。
1. 比例控制器（P）比例控制器根据设定的控制偏差，将该偏差与比例增益Kp相乘得到控制输出。
比例增益决定了输出与偏差之间的线性关系。
2. 积分控制器（I）积分控制器根据一段时间内的偏差累积值，将该累积值与积分增益Ki相乘得到控制输出。
积分增益可以消除静态误差，帮助系统快速响应。
3. 微分控制器（D）微分控制器根据偏差的变化率，将变化率与微分增益Kd相乘得到控制输出。
微分增益可以抑制系统的振荡和过冲。
PID控制方法的基本原理在于不断地利用反馈信号进行控制调节，使机器人的位置、速度、力量等参数保持在期望值附近。
二、PID控制方法在机器人运动控制中的应用1. 位置控制在机器人运动控制中，最基本的应用就是位置控制。
通过比较机器人当前位置与目标位置之间的偏差，PID控制器可以实时调整机器人的运动，使其准确到达目标位置。
比例控制器负责根据位置偏差调整速度；积分控制器消除静态误差；微分控制器抑制振荡和过冲。
2. 轨迹跟踪除了位置控制，PID控制方法也可以用于轨迹跟踪。
机器人通常需要按照预定的轨迹进行移动，比如画出一个曲线或在空间中形成特定的路径。
PID控制器可以根据当前位置与轨迹之间的偏差来调整机器人的运动，使其保持在预定的轨迹上。
3. 力控制在某些应用中，机器人的力量输出是非常重要的。
单神经元自适应PID控制器实验报告
单神经元自适应PID控制器仿真实验报告一、实验目的1、熟悉单神经元PID控制器的原理。
2、通过实验进一步掌握有监督的Hebb学习规则及其算法仿真。
二、实验内容利用单神经元实现自适应PID控制器，对二阶对象和正弦对象进行控制，在MATLAB环境中进行仿真。
被控对象为y(k)=0.3y(k-1)+0.2y(k-2)+0.1u(k-1)+0.6u(k-2)三、实验原理1、单神经元模型：图1 人工神经元模型图图2 Sigmoid人工神经元活化函数单神经元的McCulloch—Pitts模型如图1，图2所示。
x1,x2,x3…xn是神经元接收的信息，w1,w2,…为连接权值。
利用简单的线性加权求和运算把输入信号的作用结合起来构成净输入input=w j x j−θ。
此作用引起神经元的状态变化，而神经元的输出v是其当前状态的激活函数。
2、神经经网络的有监督Hebb学习规则学习规则是修改神经元之间连接强度或加权系数的算法，使获得的知识结构适应周围环境的变化。
两个神经元同时处于兴奋状态或同时处理抑制状态时，它们之间的连接强度将得到加强，当一个神经元兴奋而另一个抑制时，它们之间的连接强度就应该减弱。
这一论述的数学描述被称为Hebb学习规则。
在学习过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行联接权系数的调整，将期望输出称导师信号是评价学习的标准。
这样，就得到了有监督的Hebb学习规则如果用oi表示单元i的输出，oj表示单元j的输出Wij表示单元j到单元i的连接加权系数，di表示网络期望目标输出，η为学习速率，则神经网络有监督的Hebb学习规则下式所示。
∆w ij k=η[di k−oi(k)]oi(k)oj(k)(1) 3.基于单神经元的PID控制单神经元控制系统的结构如图3所示。
图中转换器的输人为设定值r(k)和输出y(k)，转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x1,x2,x3,K为神经元的比例系数。
图3 单神经元自适应控制器结构图单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能的，权系数的调整是按有监督的Hebb规则实现的。
神经网络自适应PID控制
0 < η (k ) ≤ −2
∑∑ w
j =1i =1
s
3
e j (k )
ij ( k )
2 s 3 1 ∑ ∑ w (k ) q ( k ) j =1 i =1 ij
1 PIDNNC的设计及实现
s 3 e j (k ) q (k ) ≥ 0 ，则 2）如果 ∑∑ j =1i =1 wij ( k ) s 3
s
(
)
(
)
1 PIDNNC的设计及实现
关键步骤2： 关键步骤 ：
∂e j (k )
3 ∂e j (k ) ∆e j ( k ) = ∑ ∑ ∆wil (k ) ∂wil (k ) l =1 i =1
s
∂u (k ) ∂e j (k )
基于神经网络的自适应PID控制
1 PIDNNC的设计及实现 2 PIDNNC的初始权值的选取 3 PIDNNC在倒立摆镇定控制中的应用
自适应调速系统中的PID控制算法研究
自适应调速系统中的PID控制算法研究近年来，随着科技的不断发展，各种电机设备的应用也越来越广泛，电机的控制系统也得到了很大的提升。
在各种电机设备的控制系统中，PID控制算法是一种应用较为广泛的算法。
而在自适应调速系统中，PID控制算法也占据着非常重要的地位。
本文将从自适应调速系统的特点、PID控制算法的原理和应用、以及PID控制算法在自适应调速系统中的研究方面进行论述。
一、自适应调速系统的特点自适应调速系统是一种非常特殊的电机控制系统，它具有以下几个特点：1.系统的动态性能要求高一般来说，自适应调速系统中的电机设备应用较为广泛，因此系统的动态性能要求非常高。
对于电机设备的控制与调速，系统需要快速、准确地响应，并能够带来稳定的运行效果。
2.系统具有较好的鲁棒性在自适应调速系统中，电机设备的应用场景因工作环境，受电源质量等多种因素的影响可能发生不确定的变化，而这些变化可能对系统带来很大的影响。
因此，自适应调速系统需要具备较好的鲁棒性，能够在各种环境条件下运行并稳定工作。
3.系统需要进行参数自适应、智能化控制自适应调速系统中的电机设备在运行的过程中，经常会面临着电流、电压、转速等参数的变化，在不同的工况下需要进行多种参数的自适应控制。
因此，自适应调速系统需要具备智能化控制，能够自动调节各种参数，实现最佳的运行效果。
二、PID控制算法的原理和应用PID控制算法是一种比较经典的控制算法，PID分别代表比例、积分、微分三个单词。
PID控制算法能够将控制系统的误差与控制输出之间的比例、积分和微分相结合，从而实现对系统的稳定控制。
更为具体的讲，PID控制器可以分为比例、积分、微分三部分：1. 比例部分比例部分是最简单、最容易实现的控制部分，它的主要作用是根据误差得出控制器的输出。
比例部分的输出与误差成比例，即输出值等于误差乘以系数Kp，其中Kp为比例系数。
2. 积分部分积分部分可以消除误差的稳定偏差，将慢速的反馈信号加入到控制器的输出中，从而实现控制系统当前误差和历史误差的累计。
自适应PID控制算法在石油化工中的应用研究
自适应PID控制算法在石油化工中的应用研究一、引言PID控制是最早被广泛应用的控制算法之一，其稳定性好、实现简单等优势已经得到了大量应用实践的证明。
然而，传统的PID控制在复杂系统中的控制效果不佳，这一问题随着现代化生产技术的不断更新而变得越来越明显。
随着计算机技术的快速发展，自适应PID控制算法逐渐被研究和应用。
自适应PID控制通过对系统的参数进行自适应地调节，有效克服了传统PID控制中的一些问题，成为目前应用最广泛的一种PID控制算法之一。
本文将介绍自适应PID控制算法在石油化工中的应用研究，包括自适应PID控制算法的基本原理、石油化工过程控制的特点、自适应PID控制算法在石油化工过程控制中的应用等。
二、自适应PID控制的基本原理自适应PID控制算法通过对PID控制器中的参数进行自适应调整，实现对控制系统的自适应控制。
自适应PID控制算法的基本原理如下：1. 传统PID控制器参数调整传统PID控制器通常采用手动调整的方法，即根据经验和试验不断调整PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数，使得系统达到稳定的控制效果。
然而，在实际应用中往往面临系统的参数模型不确定等问题，这种手动调整的方法显然无法完全解决这些问题。
2. 基于自适应控制的参数调整方法自适应PID控制算法通过在线辨识系统模型，自适应地调整PID控制器的参数，以满足系统动态性能和稳态精度等控制要求。
自适应PID控制器的类型和结构很多，其中包括简单自适应PID控制器、模型参考自适应PID控制器、自整定PID控制器等。
3. 自适应PID控制器的调节规律自适应PID控制器的调节规律大致具有以下三个步骤：（1）在线辨识过程：在线辨识系统参数模型，包括模型的结构和参数等。
（2）自适应PID控制过程：根据辨识得到的系统参数模型，实现对PID控制器的自适应调节。
（3）运行控制过程：自适应PID控制器完成参数调节后，实现对系统的闭环控制。
三、石油化工过程控制的特点石油化工是一个典型的复杂工艺系统，其过程控制具有以下特点：1. 复杂度高石油化工过程控制中包含多个控制对象和控制回路，其过程动态性、耦合性等复杂度很高，容易发生不稳定性。
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图1.1模拟PID控制系统原理图
PID控制器是一种线性控制器,它根据给定值r(t与实际输出值c(t构成控制偏差
e(t = r(t-y(t (1-1将偏差的比例(P、积分((I、微分((D通过线性组合构成控制量,对被控对象进行控制,故称PID控制器。其控制规律为
]
(
(
[
( (
1
1
t
de
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dt
t e
1 PID控制器原理
在模拟控制系统中,控制器最常用的控制规律是PID控制。常规PID控制系统原理框图如图1.1所示。系统由模拟PID控制器和被控对象组成。
收稿日期:2012-04-22
基金项目:XX基金(基金号; XX基金(基金号第一作者:男, *通讯联系人:
E-mail :liuhanning@
t e
k
t
u +
+
=⎰ (1-2或写成传递函数形式
1(
(
1
(s
T
k
s
G
D
p
s
UHale Waihona Puke ++=
= (1-3
式中,
p
k一比例系数;
1
T一积分时间常数; D T一微分时间常数。
PID控制器各环节作用如下:
(1比例环节:即时成比例地反映控制系统的偏差信号e(r,偏差一旦产生,控制器立即产生控制作用,以减少偏差。
(2积分环节:主要用于消除静差,提高系统的
关键词:PID控制;自适应控制;智能控制;数学模型
中图分类号:TP273
引言
PID控制是比例(P积分(I微分(D控制的简称。
在生产过程自动控制的发展历程中, PID控制
是历史最久、生命力最强的基本控制方式。在本世
纪40年代以前,除在最简单的情况下可采用开关
控制外,它是唯一的控制方式。
PID控制具有以下优点:
(1原理简单,使用方便。
(2适应性强,它可以广泛用于化工、热工、冶金以及造纸、建材等各种生产部门。按PID控制进行工作的自动调节器早已商品化。
(3鲁棒性强,即其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感。
正是由于具有这些优点,在实际过程控制和运动控制系统中, PID控制都得到了广泛应用。据统计,工业控制的控制器中PID类控制器占有90%以上。
无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数1 T ,
1T越大,积分作用越弱,反之则越强。
(3微分环节:能反映偏差信号的变化趋势(变化速率,并能在偏差信号值变得太大之前,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减小调节时间。
2自适应PID控制
PID控制器参数整定的传统方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID参数,然而在实际的工业过程控制中,许多被控过程机理较复杂,具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点。在噪声、负载扰动等因素的影响下,过程参数,甚至模型结构,均会发生变化。这就要求在PID控制中,不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型,并且PID参数能在线调整,以满足实时控制的要求。自适应PID控制是解决这一问题的有效途径。
极点配置自适应PID控制器设计的步骤: 1.确定期望系统闭环极点位置; 2.在线估计、辨识系统参数; 3.计算控制器参数; 4.计算控制律。
由于极点配置自适应PID控制器具有计算量较小、鲁棒性较强,且适合于非最小相位系统等优点,所以它是一种较为实用的控制方法,在低阶过程控制中尤为实用。不过,极点配置自适应PID控制器的动态性能的优劣依赖于极点位置配置得正确与否,而极点位置的配置又带有试凑性质,因而也具有它的不足之处。
自适应PID控制研究
摘要:PID控制结构简单、可靠性高,在工业控制中得到了广泛的应用。但是实际工业生产过程往往具有大滞后、非线性、时变不确定性,因此常规PID控制经常达不到理想的控制效果。因此,有必要提出一种算法简单且对被控对象数学模型要求不高的自适应PID控制器。本文围绕这一目标,主要作了一些研究工作:首先对扩充响应曲线法进行改进,提出了扩充响应曲线法开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程。研究结果表明这些工作取得了一定的成果。
自适应PID控制吸收了自适应控制和常规PID控制的优点,是二者相结合的产物。首先,它具有自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化等优点;其次,它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性好、可靠性高、为现场人员和设计工程师们所熟悉的优点。自适应PID控制具有的这两大优势,使得它成为过程控制中一种较理想的自动化装置,成为人们竞相研究的对象和自适应控制发展的一个方向。
自适应PID控制器可分为两大类。一类基于被控过程参数辨识,统称为参数自适应PID控制器,其参数的设计依赖于被控过程模型参数的估计。另一类基于被控过程的某些特征参数,如临界振荡增益c K ,临界振荡频率c w等,可称为非参数自适应PID控制器。非参数自适应PID控制器控制参数的设计直接依赖于过程的特征参数和一些工程上常用的经验整定规则。
2.1.2相消原理自适应PID控制器
利用控制器传递函数中的零、极点抵消被控制系统传递函数的某些零、极点,从而使整个闭环系统工作在期望的状态上,这就是利用相消原理设计控制器的基本思想,为了获得PID控制器的结构,利用这种原理设计控制器时,要求被控系统必须是二阶加纯滞后系统。Wittenmark和Astrom首先给出了基于相消原理的参数自适应PID控制算法fgl ,以后有了进一步的发展,提出了能适应非最小相位系统的相消原理自适应PID控制器设计方法,给出了给定相位裕度和任意稳定增益裕度的自校正PID控制算法,并将算法在实践中进行了验证。
按照控制器参数设计的原理可将自适应PID控制器分为五大类:极点配置自适应PID控制器,相消原理自适应PID控制器,基于经验规则的自适应PID控制器,基于二次型性能指标的自适应PID控制器和智能或专家自适应PID控制器。2.1参数自适应PID控制
2.1.1极点配置自适应PID控制器
极点配置自适应控制算法由Wellstead等人在1979年首先提出,继而由Astrom和Wittenmark, Vogel和Edgar, Elliott等人改进和深化,成为自适应控制中的一个重要组成部分, Witterunark和Astrom等人在此基础上提出了极点配置自适应PID控制算法。