于迭代学习控制的PID控制器的设计方法
控制系统的PID控制器设计
例2系统加比例微分控制后的根轨迹
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15.2.3 积分控制作用举例分析
例3：如图1系统。受控对象
1 G0 ( s ) 4s 1
KI 1 Gc ( s ) s s
使用积分控制器
观察施加积分控制器后，系统静态位置误差 的改变；如果受控对象改为
15.1 PID控制器概述
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典型的PID控制器结构框图如图15.1。 由图可见，PID控制器是通过对误差信号进 行比例、积分或微分运算和结果的加权处理， 得到控制器的输出，作为控制对象的控制值。
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%得到系统的根轨迹
%施加不同比例控制时的系 统开环传递函数 %系统的单位阶跃响应曲线 %保持，循环绘制曲线全部 位于一图上 %出现十字，供用户放置注 释
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Root Locus 3
2
1
Imaginary Axis
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控制器中的微分控制将误差的变化引入控制， 是一种预见型控制，起到了早期修正的作用。 不过正是由于这点，它使缓慢变化的偏差信 号不能作用于受控对象。因此在使用中不单 独使用微分控制，而需构成比例微分(PD)或 比例积分微分(PID)控制。此外，微分作用 过大，容易引进高频干扰，使系统对扰动的 抑制能力减弱。
迭代学习控制系统仿真及其PID参数整定
摘要本文首先分析了迭代学习控制的特点及其应用场合：迭代学习控制(Iterative Learning Control简称ILC)是智能控制理论的一个重要分支，其结构简单，跟踪效果好，不需要模型，或对模型的先验知识要求不高。
对诸如：具有非线性、强耦合、难建模且对控制精度要求高的机器人、注塑等周期性运动或间歇重复生产过程的对象，迭代学习控制的研究具有重要的意义。
其次，基于Matlab软件，进行了迭代学习控制系统仿真实验。
以注塑机生产过程为背景，进行了注射速度迭代学习控制实际应用仿真；最后，对离散系统的迭代学习控制系统进行了PID参数的优化、对迭代学习控制系统的学习律PID参数整定问题进行了研究，探讨了两种整定方法：利用广义逆阵拟合PID参数、利用神经网络拟合PID参数。
关键词:迭代学习控制；注塑机；注射速度；PID参数整定ABSTRACTThis paper first analyzes the characteristics of iterative learning control and its applications：iterative learning control(ILC) is an important branch of the intelligent control．Its main strategies are simple structure，perfect trajectory tracking，less prior knowledge of model．The research of ILC is significant for plants which are nonlinear, strong coupling, difficult to model，and the remand of high speed and high accuracy for motion control．such as robotic manipulators and so on．Secondly based on the Matlab software, do some simulation work about ILC and injection ram velocity of injection modeling machine; Finally study the tuning of iterative learning controller PID parameters using linear discrete-time systems and PID parameter tuning law of ILC, we use two methods: the generalized inverse matrix and neural network to fitting PID parameters.Keywords: iterative learning control；injection ram velocity；injection modeling machine；PID parameters tuning目录第一章前言 (1)1.1课题研究的背景 (1)1.2注塑机注射速度问题的研究 (1)1.3PID参数整定 (1)1.4课题研究的意义 (1)1.5本文研究的主要内容 (1)第二章迭代学习控制研究 (3)2.1迭代学习控制综述 (3)2.2.迭代学习控制研究现状 (5)2.3迭代学习控制仿真研究 (6)2.3.1 开环迭代学习控制 (6)2.3.2 闭环迭代学习控制 (8)2.4小结 (14)第三章注塑机注射速度仿真研究 (15)3.1注塑机控制 (15)3.1.1 注射阶段 (16)3.1.2 保压阶段 (17)3.1.3 预塑阶段 (17)3.2注射速度数学模型 (18)3.2.1 伺服阀 (18)3.2.2 阀控缸 (19)3.2.3 注射速度模型 (20)3.3注射速度迭代学习控制 (21)第四章迭代学习控制与PID参数整定 (23)4.1PID型离散系统迭代学习控制器参数的优化设计 (23)4.2基于迭代学习控制的PID参数整定 (29)4.2.1 利用广义逆阵拟合PID参数 (29)4.2.2 利用神经网络拟合PID参数 (32)第五章结论 (35)致谢 (36)参考文献 (37)第一章前言1.1 课题研究的背景1984年，Arimoto等人提出了迭代学习控制的概念，迭代学习控制 (I LC，iterative learning control是智能控制中具有严格数学描述的一个分支[1]。
PID控制器及其设计方法研究
PID控制器及其设计方法研究一、简述随着现代工业生产控制领域的不断发展，过程控制系统在工业生产过程中扮演着越来越重要的角色。
作为过程控制系统的核心部件之一，PID控制器在工业过程中的应用尤为广泛，其具有简单、可靠、鲁棒性强等优点，使得它成为工业控制领域的研究热点。
PID控制器是根据系统的输入偏差，通过改变比例、积分和微分项的系数，来达到对系统输出的最佳控制效果。
本文将对PID控制器的设计方法进行深入研究，探讨各种不同设计方法的特点、适用范围以及改进方向。
通过对现有方法的优化和改进，提出更高效、更精确的PID控制器设计方案，以满足现代工业生产对过程控制精度和稳定性的要求。
1.1 PID控制器的历史和发展PID控制器，作为控制系统中最常用、最基础的控制器类型，其历史和发展对于理解和应用PID控制器具有重要的意义。
PID控制器以其结构简单、稳定性好、适应性强等优点，在工业控制领域占据了重要地位。
PID控制器的历史可以追溯到20世纪40年代，当时PID控制器的概念首次由鲁道夫菲克特提出。
直到20世纪60年代，随着计算机技术的发展，PID控制器的设计方法才开始得到深入的研究和改进。
由约瑟夫凯勒和艾伯特布朗等人提出的PID控制器算法，以其简单、直观的特点，迅速在工业控制领域得到了广泛应用。
到了80年代，随着积分分离和微分先行等其他先进控制策略的出现，PID控制器的设计方法更加多样化，但其核心思想仍然延续至今。
进入21世纪后，随着控制理论的不断发展和完善，研究者们对PID控制器的性能进行了进一步的优化和改进。
模糊PID控制器、自适应PID控制器等新型控制策略的提出，使得PID控制器在处理复杂系统时能够更好地适应环境的变化，提高了控制精度和稳定性。
PID控制器从最早的概念提出到现在，已经经历了六十多年的发展历程。
PID控制器不断地被优化和改进，形成了多种多样的控制策略，为工业自动化的发展做出了巨大贡献。
随着控制理论的不断创新和应用需求的不断提高，PID控制器仍将继续发挥其广泛的应用价值。
pid神经网络控制器的设计方案
第三章 PID 神经网络结构及控制器的设计在控制系统中，PID 控制是历史最悠久，生命力最强的控制方式，具有直观、实现简单和鲁棒性能好等一系列优点。
但近年来随着计算机的广泛应用，智能控制被越来越广泛的应用到各种控制系统中。
智能控制方法以神经元网络为代表，由于神经网络可实现以任意精度逼近任意函数，并具有自学习功能，因此适用于时变、非线性等特性未知的对象，容易弥补常规PID 控制的不足。
将常规PID 控制同神经网络相结合是现代控制理论的一个发展趋势。
3.1 常规PID 控制算法和理论基础 3.1.1 模拟PID 控制系统PID(Proportional 、Integral and Differential)控制是最早发展起来的控制策略之一，它以算法简单、鲁捧性好、可靠性高等优点而梭广泛应用于工业过程控制中。
PID 控制系统结构如图3．1所示：图3.1 模拟PID 控制系统结构图它主要由PID 控制器和被控对象所组成。
而PID 控制器则由比例、积分、微分三个环节组成。
它的数学描述为：1()()[()()]tp Dide t u t K e t e d T T dtττ=++⎰（3.1） 式中，p K 为比例系数；i K 为积分时间常数：d K 为微分时间常数。
简单说来，PID 控制器各校正环节的主要控制作用如下：1．比例环节即时成比例地反映控制系统的偏差信号()e t ，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，提高系统的无差度。
积分作用的强弱取决于积分时间常数i T ，i T 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，减少调节时间。
具体说来，PID 控制器有如下特点：(1)原理简单，实现方便，是一种能够满足大多数实际需要的基本控制器； (2)控制器能适用于多种截然不同的对象，算法在结构上具有较强的鲁棒性，在很多情况下，其控制品质对被控对象的结构和参数摄动不敏感。
PID控制器设计说明书
PID 控制器设计一、PID 控制的基本原理和常用形式及数学模型具有比例-积分-微分控制规律的控制器.称PID 控制器。
这种组合具有三种基本规律各自的特点.其运动方程为：dtt de dt t e t e t m K K K K K dp ti p p )()()()(0++=⎰ <1-1> 相应的传递函数为：SS S K K Kd i p12++•=<1-2>PID 控制的结构图为：若14<Tiτ.式〔1-2可以写成：由此可见.当利用PID 控制器进行串联校正时.除可使系统的型别提高一级外.还将提供两个负实零点。
与PI 控制器相比.PID 控制器除了同样具有提高系统的稳态性能的优点外.还多提供一个负实零点.从而在提高系统动态性能方面.具有更大的优越性。
因此.在工业过程控制系统中.广泛使用PID 控制器。
PID 控制器各部分参数的选择.在系统现场调试中最后确定。
通常.应使积分部分发生在系统频率特性的低频段.以提高系统的稳态性能；而使微分部分发生在系统频率特性的中频段.以改善系统的动态性能。
二、实验内容一：自己选定一个具体的控制对象<Plant>.分别用P 、PD 、PI 、PID 几种控制方式设计校正网络〔Compensators.手工调试P 、I 、D 各个参数.使闭环系统的阶跃响应〔Response to Step Command 尽可能地好〔稳定性、快速性、准确性 控制对象<Plant>的数学模型：实验1中.我使用MATLAB 软件中的Simulink 调试和编程调试相结合的方法 不加任何串联校正的系统阶跃响应： （1） P 控制方式：P 控制方式只是在前向通道上加上比例环节.相当于增大了系统的开环增益.减小了系统的稳态误差.减小了系统的阻尼.从而增大了系统的超调量和振荡性。
P 控制方式的系统结构图如下：取Kp=1至15.步长为 1.进行循环测试系统.将不同Kp 下的阶跃响应曲线绘制在一张坐标图下： MATLAB 源程序：%对于P 控制的编程实现 clear; d=[2];n=[1 3 2];t=[0:0.01:10];for Kp=1:1:15d1=Kp*d;g0=tf<d1,n>;g=feedback<g0,1>;y=step<g,t>;plot<t,y>;if ishold~=1 ,hold on,endendgrid由实验曲线可以看出.随着Kp值的增大.系统的稳态误差逐渐减小.稳态性能得到很好的改善.但是.Kp的增大.使系统的超调量同时增加.系统的动态性能变差.稳定性下降。
(完整版)PID控制算法介绍与实现
PID控制算法介绍与实现一、PID的数学模型在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。
经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。
PID算法的一般形式：PID算法通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。
这里我们规定（在t时刻）：1.输入量为i(t)2.输出量为o(t)3.偏差量为err(t)=i(t)− o(t)u(t)=k p(err(t)+1T i.∫err(t)d t+T D d err(t)d t)二、PID算法的数字离散化假设采样间隔为T，则在第K个T时刻：偏差err(k)=i(k) - o(k)积分环节用加和的形式表示，即err(k) + err(k+1) + …微分环节用斜率的形式表示，即[err(k)- err(k−1)]/T; PID算法离散化后的式子：u(k)=k p(err(k)+TT i.∑err(j)+T DT(err(k)−err(k−1)))则u(k)可表示成为：u(k)=k p(err(k)+k i∑err(j)+k d(err(k)−err(k−1)))其中式中：比例参数k p：控制器的输出与输入偏差值成比例关系。
系统一旦出现偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。
特点：过程简单快速、比例作用大，可以加快调节，减小误差；但是使系统稳定性下降，造成不稳定，有余差。
积分参数k i：积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。
微分参数k d：微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。
第5章 PID控制设计方法
T T1 T 2 T n ;
K K1K 2 K n
G 0 s
2 KTs
（5）被控对象含有积分环节
G 0 s s T 1 s 1 K1
G c s
1 2 K 1 T1
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5.3.3 按典型三阶系统设计
L
G c s G s G 0 s
L c L L 0
是满足给定性能指标的 “期望特性”。
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串联校正综合法的一般步骤如下： 绘制原系统的对数幅频特性曲线 L
0
按要求的设计指标绘制期望特性曲线L 求得串联校正环节的对数幅频特性曲线 写出相应的传递函数； 确定具体的校正装置及参数。 从上面步骤可以看出期望特性法的关键是绘制期望特性。
2
第5章
PID控制设计方法
导 读
为什么要介绍本章?
前面讨论了系统分析的基本方法。系统分析的目的是为了设 计一个满足要求的控制系统，当现有系统不满足要求时，需要 找到如何改善系统性能的方法，这就是系统的校正。
本章主要讲什么内容?
本章介绍控制系统的校正方法。先介绍控制系统设计的一般 步骤，阐明系统校正在系统设计中的地位和作用。然后着重介 绍基于频率法的超前、迟后、迟后——超前分析法校正方法， 介绍期望特性法的基本思想，着重介绍工程上应用广泛的按最 佳二阶系统和典型三阶系统设计的工程设计方法。
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在工程上，一般要求系统的期望特性符合下列要求：
PID控制器设计与参数整定方法综述
新阶段, P ID 控制 器 已 经 发展 成 一 种 鲁 棒 的、可靠 的、易于应用 的控 制器。仪 表 工业 的重 心 是使 P ID 控制技术能跟上工业技术的最新发展。从气动控制 到电气控制到 电子 控制 再到 数字 控制, PID 控 制器 的体积逐渐缩小, 性能 不断提 高。一些 处于世 界领 先地位的自动化仪表公司对 P ID 控制器的早期发展 做出重要 贡献, 甚 至可以说 P ID 控 制器完全 是在实 际工业应用中被发明并逐步完善起来的。值得指出 的是, 1939 年 T aylor仪器 公司推 出的 一款带 有所谓 / Pre-act0功能的名为 / Fu lscope0的气 动控制 器以及 同时期 Foxboro仪器公司推出的带有 所谓 / Hyp er-reset0功能的 / S tab ilog0气动控制器都是最 早出现的具 有完整结 构的 P ID 控 制 器。 / Pre-act0与 / Hap er-reset0功能实际都是在控制器中加入了微分控制。
基于 IM C的 P ID 控制 器仅有 一个整 定参 数, 参 数调 整 与 系 统 动 态 品 质 和 鲁 棒 性 的 关 系 比 较 明 确 [ 24, 25] 。一种适用于 P ID 控制系统设计的模型降阶 方法, 将高阶的受控过程模型降为一阶或二 阶模型, 再使 用 IM C 设 计 P ID 控 制 系 统 [ 26] 。基 于 IM C 的 P ID 控制器可以应用于不稳定 FOPDT 系统 [ 27, 28] 。 3. 4 模糊 PID 控制器设计方法
PID 控制的 应用 范 围非 常广 泛, 对于 不同 的控 制对象, 控制器的 性能 要求往 往差 异很大。一 般来 说, PID控制 器的 设计过 程需 要满 足 以下 几个 方面 的要求 [ 1] : ¹ 设计得到的 P ID 控制器满足性能指标; º 基于可知的 /可获得的过程知识; » 满足计算能力