PID控制参数整定方法
PID控制器的参数整定
PID控制器的参数整定PID控制器是一种常用的闭环控制器，可以根据系统的输入和输出之间的误差来调整控制器的参数，从而实现对系统的稳定控制。
PID控制器的参数整定是指确定控制器的比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td的过程。
下面将详细介绍PID控制器的参数整定方法和相关的考虑因素。
一、参数整定方法：1.经验整定法：根据经验将控制器的参数进行初步设定。
经验整定法通常通过试验或先验知识来确定参数，根据具体的应用场景不断调整，以达到较好的控制效果。
该方法常用与简单的控制系统或者无法获得系统数学模型的情况下。
2. Ziegler-Nichols整定法：Ziegler-Nichols整定法是一种基于试验的整定方法。
该方法首先暂时关闭积分和微分控制，只调整比例控制系数Kp，使系统达到临界稳定状态。
然后测量临界增益Ku和临界周期Pu，根据不同类型的控制系统（比例型、积分型和微分型），采用不同的参数整定公式确定Kp、Ti和Td的初始值，再根据系统的实际响应实时调整。
3. Ziegler-Nichols改进整定法（Chien-Hrones-Reswich法）：该方法是对Ziegler-Nichols整定法的改进，可以更精确地测定控制器参数。
该方法同样通过测量系统的临界增益Ku和临界周期Pu，但是对参数的计算公式进行了修正，提高了参数整定的准确性。
4. 极点配置法（Pole Placement）：极点配置法是一种基于系统数学模型的整定方法。
通过分析系统的传递函数，确定控制器的极点位置，从而使系统的闭环响应满足所需的性能指标。
该方法需要对系统的数学模型有较详细的了解，适用于相对复杂的控制系统。
5.自整定法：自整定法是一种自动寻优的整定方法，常用于智能控制器中。
该方法通过观察系统的动态性能，通过迭代寻找最优的参数组合。
自整定法通常采用优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）来最优参数，在一定的性能和收敛速度之间进行权衡。
二、参数整定的考虑因素：1.系统的稳定性：控制器的参数整定应确保系统的闭环响应稳定。
pid控制器参数整定方法及应用
pid控制器参数整定方法及应用PID控制器是工业自动化中常用的一种控制器，其参数整定方法及应用对于控制系统的稳定性和性能有着至关重要的作用。
本文将详细介绍PID控制器参数整定方法及应用。
一、PID控制器概述PID控制器是由比例控制器、积分控制器和微分控制器三部分组成的，利用反馈信号进行控制。
其中比例控制器通过测量误差的大小，对被控制对象进行控制，积分控制器通过测量误差的积分，对被控制对象进行控制，微分控制器通过测量误差的微分，对被控制对象进行控制。
PID控制器通过组合三个控制方式，可以对被控制对象进行更加精确的控制。
二、PID控制器参数整定方法1. 经验法PID控制器参数整定的第一步是通过经验法确定参数初值。
经验法是根据实际经验和实验数据得出的整定参数，是参数初值的基础。
经验法的参数初值如下：比例系数Kp取值为被控对象动态响应曲线的最大斜率处的斜率倒数；积分时间Ti取值为被控对象动态响应曲线从起点到终点的时间长度；微分时间Td取值为被控对象动态响应曲线的最大曲率处的时间。
2. Ziegler-Nichols法Ziegler-Nichols法是广泛应用的PID控制器参数整定方法之一，其步骤如下：a.将比例系数Kp调至临界增益Kcr处，此时系统开始振荡；b.测量振荡周期Tu；c.根据系统类型选择合适的参数整定公式，计算出参数初值：系统类型 Kp Ti TdP型系统 0.5Kcr ——PI型系统 0.45Kcr Tu/1.2 —PD型系统 0.8Kcr — Tu/8PID型系统 0.6Kcr 0.5Tu Tu/83. Chien-Hrones-Reswick法Chien-Hrones-Reswick法是另一种常用的PID控制器参数整定方法，其步骤如下：a.测量被控对象的动态响应曲线，并计算出其惯性时间常数L、时延时间T和时间常数K；b.根据系统类型选择合适的参数整定公式，计算出参数初值：系统类型 Kp Ti TdP型系统 0.5K ——PI型系统 0.45K L —PD型系统 0.8K — TPID型系统 0.6K 0.5L 0.125T三、PID控制器应用PID控制器广泛应用于工业自动化中，例如温度控制、压力控制、流量控制等。
PID控制原理与参数的整定方法
PID控制原理与参数的整定方法PID控制器是一种常用的自动控制器，在工业控制中广泛应用。
它的原理很简单，即通过不断调节控制信号来使被控制物体的输出接近给定值。
PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个控制参数组成。
下面将详细介绍PID控制的原理和参数整定方法。
一、PID控制原理1.比例（P）控制比例控制根据被控制量的偏差的大小，按照一定比例调节控制量的大小。
当偏差较大时，调节量增大；当偏差较小时，调节量减小。
此项控制可以使系统快速响应，并减小系统稳态误差。
2.积分（I）控制积分控制根据被控制物体的偏差的积分值来调节控制量。
积分控制的作用主要是消除系统的稳态误差。
当偏差较小但持续较长时间时，积分量会逐渐增大，以减小偏差。
3.微分（D）控制微分控制根据被控制物体的偏差的变化率来调节控制量。
当偏差的变化率较大时，微分量会增大，以提前调整控制量。
微分控制可以减小系统的超调和振荡。
综合比例、积分和微分控制，PID控制器可以通过不同的控制参数整定来适应不同的被控制物体的特性。
二、PID控制参数整定方法1.经验整定法经验整定法是根据对被控制系统的调试经验和运行情况来选择控制参数的方法。
它是通过实际试验来调整控制参数，通过观察系统的响应和稳定性来判断参数的合理性。
2. Ziegler-Nichols整定法Ziegler-Nichols整定法是根据系统的临界响应来选择PID控制参数的方法。
在该方法中，首先将I和D参数设置为零，然后不断提高P控制参数直到系统发生临界振荡。
根据振荡周期和振荡增益的比值来确定P、I和D的参数值。
3.设计模型整定法设计模型整定法是根据对被控系统的数学建模来确定PID控制参数的方法。
通过建立被控系统的数学模型，分析其频率响应和稳态特性，从而设计出合理的控制参数。
4.自整定法自整定法是通过主动调节PID控制器的参数，使被控系统的输出能够接近给定值。
该方法可以通过在线自整定或离线自整定来实现。
PID参数的工程整定方法
PID参数的工程整定方法1.试误法试误法是一种通过观察系统响应特性来调整PID参数的方法。
该方法主要分为两步：首先设置合理的比例增益Kp，使系统实现最佳超调；然后根据实验结果，调整积分时间Ti和微分时间Td，达到使系统快速稳定的目标。
步骤如下：1.1设置比例增益Kp，通过手动调节Kp，使系统响应产生一定的超调，并确定合适的超调量。
1.2根据超调量的大小，选择合适的积分时间Ti和微分时间Td。
-当超调较小，可以选择较大的积分时间和微分时间，以提高系统响应速度。
-当超调较大，可以选择较小的积分时间和微分时间，以减小系统超调。
2.经验公式法经验公式法是一种基于经验公式的快速整定方法，适用于一些常用的控制对象类型和工程实践中的经验总结。
它通常包括以下公式：-平稳过程：Kp=0.5Kc，Ti=3.33τ，Td=0.83τ-快速过程：Kp=0.3Kc，Ti=2τ，Td=0.5τ-慢速过程：Kp=0.2Kc，Ti=4τ，Td=τ上述公式中，Kc为临界增益，τ为对象的时间常数。
根据不同的控制对象类型，选择对应的公式进行初始参数整定，然后根据实际情况进行微调。
3. Ziegler-Nichols整定法Ziegler-Nichols整定法是一种基于系统临界增益的整定方法，该方法通过寻找系统的临界增益和周期来确定PID参数。
步骤如下：3.1将比例增益Kp调至最小值，然后逐渐增加Kp，直至系统发生持续的限幅振荡，记录此时的Kp值和周期Tp。
3.2根据所选择的整定方法，计算得到合适的PID参数：-P控制器：Kp=0.5Ku-PI控制器：Kp=0.45Ku，Ti=0.85Tp-PID控制器：Kp=0.6Ku，Ti=0.5Tp4.优化方法优化方法利用优化理论和算法，通过对系统特性的建模和参数优化求解，得到更优的PID参数配置。
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
优化方法首先需要建立系统的数学模型，并确定优化的目标函数，如稳定性、超调、控制精度等。
PID参数自整定的方法及实现
PID参数自整定的方法及实现PID是一种常见的控制算法，其参数的正确调整对系统的稳定性和性能至关重要。
以下是几种常见的PID参数自整定方法及其实现。
1.经验法经验法是一种基于控制经验和试错法的PID参数整定方法。
通常，初始参数通过试错法手动调整，观察系统的响应，并根据响应结果进行进一步的调整。
这个过程会反复进行，直到达到所需的控制效果。
实现方法：-根据系统的特性和需求，选择初始参数。
-将初始参数应用到系统中，并记录系统的响应。
-根据响应结果，进行参数调整。
-不断重复上述步骤，直到达到所需的控制效果为止。
2. Ziegler-Nichols法Ziegler-Nichols法是一种常用的自整定方法，根据系统的响应特性，直接确定PID参数的初值。
实现方法：-将PID控制器的I和D参数设为0，并逐步增大P参数，观察系统的响应。
-当P参数达到临界值时，系统开始出现振荡。
-记录此时的P参数值，并根据振荡的周期和振幅计算出相应的PID 参数。
3.贝叶斯优化法贝叶斯优化法是一种基于概率模型的自整定方法，通过不断观察系统的响应和根据历史数据进行参数调整，以逐步优化PID参数。
实现方法：-根据系统的特性和需求，选择初始参数。
-将初始参数应用到系统中，并记录系统的响应。
-利用历史数据，建立系统响应模型。
-根据模型，计算参数的后验概率分布。
-根据概率分布，调整参数。
-不断重复上述步骤，直到达到所需的控制效果为止。
4.闭环步跃法闭环步跃法是一种通过系统的闭环响应来自整定PID参数的方法。
通过观察系统在单位步跃负载下的响应，确定PID参数的初值。
实现方法：-将PID控制器的I和D参数设为0，并逐步增大P参数，观察系统在单位步跃负载下的响应。
-记录此时的P参数值，并根据响应曲线的特性计算出相应的PID参数。
以上是几种常见的PID参数自整定方法及其实现。
根据具体的控制系统和需求，选择合适的方法可以有效提高系统的稳定性和性能。
同时，注意在实际应用中需要结合经验和试错进行进一步的调整，以达到最佳的控制效果。
pid参数整定方法。
pid参数整定方法。
PID控制器是一种广泛应用于自动化控制系统中的控制算法。
PID 控制器可以通过调整其三个参数来实现对系统的精确控制，这三个参数分别是比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td。
但是，PID参数整定是一项具有挑战性的任务，需要根据系统的特性和控制需求进行适当的调整。
下面是一些常用的PID参数整定方法：1. 经验法经验法是最简单的PID参数整定方法之一，它基于经验规律来进行参数调整。
其中一种经验法是以经验公式为基础的Ziegler-Nichols方法。
该方法需要通过试验和观察系统的动态响应来确定参数。
具体来说，该方法需要将比例系数Kp增加到系统稳定性极限的一半，然后测量系统的振荡周期，并根据周期计算出积分时间Ti和微分时间Td。
然后按照计算出的参数进行系统控制即可。
2. 模型法模型法是一种基于数学模型的PID参数整定方法，它可以通过分析系统的数学模型来确定参数。
该方法需要先建立系统的数学模型，然后根据模型的特性进行参数调整。
具体来说，该方法需要根据系统的动态特性和控制需求来选择合适的模型，然后根据模型的参数来计算PID参数。
3. 试验法试验法是一种基于试验数据的PID参数整定方法，它可以通过实际试验来确定参数。
该方法需要设计一组试验方案，然后根据试验数据来确定参数。
具体来说，该方法需要先确定试验方案，然后根据试验数据来计算PID参数。
该方法的优点是可以直接反映系统的实际特性，但是需要进行大量的试验工作。
总之，PID参数整定是一项复杂的任务，需要根据具体的应用环境和控制需求来选择合适的方法进行参数调整。
同时，也需要注意参数调整过程中的稳定性和系统响应速度等因素。
PID参数的整定方法
PID参数的整定方法PID控制器是目前最常用的控制算法之一，其调节参数（也称为PID 参数）的合理设置对控制系统的性能起着关键作用。
下面将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验法：经验法是最为简单直接的方法，通常由经验工程师根据自身经验来设定PID参数。
这种方法适用于一些简单的控制系统，但是对于复杂的系统来说，由于经验法不能提供具体的参数值，容易出现性能较差的情况。
2. Ziegler-Nichols 整定法：Ziegler-Nichols 整定法是PID参数整定中较为经典的方法，其步骤如下：-首先将PID控制器的I和D参数设置为零。
-逐渐增大比例参数（P）直到系统出现持续且稳定的振荡。
-记录此时的比例参数为Ku。
- 根据不同的控制对象类型，Ziegler-Nichols方法会有不同的参数整定公式，常见的有：-P型系统：Kp=0.50Ku，Ti=0.50Tu，Td=0.125Tu-PI型系统：Kp=0.45Ku，Ti=0.83Tu，Td=0.125Tu-PID型系统：Kp=0.60Ku，Ti=0.50Tu，Td=0.125Tu其中Ku为临界增益值，Tu为临界周期。
3. Chien-Hrones-Reswick (CHR) 整定法：CHR整定法基于频域设计方法，通过系统的频率响应曲线来确定PID参数。
其步骤如下：-绘制系统的频率响应曲线（一些软件和仪器可以直接测量）。
-根据曲线的特征，确定比较慢的过程的时间常数τ和极点频率ωp。
-根据以下公式得到PID参数：-P参数：Kp=2/（ωpτ）-I参数：Ti=τ/2-D参数：Td=τ/8不能掉进方法的误区，如超调范围不合适，调节周期过大或周期过小时，传递函数为微分型等。
4.设计优化法：设计优化法是基于性能指标的优化算法，通过对系统的模型进行优化，得出最佳的PID参数。
这种方法较复杂，通常使用数学工具或计算机软件进行参数优化。
常见的优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
PID参数整定方法
PID参数整定方法PID（比例-积分-微分）是一种常见的控制算法，广泛应用于工业自动化领域。
在使用PID控制算法时，为了使系统能够达到良好的控制效果，需要进行参数整定。
本文将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验法：经验法是一种常见的PID参数整定方法，它基于工程师的经验和直觉。
根据控制对象的特性和要求，调整比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值。
这种方法操作简单，但需要工程师具备一定的经验。
2. Ziegler-Nichols方法：Ziegler-Nichols方法是一种经典的PID参数整定方法，它通过试探法的方式确定参数。
具体操作步骤如下：-将积分时间Ti和微分时间Td设为0，只调整比例增益Kp。
-增加Kp，直到系统开始出现振荡。
-记下此时的Kp值，设为Ku。
-根据振荡周期Tu，计算出比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值，即Kp=0.6Ku，Ti=0.5Tu，Td=0.125Tu。
3.系统辨识法：系统辨识法是一种通过实验数据分析来确定PID参数的方法。
步骤如下：-设定一定的输入信号，并记录系统的输入输出数据。
-通过数据处理方法，建立系统的数学模型，如传递函数或状态空间模型。
-利用系统辨识算法估计模型参数。
-根据辨识得到的模型参数，运用数学方法求解PID参数。
4.遗传算法优化法：遗传算法优化法通过模拟生物进化机制来最优解，可以用于PID参数的优化。
具体步骤如下：-通过实验数据建立系统的数学模型。
-设定适应度函数，作为评价PID参数优劣的指标。
-随机生成一组初始PID参数。
-利用遗传算法进行迭代优化，不断生成新的PID参数组合，并通过适应度函数评估其优劣。
-根据迭代次数或适应度达到一定要求时，停止优化，并得到最优PID参数。
5.自整定控制器方法：自整定控制器方法是一种通过系统自身对控制对象进行辨识和参数整定的方法。
常见的自整定控制器方法有自适应控制器和模型参考自适应控制器。
它们通过在线辨识控制对象的参数变化，并实时调整PID参数来达到控制要求。
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●专家论谈 PID控制参数整定方法清华大学热能系(100084) 刘 镇 姜学智 李东海 过程工业控制中多采用PID控制算法,PID控制器只有在参数得到良好整定的前提下才能达到令人满意的控制效果。
P ID控制器参数整定,是指在控制器的形式已经确定(PI、PID调节规律)的情况下,通过调整控制器参数,达到要求的控制目标。
几十年来人们致力于研究P ID控制器参数的整定方法,提出了各种各样的方法。
按应用条件分为在线整定算法、离线整定算法;按计算方式分为一次算法、反复迭代算法;本文将整定方法分为基于被控对象特性的整定方法和不依赖于对象动态特性的整定方法两大类。
1 基于被控对象特性的整定方法控制参数整定的目标是使得由控制对象、控制器等组成的控制回路的动态特性满足性能指标要求,因此,若能得到被控对象的动态特性,就可通过各种手段来整定控制器参数。
被控对象的特性可用不同的模型表征,常用的是对象的参数模型(如微分方程、传递函数)、非参数模型(如阶跃响应曲线)、输出响应特征值。
1.1 基于对象参数模型的整定方法基于被控对象参数模型的整定方法是利用辨识算法得出对象的数学模型,在此基础上用整定算法对控制器参数进行整定。
对象参数模型辨识方法(亦称现代的辨识方法)是在假定一种模型结构的基础上,通过极小化模型与过程之间的误差准则函数来确定模型的参数,比较常用的方法有最小二乘法、梯度校正法、极大似然法。
若模型结构无法事先确定,则必须利用结构辨识方法先确定模型的结构参数(如阶次、纯迟延等)。
在辨识得到对象的参数模型后,可用的参数整定方法有:极点配置整定法、相消原理法、内模控制法(IM C)、增益、相角裕量法(G PM)、基于二次型性能指标(I T A E/ IT E/ISE)的参数优化方法。
这类方法对特性分明的被控对象的控制参数整定是十分有效的,但这种方法比较复杂,要得到精确的数学模型,需要较复杂的试验手段和数学手段,并且这种方法对被控过程模型有较强的限制,因而对不能或难以用精确数学模型描述的复杂过程难以奏效。
若采用对象参数离线辨识,则整定为一离线的计算过程;若采用在线辨识,则整定为一在线的迭代优化过程。
1.2 基于对象非参数模型的整定方法非参数模型辨识方法(亦称经典辨识方法)获得的模型是对象的非参数模型,即对象的阶跃响应、脉冲响应、频率响应等,其表现形式是以时间或频率为自变量的实验曲线。
这种方法在假定过程是线性的前提下,不必事先确定模型的具体结构,因而可适用于任意复杂的过程。
其所得的非参数模型经适当的数学处理,可转变为参数模型——传递函数形式,而后应用适当的整定方法或计算公式可得控制器参数。
目前工程上常用测取过程对象的阶跃响应,然后由阶跃响应曲线确定过程的近似传递函数。
当阶跃响应曲线比较规则时,近似法、半对数法、切线法和两点法都能比较有效地导出近似传递函数。
当对象的阶跃响应曲线呈现不规则形状时,上述方法就不能获得满意的效果,这时可采用面积法来获取所需数据。
面积法计算量较大,且必须正确选择传递函数阶次。
阶跃响应法的局限性在于对含有积分作用的对象来说,开环阶跃响应会无限增大。
对象的非参数模型辨识方法除了阶跃响应法以外,还有脉冲响应法、频率响应法、相关分析法和谱分析法等。
在取得了对象的近似模型后,可应用很多整定方法和公式进行控制器参数整定,其中最著名的是Z—N整定公式[1]及Coh en—Co on整定公式[2]。
基于对象非参数模型的整定方法只可用于离线整定。
1.3 基于对象输出响应特征值的控制参数整定方法对于整定来说,传统对象模型中含有的冗余信息量往往很大,这些冗余信息并不影响控制器的参数整定,且控制器参数往往具有不确定性和不唯一性,一个经合理整定的控制器应能容忍对象模型的某些摄动而保持系统稳定。
由此可见,可以压缩对象模型的信息量,而抽取其主要特征进行参数整定。
目前,基于对象输出响应特征值来进行PID参数整定的方法较多,比较常用的是基于开环对象N yquist曲线上的一个特征点的知识来进行控制器参数整定。
比较著名的有闭环Z—N方法、继电整定法等。
闭环Z—N方法(也称临界比例度法、稳定边界法)是Zieg ler和N ichlos在1942年提出的,方法是将对象与一纯比例控制器接成闭环,将比例作用由小到大变化,直至系统输出出现不衰减的等幅振荡,记录下临界振荡周期Pu和增益Gu,则控制器参数可通过查表确定。
过程工业中存在许多不确定因素,要得到真正的等幅振荡并保持一段时间是相当困难的,如不慎常常会引起增幅振荡,对要求较严格的生产过程,这个方法是不实用的。
因此,可采用与临界比例度相类似的衰减曲线法,其大致思路是将对象与一纯比例控制器接成闭环,由小到大调整比例作用,使系统过渡过程达到四比一衰减,记下此时的控制器比例带δs和振荡周期Ts,然后根据由经验公式组成的表格计算出相应的优化整定参数。
李卫东等提出一种抽取对象特征参数的方法[3],其设计的主要步骤是将对象与一纯比例控制器接成闭环,由小到大调整其比例系数,使闭环系统的阶跃响应有较大的超调,此时的闭环对象单位阶跃响应近似一个二阶系统的衰减振荡,抽取其衰减振荡的周期Td,计算其衰减振荡的频率ωd=2π/Td,进而近似估算其产生等幅振荡时的临界振荡频率ωp,用所得特征参数计算PID控制器的参数,此方法也可避免系统出现等幅振荡,有一定的实用价值。
以上几种方法均是用比例控制器与对象接成闭环,Ast rom等人于1984年提出了继电整定法[4],用继电特性的非线性环节代替Z—N法中的比例控制器,它能使闭环系统自动地稳定在等幅振荡的状态,振荡的幅值也可通过改变继电特性的特征值控制。
其优点是不会出现增幅振荡现象,更不会使系统毁坏,缺点是对于纯滞后很小的低阶系统,整定得到的参数往往偏大,这是由于开环N yquist曲线与负实轴的交点离原点太近所致,另外,当存在噪声的场合,需用带滞环的继电环节,而不能使用理想继电环节。
由继电法得到特征参数后,可用幅值、相应裕度法(GPM)整定PID参数,也可用其他方法和公式。
抽取对象输出响应特征值的整定方法一般只用于离线整定。
2 不依赖于对象特性的整定方法一些整定方法在使用时不需获取被控对象的特性,有的方法是根据整个控制回路的特性指标调整控制参数,有的方法则是根据控制器自身的行为调整控制参数。
2.1 参数优化方法控制器的参数整定问题从运筹学的角度看,就是调整控制器的参数,在满足一定约束条件下,使某个目标函数达到最优(最大或最小)。
这样就需解决两方面的问题:提出合适的目标函数,采用适当的寻优策略。
参数优化方法的优点是它不需被控对象的数学模型,而只需用实验测取与目标函数相关的系统动态特征量如过渡过程时间ts、超调M p(指定调节指标型目标函数)或偏差e(误差积分型目标函数)。
用于控制器参数整定、寻优的目标函数必须与系统调节指标函数密切相关,反映系统的调节品质。
目前常用的有两类,一类是直接指定系统调节指标,如指定过渡过程时间Q(x)=(t s0-t s)2,t s为指定过渡过程时间,t s0为参数x下系统过渡时间,此时往往还有约束条件H(x)=(M p0-M p)2为最小;还有指定衰减率型的目标函数:Q(x)=(ψ0-ψ)2,ψ为要求衰减率,ψ0为参数x下系统的衰减率;另一类目标函数是误差目标函数,常用的有误差平方和积分:Q(x)=∫∞e2(t)dt (ISE)、平方误差矩积分:Q(x)=∫∞te2(t)dt (I T SE)、绝对误差的积分:Q(x)=∫∞|e(t)|dt (I AE)、绝对误差矩积分:Q(x)=∫∞t|e(t)|dt (IT AE)。
参数优化有两种途径,一是间接寻优,即写出目标函数的解析式,然后根据目标函数取极值的充分与必要条件,求出参数的最优解,间接寻优法需求出目标函数的Hessio n阵及梯度ΔQ(x),通过对方程组求解得出一组参数,使Hessio n阵正定,梯度为0,这组参数使目标函数最小,但在控制系统中,目标函数一般很难写成解析式,求出Hession阵更难;另一种途径是直接寻优,即直接在参数空间中按照一定的规律进行探索寻优,寻得的目标函数即为最小参数点。
直接寻优法又分为梯度法和爬山法,梯度法要求出目标函数的梯度ΔQ(x),与间接寻优法存在同样的问题。
控制器参数寻优中常用的是爬山法中的单纯形法。
参数优化方法可用于离线、在线整定。
参数优化方法也存在着一些缺陷,这表现在寻优目标函数的提出和确定及寻优策略的选取上。
在选取目标函数时,无论是直接指定调节品质指标,还是误差积分型指标,都存在缺陷。
在选取第一种目标函数时,指定超调量和过渡过程时间的指标对用户来说并不容易,因为理想的过渡过程时间和超调量对不同系统来说并不相同,且事先无法确定,而对指定衰减率型目标函数时,存在多值性问题,即几组不同的参数值都对应着相同的衰减率,也就是说,存在一簇等衰减率曲线,因此不能确定在保证衰减率的同时其他指标的最优性。
在选取误差积分目标函数时,寻优结果使系统衰减率偏大,在1左右,不能保证满足其他调节品质最优。
寻优策略采用单纯形法时,存在着初值敏感性,即寻优参数初始值和寻优初始步长选择不当时,单纯形寻优会陷入失败。
另外,控制系统的多值性,即调节指标与控制参数的非单值映射关系,也会导致寻优失败。
由此看来,参数优化方法应用于控制参数整定还有许多需要解决的问题。
2.2 智能整定法近年来,随着专家系统、模糊控制及人工神经元网络等人工智能技术的发展,智能控制得到迅速发展,而将智能技术应用于参数整定,就产生“智能整定”这一新的PID参数整定方法。
2.2.1 模式识别整定法模式识别法将专家系统技术引入参数整定,其思路是将P ID控制器与被控对象相连组成闭环系统,观察系统对设定值阶跃变化的响应或干扰的响应,根据实测的响应模式与理想的响应模式的差别调整调节器参数。
具体调整步骤则模仿有经验的过程控制工程师。
此方法包括以下几方面工作:按一定准则将闭环系统在一定输入下响应分为若干模式,并提取其模式特征量;根据实测特征量与理想模式特征量之间的差别对PID调节器参数进行整定。
PID控制方法已有很长的应用历史,广大控制工程师已对控制参数的整定积累了丰富的经验,因此,如果将数字P ID整定方法与专家系统技术融合起来,从模仿人的参数整定的推理决策入手,将操作者的整定技巧、经验归纳为一系列整定规则,通过对系统过渡过程模式的识别,并将整定规则运用于不同的模式,对PID参数进行整定。
这种方法既可用于在线,又可用于离线整定。
80年代早期Fox bo ro公司在市场上推出基于模式识别的称为Ex act的适应性PID调节器,它以阻尼和超调为指定指标,引入大量启发式知识。
Ex act的适应性控制已成功地应用于广泛的工业装置上。