pid控制器参数

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1、基于微粒群优化的鲁棒PID控制器参数整定方法研究作　　者徐志成来　　源化工自动化及仪表摘　　要针对复杂工业过程中存在的一类模型不确定问题,提出一种新的鲁棒PID控制器参数整定方法.通过将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个max-min优化问题,利用微粒群优化(PSO)的协作算法对之进行求解,能获得某种鲁棒性能指标最优的PID控制器.对连续搅拌反应釜系统的实例仿真结果表明:与其它典型鲁棒PID控制器设计方法相比,本方法得到的PID控制器具有更强的鲁棒性和抗干扰能力,当过程操作范围发生大的变化时,利用本方法设计的鲁棒PID

2、控制器能获得满意的结果.基于微粒群优化的鲁棒PID控制器参数整定方法研究·0引言由于液压伺服系统的固有特性(如死区、泄漏、阻尼系数的时变性及负载干扰的存在)，系统往往会呈现典型的不确定性和非线性特性。这类系统一般非常难精确描述控制对象的传递函数或状态方程，而常规的PID控制又难以取得良好的控制效果。另外，单一的模糊控制虽不必精确的数学模型，不过却极易在平衡点附近产生小振幅振荡，从而使整个控制系统不能拥有良好的动态品质。本文针对这两种控制的优缺点并结合模糊控制技术，探讨了液压伺服系统的模糊自整定PID控制方法，同时利用MATL

3、AB软件提供的Simulink和Fuzzy工具箱对液压伺服调节系统的模糊自整定PID控制系统进行仿真，并和常规PID控制进行了比较。此外，本文还尝试将控制系统通过单片机的数字化处理，并在电液伺服实验台上进行了测试，测试证实：该方法能使系统的结构简单化，操作灵活化，并可增强可靠性和适应性，提高控制精度和鲁棒性，特别容易实现非线性化控制。1模糊PID自整定控制器的设计本控制系统主要完成数据采集、速度显示和速度控制等功能。其中智能模糊控制由单片机完成，并采用规则自整定PID控制算法进行过程控制。整个系统的核心是模糊控制器，AT89

4、C51单片机是控制器的主体模块。电液伺服系统输出的速度信号经传感器和A／D转换之后进入单片机，单片机则根据输入的各种命令，并通过模糊控制算法计算控制量，然后将输出信号通过D／A转换送给液压伺服系统，从而控制系统的速度。该模糊控制器的硬件框图如图1所示。模糊控制器的主程式包括初始化、键盘管理及控制模块和显示模块的调用等。温度信号的采集、标度变换、控制算法及速度显示等功能的实现可由各子程式完成。软件的主要流程是：利用AT89C51单片机调A／D转换、标度转换模块以得到速度的反馈信号，然后根据偏差和偏差的变化率计算输入量，再由模糊

5、PID自整定控制算法得出输出控制量。启动、停止可通过键盘并利用外部中断产生，有按键输入则调用中断服务程式。该程式的流程图如图2所示。2模糊控制器算法研究采用模糊PID自整定控制的目的是使控制器能够根据实际情况调整比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd，以达到调节作用的实时最优。该电液伺服系统的Fuzzy自整定PID控制系统结构如图3所示。为了简化运算和满足实时性需求，即该调节系统的基本控制仍为PID控制，但使PID调节参数由模糊自整定控制器根据偏差e和偏差变化率ec进行自动调整，同时把模糊自整定控制器的模糊部分按Kp、Ki

6、和Kd分成3部分，分别由相应的子推理器来实现。2.1输入值的模糊化模糊自整定PID控制器是在fuzzy集的论域中进行讨论和计算的，因而首先要将输入变量变换到相应的论域，并将输人数据转换成合适的语言值，也就是要对输入量进行模糊化。结合本液压伺服系统的特性，这里选择模糊变量的模糊集隶属函数为正态分布，具体分布如图4所示。根据该规则可把实际误差e、误差变化率ec(de／dt)对应的语言变量E、EC表示成模糊量。E、EC的基本论域为[-6，+6]，将其离散成13个等级即[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4

7、，+5，+6]。考虑到控制的精度需求，本设计将[-6，+6]分为负大[NB]、负中[NM]、负小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]等7个语言变量，然后由e、ec隶属函数根据最大值法得出相应的模糊变量。2.2模糊控制规则表的建立(1)Kp控制规则设计在PID控制器中，Kp值的选取决定于系统的响应速度。增大Kp能提高响应速度，减小稳态误差；不过，Kp值过大会产生较大的超调，甚至使系统不稳定减小Kp能减小超调，提高稳定性，但Kp过小会减慢响应速度，延长调节时间。因此，调节初期应适当取较大的Kp值以提高响

8、应速度，而在调节中期，Kp则取较小值，以使系统具有较小的超调并确保一定的响应速度；而在调节过程后期再将Kp值调到较大值来减小静差，提高控制精度。Kp的控制规则如表1所列。(2)Ki控制规则设计在系统控制中，积分控制主要是用来消除系统的稳态误差。由于某些原因(如饱和非线性等)，积分过程有可能