pid参数优化算法研究

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1、PID参数优化算法研究陕西科技大学何佳佳【摘要】PID参数优化是自动控制领域研究的一个重要问题。本文主要介绍了PID参数优化算法以及近年来在此方面取得的的研究成果，并对未来PID参数优化的研究方向作了展望。【关键词】PID控制；算法；参数优化StudyofalgorithmsonPIDparameteroptimizationHEJiajia,HOUZai-enAbstract:PIDparameteroptimizationisanimportantprobleminautomaticcontrol

2、lingfield.TheAlgorithmsofPIDparameteroptimizationandthelatestachievementsinthisaspectaremainlyintroducedinthispaper,andthefuturedirectionsofPIDparameteroptimizationarealsodiscussed.Keywords:PIDcontrol;algorithm;parameteroptimization　1引言PID控制即比例-积分-微分(Pr

3、oportion-Integral-Derivative)控制，它是建立在经典控制理论上的一种控制策略。在工业过程控制系统中，当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或精确的数学模型难以建立，或控制理论的技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时最常用的就是PID控制。即使我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，也适合采用PID控制技术。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。它是迄今为止历史最悠久，生命

4、力最强的控制方式，国内外95%[1]以上的控制回路仍然采用PID结构。在控制理论和技术飞跃发展的今天，PID控制器仍被广泛应用主要是因为其控制结构简单，稳定性能好，可靠性高，易于实现等优点，而且许多高级控制都是以PID控制为基础的。而PID控制效果完全取决于PID参数的整定与优化，因此，PID参数的整定[2-6]与优化算法显得尤为重要。为了实现最优PID控制，PID参数优化算法已成为国内外控制理论研究的一个热点，由于单纯形法[7-8]等算法运算量大，而且极易陷入局部最优[9]，因此需要找一种简单而高效

5、的PID参数优化算法。近年来，随着计算机技术的发展，一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用，特别是模拟进化算法，在理论研究和应用研究方面都相当活跃。目前，对PID参数优化算法的研究仍在继续，许多期刊不断地发表新的研究成果。本文主要介绍了五种PID参数优化算法，并对PID参数优化算法的发展作一综述。2PID参数优化简介PID控制器由比例，积分和微分环节组成，其控制规律可表示为：（1）将式（1）写成传递函数形式：（2）其中，为比例系数；为积分时间常数；为微分时间常数。PID参数优化通常由两部分组成，分别

6、为目标函数与优化算法的选取。PID参数优化的目标函数通常是控制系统性能指标的定量描述，而控制系统的性能指标通常包括动态和静态两个方面。动态性能指标用于反应控制系统的瞬态响应情况，体现在：（1）控制系统的准确性或控制精度，通常用稳态误差来描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差[3]；（2）响应的快速性，通常用上升时间（系统输出值第一次达到稳态值的时间）来定量描述；（3）控制系统的稳定性，通常用超调量和调节时间来描述。PID控制器的比例环节可以缩短系统响应时间，积分环节可以减小系统稳态误差，微分环节可以改

7、善系统超调量，因此，可以通过调整，，这三个参数来改善动态性能指标，使系统的控制性能达到给定的要求。从优化的角度来说，就是在这三个变量的参数空间寻找最优值，使系统的控制性能达到最优。3PID参数优化算法3.1基于遗传算法的PID参数优化遗传算法(GeneticAlgoricthm-GA)是一种新发展起来的优化算法，它起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。从60年代起，密执根大学的Hollstien，Bagley和Rosenberg等人的博士论文即与遗传算法密切相关，而JohnH.Holland教授

8、1975年出版的《AdaptationinNatualandArtificialSystems》[11]一书被认为是遗传算法的经典之作，该书给出了遗传算法的基本定理，并给出了大量的数学理论证明。DavidE.Goldberg教授1989年出版的《GeneticAlgorithms》[12]一书通常认为是对遗传算法的方法、理论及应用的全面系统的总结，它的出版标志着遗传算法的诞生。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化进程而形成的一种自适应全局优化概率搜