基于修正型线性二次最优控制的PID参数优化方法及其应用

合集下载

控制系统中的PID调节方法与参数优化技巧

控制系统中的PID调节方法与参数优化技巧在自动控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制方式，它结合了比例、积分和微分三个部分，通过调节不同的参数可以实现对系统的稳定性和响应速度的控制。

PID控制器简单且易于实现，因此被广泛应用于各个领域的控制系统中。

本文将介绍PID调节方法以及参数优化的技巧。

1. PID调节方法1.1 比例控制（P控制）比例控制是PID调节中的基本部分，它通过比例放大被控量与参考量之间的差异，产生一个控制作用。

P控制可以提高系统的灵敏度和响应速度，缩小稳态误差，但对于系统抗干扰能力较差，容易导致系统不稳定。

1.2 积分控制（I控制）积分控制通过积分被控变量的偏差，使系统对稳态误差做出补偿。

I控制可以消除系统的稳态误差，提高系统的控制精度和稳定性，但过大的积分参数可能导致系统的超调和频率振荡。

1.3 微分控制（D控制）微分控制是通过微分变换被控变量的变化趋势，用来预测系统未来的动态响应。

D控制可以提高系统的响应速度和稳定性，减小超调，但如果微分参数设置不当，可能导致系统的噪声放大和过度补偿。

2. 参数优化技巧2.1 经验法则PID调节中的参数优化可以采用一些经验法则作为初步设置，例如：- 比例参数Kp：根据系统响应速度调整，若Kp过大将导致系统超调，若Kp过小则系统的响应速度较慢。

- 积分参数Ki：根据系统稳态误差调整，若Ki过大将导致系统超调和频率振荡，若Ki过小则无法完全消除稳态误差。

- 微分参数Kd：根据系统的抗干扰能力调整，若Kd过大将导致系统对噪声敏感，若Kd过小则无法有效预测系统未来的动态响应。

2.2 Ziegler-Nichols方法Ziegler-Nichols方法是一种经典的参数整定方法，它通过系统的临界响应特性来确定PID控制器的参数。

具体步骤如下：- 将比例参数Kp设置为零，逐渐增大，直到系统边界振荡的临界增益为Ku。

- 根据临界增益Ku，计算出比例参数Kp为Ku/2，积分时间Ti为临界振荡周期Tu*0.5，微分时间Td为临界振荡周期Tu*0.125。

PID控制器的参数整定及优化设计

PID控制器的参数整定及优化设计PID控制器是一种广泛应用于工业控制系统中的控制算法。

它的主要作用是根据被控对象的输入信号和输出信号之间的差异来调节控制器的输出信号，从而使被控对象的输出稳定在期望值附近。

而参数整定和优化设计是保证PID控制器能够正常工作和发挥最佳性能的关键。

参数整定是指根据被控对象的特性，选择合适的PID控制器参数，以确保系统的稳定性和快速响应。

参数整定一般分为两个步骤：初步参数整定和精细参数整定。

初步参数整定是通过经验法则或试验方法找到一个较为接近的参数组合，使得系统的响应能够满足基本需求。

常用的初步参数整定方法有：1.经验法则：根据被控对象的特性（如惯性、时滞等）选择经验的比例、积分和微分系数，并根据经验法则进行组合，如经验法则（1/4、1/2、1/8）。

2. Ziegler-Nichols方法：通过改变比例系数和积分时间来观察系统的响应特性，并根据一些准则选择合适的参数。

这种方法包括震荡法、临界比例法和临界周期法。

精细参数整定是通过对系统进行细致的分析和调整，以得到更加理想的控制性能。

常用的精细参数整定方法有：1.调整比例系数：增大比例系数可以提高系统的响应速度，但过大的比例系数可能导致系统震荡。

减小比例系数可以减小震荡，但会降低系统的响应速度。

2.调整积分时间：增大积分时间可以减小系统的静差，但过大的积分时间可能导致系统过冲或震荡。

3.调整微分时间：增大微分时间可以提高系统的稳定性，但过大的微分时间可能导致系统的噪声放大。

4.频率响应法：通过对系统的频率响应进行分析，计算出合适的PID 参数。

5.理论模型方法：通过建立系统的数学模型，采用现代控制理论方法进行参数整定。

优化设计是指对PID控制器的参数进行进一步调整，以满足系统优化的性能指标。

常用的优化设计方法有：1.最小二乘法：通过最小化控制误差的平方和来优化PID控制器的参数。

2.遗传算法：通过模拟自然进化的过程，利用种群中的个体进行参数和优化。

一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法

主变容量的实际计算结果作为基础，再加上所处地区的各种现代化的方向发展，从而打造出全新的开关系统，主要包括G （s ）y （t ）u （t ）e （t ）r +-PID图1 单回路反馈仿真控制系统控制器参数整定希望闭环控制系统具有如图设定值阶跃响应曲线，图中t p 为第一个峰值的时间。

器参数优化整定的目标是系统响应要快，即控制的初始阶段被控量尽快跟踪、到达设定值，同时闭环系统还要足够稳定，即控制的后期阶段被控量尽量少震荡，尽快稳定下来。

由于rytt p图2 闭环控制系统设定值阶跃响应曲线、α2为权重系数。

当通过最小化J 1优化整定参数时，式（2）等号右侧的第一项相当于快速性指标，第二项相当于稳定性指标，快速性和稳定性可通过权重系数大量仿真研究结果表明，通过权重系数α1、快速性和稳定性，对于不同被控对象没有具体明确的权重系数选取方法，很不方便。

考虑到闭环系统的快速性和稳定性与控制量的变化速度有关，为此，对式（2）进一步改进，提参数优化整定指标：为控制量的变化量；β为大于等于0取值可加快系统响应速度，增大β取值可减慢系统响yτT cy （∞）=K时间t （s）图3 被控对象阶跃响应曲线化整定算法步骤本文基于改进的性能指标式（3），采用遗传算法，按如1000.51.5y200300400时间t（s）改进性能指标ISE ITAE1图4 PID 控制效果比较曲线针对传统方法采用偏差积分型性能指标优化整定制器参数存在的不足，提出了一种改进的PID 控制器参数优化整定性能指标。

仿真研究结果表明，基于本文改进性能指标整定的PID 控制器，控制速度快同时超调量小，具有优良的控制性能。

参考文献镇，姜学智，李东海.PID 控制器参数整定方法综述[J].统自动化，1997，21（8）：79-83..分数阶PI λD μ控制及其应用研究[D].南京：东南大学，明，孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京：国防工业出版社，。

控制系统PID调节器设计方法及参数优化

控制系统PID调节器设计方法及参数优化PID调节器是控制系统中常用的一种控制器，用于调节系统的输出与给定的参考输入之间的误差。

PID调节器的设计方法及参数优化对于控制系统的稳定性、快速性和精确性有着重要的影响。

在本文中，我们将详细介绍PID调节器的设计方法以及参数的优化技术。

首先，我们来介绍PID调节器的设计方法。

PID调节器由比例控制器（P）、积分控制器（I）和微分控制器（D）三个部分组成。

比例控制器根据误差的大小来调节控制变量的输出；积分控制器用来消除静差，即使得系统的稳态误差为零；微分控制器用来预测误差的变化趋势，进一步改善系统的动态性能。

设计PID调节器的第一步是确定比例增益（Kp）、积分时间（Ti）和微分时间（Td）这三个参数的初始值。

通常情况下，可以先将比例增益设定为一个合适的值，然后逐步调整积分时间和微分时间。

比例增益的大小决定了系统对于误差的响应速度；积分时间的选择应该考虑系统的稳态误差；微分时间用来抑制系统的超调量。

在初始参数设定好之后，接下来就需要进行参数的优化。

常用的参数优化方法包括试错法、Ziegler-Nichols法和一些现代控制理论方法。

试错法是最直观的方法，通过反复尝试不同的参数值直到满足系统的要求。

Ziegler-Nichols法是一种经验法则，通过系统的临界增益和临界周期来确定参数。

现代控制理论方法则采用数学优化技术，通过最小化某个性能指标来确定最佳参数。

除了以上介绍的方法，还有一些参数优化的注意事项需要考虑。

首先，要注意避免参数的过调。

参数过大会导致系统不稳定，而参数过小则会导致系统响应过慢。

其次，要根据实际系统的特点来确定参数的取值范围，避免不合理的参数设定。

另外，对于非线性系统，可能需要采用自适应控制方法来实现参数的优化。

最后，还要提到一些现代控制理论中关于PID控制器的改进方法。

例如，可以采用二阶PID控制器来提高系统的动态性能和稳态精度。

还可以结合模糊控制、神经网络和遗传算法等方法来实现自适应的PID控制。

PID参数的调整方法

PID参数的调整方法PID控制器是一种广泛应用于工业自动化控制系统中的一种控制算法，通过对控制系统的反馈信号进行分析和调整，来实现对控制系统的稳定控制。

PID参数调整的目的是通过修改PID控制器的三个参数（比例增益P、积分时间Ti、微分时间Td），来达到最优的控制效果。

下面将介绍几种常见的PID参数调整方法。

1.经验法：经验法是一种直接根据经验经验的方法来调整PID参数的调整方法，是初学者常用的方法。

经验法的基本原理是通过系统的试验，根据实际的经验经验来进行参数的调整。

其流程主要包括以下几个步骤：1）选择一个适当的比例增益P，使系统能够快速而准确地响应，但不引起系统的振荡。

2）逐渐增加积分时间Ti，使系统的稳态误差趋于零。

3）逐渐增加微分时间Td，使系统的响应更加平稳。

2. Ziegler-Nichols 调参法：Ziegler-Nichols 调参法是一种基于试验的经验方法，适用于较简单的系统。

其主要思想是通过改变比例增益P、积分时间Ti、微分时间Td的值，找到系统的临界增益和周期，然后根据经验公式计算参数。

具体步骤如下：1）以较小的增量逐步增加比例增益P，使系统产生小幅振荡。

2）记录振荡周期Tosc和振幅Aosc。

3）根据经验公式计算PID参数：P = 0.6KoscTi = 0.5ToscTd = 0.125Tosc3. Chien-Hrones-Reswick 调参法：Chien-Hrones-Reswick 调参法是一种经验法，适用于非线性和阻滞比较大的系统。

该方法主要通过分析系统的特性来进行参数调整。

具体步骤如下：1）选择一个适当的比例增益P，使系统快速而准确地响应。

2）根据系统的阶跃响应曲线，确定时间常数τp（过程时间常数），并计算增益裕度Kr（Kr=τp/T p）。

3）根据Kr的值，选择合适的积分时间Ti和微分时间Td。

4.自整定法：自整定法是一种根据系统的特性自动调整PID参数的方法，适用于不断变化的复杂系统。

基于改进强化学习的PID参数整定原理及应用

基于改进强化学习的PID参数整定原理及应用作者：高瑞娟吴梅来源：《现代电子技术》2014年第04期摘要：控制系统的响应特性取决于控制律参数，经典的 PID 方法难以实现参数的自整定。

强化学习能够通过系统自身和环境的交互实现参数的自动调整，但是在控制律参数需要频繁调整的应用场合，常规的强化学习方法无法满足实时性要求，而且容易陷入局部收敛。

对传统的强化学习方法加以改进后，加快了在线学习速度，提高了强化学习算法的寻优能力。

仿真结果表明，该方法可以在一定范围内快速求得全局最优解，提高控制系统的自适应性，为控制系统参数的自整定提供了依据。

关键字： PID；参数整定；强化学习；控制系统中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）04⁃0001⁃04Principle and application of PID parameter tuning based on improved reinforcement learningGAO Rui⁃juan， WU Mei（College of Automation， Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710129， China）Abstract： The response characteristics of control system depend on the control law parameter.The classic PID method is difficult to achieve the parameter self⁃tuning.Through the interaction of system itself and the environment， parameters can be adjusted automatically by reinforcement learning.However， in the application occasions where the control law parameters requires to be adjusted frequently， the conventional reinforcement learning methods cannot meet the real⁃time requirements， and is easy to fall into local convergence.Based on the traditional reinforcement learning methods， an improvement method which can accelerate the learning speed and improve the optimizing ability of reinforcement learning algorithm is proposed.The simulation results show that this method can get global optimal solution quickly and improve the adaptivity of the control system in a certain range.It provided a basis for the improvemen t of control system’s parameter self⁃tuning.Keywords： PID； parameter tuning； reinforcement learning； control system0 引言在现代技术高速发展的今天，反馈的概念已被广泛应用于自动控制理论中。

基于改进DE算法的PID参数整定

第26卷第9期2019年9月仪器仪表用户INSTRUMENTATIONVol.262019 No.9基于改进DE算法的PID参数整定王剑平（浙江省能源集团有限公司，浙江义乌 071003）摘要：在现代工业生产过程中，90%以上的闭环控制系统使用PID 控制器，PID 控制器参数的优劣直接影响到系统的控制性能，如何寻找更加优秀的控制器参数成为关键。

差分进化法是一种全局寻优算法，具有较强的收敛性和鲁棒性能。

在应用差分进化法的基础上，采用了新的线性调整变异因子和线性调整交叉因子，获得了更快的响应速率和控制性能。

对变异向量添加修补算子，并且使用了ITAE 和控制器输出进行双指标加权的取优函数，获得了更加优秀的控制效果，并进行仿真验证，引出了下一步的研究方向。

关键词：差分进化；变异因子；交叉因子；PID 参数中图分类号：TP273 文献标志码：APID Parameter Tuning Based on Improved DE AlgorithmWang Jianping（Zhejiang Energy Group Co., Ltd., Zhejiang, Yiwu,071003, China）Abstract：In modern industrial production process, more than 90% of closed-loop control systems use PID controllers. Theadvantages and disadvantages of PID controller parameters directly affect the control performance of the system. How to find better controller parameters becomes the key. Differential evolution method is a global optimization algorithm with strong convergence and robust performance. Based on the application of differential evolution method, this paper adopts a new linear adjustment varia-tion factor and linear adjustment crossover factor to obtain faster response rate and control performance. Adding the repair operator to the mutation vector, and using the ITAE and controller output for the double-index weighted optimization function, obtained better control effects and simulated verification, which led to the next research direction.Key words：differential evolution；mutation factor；crossover factor；PID parameter0 引言PID 控制器结构简单，鲁棒性强，适用性强，在实践过程中易于理解和实施。

一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法[发明专利]

专利名称：一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法
专利类型：发明专利
发明人：雎刚,钱晓颖
申请号：CN201610465240.8
申请日：20160623
公开号：CN106054596A
公开日：
20161026
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法。

该方法根据被控热工过程的传递函数，通过仿真计算过程的阶跃响应曲线的特征参数稳态增益K、滞后时间τ和惯性时间T，根据K、τ和T采用传统的Z‑N工程整定法整定PID控制器的三个参数比例系数K、积分系数K和微分系数K，根据整定结果确定K、K和K参数的优化值搜索范围；采用遗传算法，基于改进的积分型性能指标及其相应的适应度函数，优化PID控制器的三个参数K、K和K。

采用本发明方法整定的PID控制器具有很好的控制性能。

申请人：东南大学
地址：210096 江苏省南京市四牌楼2号
国籍：CN
代理机构：江苏永衡昭辉律师事务所
代理人：王斌
更多信息请下载全文后查看。

基于改进搜寻者优化算法的PID控制

基于改进搜寻者优化算法的PID控制刘俊【摘要】针对传统PID参数整定方法存在精度低、稳定性差,且被控制系统易受噪声影响等缺点,提出一种基于改进搜寻者优化算法(ISOA)的PID控制方法.采用Z-N 方法得到的PID参数整定值指导初始种群的产生和个体寻优范围的确定,再引入变异操作方法和个体进化方向引导策略,从而提高PID参数优化精度,并结合Kalman 滤波器实现对被控系统中控制噪声和测量噪声的滤波处理.仿真结果表明,与基于标准搜寻者优化算法(SOA)的PID控制方法比较,基于ISOA算法和Kalman滤波器的PID控制,不仅可以获得更优的PID参数,而且能够有效抑制控制过程中的噪声干扰,实现了高精度、强鲁棒性的PID控制.%In order to overcome the disadvantages of traditional PID setting methods, such as low precision, poor stability, suscep-tibility to noise, and so on, a PID control method is proposed based on improved seeker optimization algorithm ( ISOA) . This method adopts the Z-N method to calculate PID setting values to guide the production of initial population and the determination of searching range. Meanwhile, mutation method and guidance strategy of evolutionary direction are added to improve the accuracy of PID parameter optimization, and Kalman filter is used to filter control noise and measure noise in controlled systems. The simulation results show that, compared with the PID control method based on standard seeker optimization algorithm ( SOA) , the PID control method based on ISOA and Kalman filter can achieve better optimal PID parameters and effectively eliminate noiseinterference in the process of control, which achieves PID control with high precision and good robustness.【期刊名称】《西华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】6页(P29-34)【关键词】搜寻者优化算法;PID参数;卡尔曼滤波器;变异操作;Z-N整定方法【作者】刘俊【作者单位】商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西商洛 726000【正文语种】中文【中图分类】TP273·机电工程·PID控制是工业生产中应用广泛的控制方法，其中PID参数的自适应整定是控制过程中至关重要的环节[1]。

控制系统中的PID调节算法优化

控制系统中的PID调节算法优化PID调节算法是控制系统中最为经典、常用的一种算法，其在自动化控制领域中具有重要作用。

但是，在实际应用过程中，往往需要对PID调节算法进行优化，以适应不同的控制任务。

一、PID调节算法的基本原理在控制系统中，PID调节算法是一种被广泛采用的基于反馈控制的算法，其基本原理是通过对控制对象的误差进行连续和谐振荡，来实现对控制对象的快速响应和精确控制。

PID调节算法的基本框架由三部分组成，即比例控制、积分控制和微分控制。

其中，比例控制部分用于反映控制对象与设定值之间的差异大小；积分控制部分用于反映控制对象的持续误差大小；微分控制部分用于反映控制对象误差的变化速度。

二、PID调节算法的应用场景PID调节算法广泛用于各种控制系统中，如机械控制、电力控制、自动化控制等。

例如，在液压系统中，往往需要通过PID调节算法来实现对液压系统的压力、流量等参数的精确控制。

在机械控制中，通过 PID 调节算法可以实现对机械臂的姿态控制，进而实现对机械臂的运动轨迹的控制。

在自动化控制中，可以通过PID调节算法实现对各种参数（如温度、湿度等）的控制。

三、PID调节算法的优化方法在实际应用过程中，PID调节算法往往需要进行优化，以提高其控制精度和稳定性。

常用的优化方法主要有以下几种：1. 参数整定优化。

PID调节算法的参数需要根据具体系统的特点进行调整。

传统的参数整定方法主要有一般试控法、Ziegler-Nichols方法、规则模糊逻辑方法等。

2. 智能算法优化。

相对于传统的参数整定方法，智能算法优化更加精准、高效。

常用的智能算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

3. 噪声补偿优化。

在实际应用中，噪声是影响控制精度的一个重要因素。

噪声补偿方法可以通过采用滤波器、噪声预测等方式减少噪声对控制结果的影响。

4. 模型预测控制。

模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法，它可以有效地优化PID调节算法的控制效能，在多变量系统控制中具有重要应用。

PID控制算法、改进与应用REV

微机控制就是用软件实现D（s）算式，这样输入的信号必须经过 A/D转换器对e（t）进行采样得到e*（t），然后经过保持器H（s）将此离散信号变换成近似e（t）的信号eh（t），才能加到D（s）上去。为此，用D（z）近似D（s）求Z变换表达式时，不能简单地只将D（s）进行变换，而应包括H（s）在内
2

u (k ) 2u (k 1) u (k 2) T2
用差分变化法推导惯性环节 D( s ) 由 D( s )
1 的差分方程 T1 s 1
U (S ) 1 有 (T1 s 1)U (s) E ( s) E ( S ) T1 s 1
化成微分方程： T1
du(t ) u (t ) e(t ) dt
PID控制算法、改进与应用
PID控制器之所以经久不衰，主要是因为它有以下优点： 1. 技术成熟 2. 易被人们熟悉和掌握 3. 不需要建立数学模型 4. 控制效果好
PID控制算法、改进与应用
1 PID控制及作用 PID调节器是一种线性调节器，这种调节器是将设定值r（t）与输出值c（t）进行比较构成控制偏差 e（t）＝r（t）－c（t）将其按比例、积分、微分运算后，并通过线性组合构成控制量，如图所示，所以简称为P（比例）、I（积分）、D（微分）调节器。
e 用泰勒级数展开为 T 和 T T T2 2 T T2 2 e 2 1 s s e 2 1 s s 2 8 2 8
若近似只取前两项代入式（6-11)，则得
T 2 s s 1 2 Ts 2 T z T 2 2 Ts 1 s s 1 2 T 1
因为 z
1
e
Ts
上式变为
1 e Ts D( z ) Z [ D( s )] Z[ H (s) D(s)] s

基于线性二次最优控制PID参数优化方法的泵控马达系统研究

维普资讯
第２卷第３期１
２００７年９月
黑
龙
江
工
程
学
院
学
报（自然科学版）
Ｖ０．１№ ．１２３Ｓｐ．２０ｅ，０７
ＪｕｎｌｆＨｅｌｎｊｎｎｔｔｔｆＴｅｈｏｏｙｏｒａｉｇｉｇＩｓｉｅｏｃｎｌｇｏｏａｕ
基于线性二次最优控制ＰＤ参数优化方法Ｉ的泵控马达系统研究
须莹
（黑龙江工程学院机电工程系，黑龙江哈尔滨１０５）５００摘要：结合电液比例控制试验台上的泵控马达系统的组成、液压回路原理，重点讨论试验台上的泵控马达系统的
ｍｏｏｏａｉｎｒｓｎｅｓｂａｅ．ｅｒｓｌｏｅｈｄｓｎｅｆｒｎｅｏＱｓｂｔｒｔａｔｒｔｔｐｓｔｉｄＴｈｅｕｔｓｗｄｔｅａｊｔｔｒｍａｃｆＲｗａｅｔｈｎｒｏｅｏｗａｏｎｓｈｍｅｐｏｕＬｅ
ｐｏｓｄａｄｉｔｏｕｅｈｔｏｓｆｃｎｔｎａｅｃｎｒｌＬＤｎＱＲｏｔｏ．ｉａｅｌｔｏｕｅｒｐｅｎｒｄｃｄｔｅｍபைடு நூலகம்ｈｄｏｓａｔｔｏｔｏ：ＰｏｎｏｒａｄＬｃｎｒ１Ｔｈｓｐｐｒａｓｉｒｄｃｄｏｎ
Ｓｕｙｏｕｐｃｎｔｏｏｏｙｔｍａｅｔｄｎｐｍｏｒｌｍｔｒｓｓｅｂｓｄ
ｏｉａｕｄｉｐｉｉｉｏｔｏＤａａｅｅｎｌｎｅｒｑａｒｃｏｔｍｚｎｇｃｎｒｌＰＩｐｒｍｔｒ

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真0.前言由于传统的PID调节器算法简单、鲁棒性好及可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性系统，然而实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规的PID控制器不能达到理想的控制效果。

计算机技术和智能控制理论的发展为复杂动态不确定系统的控制提供了新的途径。

神经网络技术、模糊控制技术、遗传算法优化技术等智能控制技术发展很迅速。

将智能技术与数字PID控制结合起来，应用于工控现场，将有着广阔的发展前景。

近年来，神经网络由于具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能，因而受到了控制界的关注，在系统辨识与控制中得到了应用。

本文在自调整单神经元PID控制器中引入最优控制理论中的二次型性能指标，通过修改神经元控制器的权系数来使性能指标趋于最小，从而实现了对控制器性能的优化。

1.最优化技术及自适应PI D控制算法所谓最优控制问题,就是寻找一个控制系统的最优控制方案或最优控制规律,使系统能最优地达到预期的目标。

线性二次型最优控制系统是一类重要的最优控制系统。

这类系统得到的最优控制规律是状态变量的反馈形式,易于在工程上实现。

一般的自适应控制算法需要对过程进行辨识,然后再设计出自适应控制规律,从而限制了自适应控制算法的应用。

由Marsik和Strejc在1986年提出的无需辨识的自适应控制算法,其机理是根据过程误差的几何特性建立性能指标,这种算法无需辨识过程参数,只要在线检测过程的期望输出和实际输出,即可形成自适应控制器的控制规律。

2.基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PI D控制算法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，权系数的调整是按照有监督的Hebb学习规则实现的。

单神经元自适应控制PID控制结构如图1所示。

图 1 单神经元自适应PID 控制结构图中：rin 是给定值, yo u t 是输出值, e z rin yout ==-，这里1()x e k =；2()x e k = ；3()2(1)(2)x e k e k e k =--+-。

基于改进性能指标的智能PID参数整定算法

32基于改进性能指标的智能PID参数整定算法基于改进性能指标的智能PID参数整定算法An Intelligent PID Tuning Algorithm for First Order Lag System Basedon Improved Performance Index刘小蒙陈天明梁逸敏俞纪鲲（浙江邦业科技股份有限公司，浙江抗州310053)摘要:针对工业过程中经常遇到的一阶滞后系统，综合考虑了系统的响应时间、超调量、鲁棒性、噪声干扰等影响因素，提出了改进性能指标的智能P ID参数整定算法。

将改进的性能指标作为目标函数，通过布谷鸟搜索算法进行全局寻优，进而得到一组最优的P ID参数。

通过仿真分析，验证了该算法的有效性和优越性。

关键词院PID参数整定，一阶滞后系统，改进型性能指标，布谷鸟搜索Abstract:Intelligent PID parameter tuning algorithms with improved performance index which taking the influence of system response time,over shoot,robustness and noise into consideration is proposed for first order delay system which is common in industrial process.A group of optimized PID parameters are calculated through the cuckoo optimization algorithm which takes improved performance index as the objective function.The effectiveness of the algorithm is verified by simulation.Keywords:PID Tuning,first-order lag system,improved performance index,Cuckoo Search目前基于智能优化算法的P ID参数整定对于性能指标大都是选择误差积分的形式，即以响应曲线与稳态响应值之间的误差作为积分对象，这些指标一定程度上能够代表响应曲线的优劣，但存在以下问题[5]:1冤不能完全适应个性化的工程应用。

PID参数设置及调节方法

PID参数设置及调节方法PID控制器是一种通过对被控对象的测量值与参考值进行比较，并根据误差值来调整控制器输出的方法。

PID参数的设置和调节是PID控制的关键部分，合理的参数设置可以使系统稳定性和响应速度达到最佳状态。

本文将详细介绍PID参数的设置方法以及常用的调节方法。

一、PID参数设置方法：1.经验法：通过实际系统控制经验来设置PID参数。

a.暂时忽略I和D项，先将P参数设为一个较小的值进行试控，观察系统的响应情况。

b.根据实际系统的特性，逐渐增大P参数，直至系统开始发散或产生剧烈振荡，这时就找到了P参数的临界值。

c.根据实际系统的稳态误差，调整I参数，使系统能够快速消除稳态误差。

d.根据系统的动态响应情况，调整D参数，使系统的超调量和响应速度达到最优。

2. Ziegler-Nichols方法：利用开环实验数据来设置PID参数。

a.将系统工作在开环状态下，即没有反馈控制。

b.逐步增大控制器的P参数，直至系统开始发散或产生剧烈振荡，记下此时的P临界值Ku。

c.通过实验得到的P临界值Ku，可以根据以下公式得到PID参数：-P参数：Kp=0.6*Ku-I参数：Ti=0.5*Tu-D参数：Td=0.125*Tu其中，Tu为系统开始发散或产生剧烈振荡时的周期。

3. Cohen-Coon方法：利用闭环实验数据来设置PID参数。

a.在系统工作在闭环状态下，进行阶跃响应实验。

b.根据实验得到的曲线，计算响应曲线的时间常数T和该时间常数对应的增益K。

c.根据以下公式计算PID参数：-P参数：Kp=0.5*(K/T)-I参数：Ti=0.5*T-D参数：Td=0.125*T二、PID参数调节方法：1.手动调节法：通过观察系统响应曲线和实际系统需求来手动调整PID参数。

a.调整P参数：增大比例系数可以加快系统的响应速度，但可能会引起系统的振荡；减小比例系数可以减小系统的超调和振荡，但可能会导致响应速度过慢。

b.调整I参数：增大积分系数可以消除系统的稳态误差，但可能会使系统响应速度变慢或产生振荡；减小积分系数可以减小系统的超调和振荡，但可能会引起稳态误差。

提升效率实用技巧分享如何优化PID调节

提升效率实用技巧分享如何优化PID调节PID调节是一种常见的控制算法，在许多自动化系统中得到广泛应用。

然而，如何优化PID调节以实现更高的效率仍然是一个挑战。

本文将分享几种提升效率的实用技巧，帮助读者优化PID调节。

一、合理设定PID参数首先，合理设定PID参数是提升效率的重要一步。

PID调节的三个参数分别是比例系数（P）、积分系数（I）和微分系数（D）。

根据被控对象的特性和控制需求，选择合适的参数值对于增加系统的响应速度和稳定性至关重要。

通常，可以采用试错法，根据实际情况逐渐调整参数值，观察系统的响应情况，并根据实验结果进行调整，直到获得较为理想的控制效果。

二、滤波处理在实际控制过程中，由于环境噪声、传感器误差等干扰，测量信号通常会存在一定的噪声。

为了提高PID调节的精度和稳定性，可以采用滤波处理来减少噪声的影响。

常见的滤波方法有移动平均滤波、中值滤波等，可以根据实际情况选择合适的滤波算法，对测量信号进行处理，提高系统的鲁棒性和可靠性。

三、反馈修正PID调节的基本原理是通过不断调整控制量，使得系统输出与设定值之间的误差趋于零。

然而，在实际应用中，受到各种因素的影响，系统可能存在偏差或不确定性。

为了更好地确保控制效果，可以采用反馈修正的方法。

例如，通过引入额外的传感器或监测设备，实时监测系统的状态，及时修正误差，保持系统在稳定状态下运行。

四、增加自适应性在一些复杂的控制系统中，系统的参数可能随时间或操作条件的改变而发生变化。

为了适应这种变化，可以增加PID调节的自适应性。

通过监测系统的动态特性和实时反馈信息，不断调整PID参数，使得系统能够自动适应参数的变化，提高控制效果和稳定性。

常见的自适应方法包括模型参考自适应控制、模糊控制等，可以根据实际需求选择合适的方法进行应用。

五、外部环境优化除了对PID调节进行优化外，还可以通过改善系统的外部环境来提升效率。

例如，优化传感器的选择和安装位置，减少干扰源的影响；改进执行机构的性能和响应速度，提高系统的控制精度和响应速度；优化控制策略和算法，提高系统的自适应能力和鲁棒性等。

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

第 37 卷第 3 期 2019 年 5 月
吉林大学学报（信息科学版） Journal of Jilin University （ Information Science Edition）
文章编号： 1671-5896（ 2019） 03-0292-07
Vol． 37 No． 3 May 2019
parameter optimization
0引言
PID 控制器具有实现容易、原理简单、鲁棒性强、调整简单和可靠性高等优点，在现今工业生产控制
收稿日期： 2018-11-11 基金项目：国家自然科学基金资助项目（ 51504085）；黑龙江省留学归国人员科学基金资助项目（ LC2017026）作者简介：边莉（ 1978— ），女，河北涿州人，广东海洋大学副教授，博士，硕士生导师，主要从事人工智能、阵列信号处理研究，
Ant Lion Optimization Algorithm
BIAN Li1 ，HE Hui2 ，YANG Yanfang2 ，LIU Wenjing2
（ 1． School of Electronics ＆ Information Engineering，Guangdong Ocean University，Zhanjiang 524088，China； 2． School of Electronics ＆ Information Engineering，Heilongjiang University of Science ＆ Technology，Harbin 150022，China）
基于改进型蚁狮算法的 PID 控制器参数优化
边莉1 ，何辉2 ，杨彦方2 ，刘文静2
（ 1．广东海洋大学电子与信息工程学院，广东湛江 524088； 2．黑龙江科技大学电子与信息工程学院，哈尔滨 150022）