卡尔曼滤波器在PID控制中的仿真研究
学生--PID控制MATLAB仿真实验
计算机控制技术实验指导书（MATLAB版）机电学院杨蜀秦编2012-11-19实验一 连续系统的模拟PID 仿真一、基本的PID 控制 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。
模拟PID 控制系统原理框图如图1-1所示。
图1-1 模拟PID 控制系统原理框图PID 控制规律为：⎪⎪⎭⎫⎝⎛++=⎰dt t de T dt t e T t e k t u DtI p )()(1)()(0或写成传递函数的形式⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++==s T s T k s E s U s G D I p 11)()()( Ex1 以二阶线性传递函数ss 251332+为被控对象，进行模拟PID 控制。
输入信号)2.0*2sin()(t t r π=，仿真时取3,1,60===d i p k k k ，采用ODE45迭代方法，仿真时间10s 。
仿真方法一：在Simulink 下进行仿真，PID 控制由Simulink Extras 节点中的PID Controller 提供。
仿真程序：ex1_1.mdl ，如图1-2所示。
图1-2 连续系统PID 的Simulink 仿真程序连续系统的模拟PID 控制正弦响应结果如图1-3所示。
图1-3 连续系统的模拟PID 控制正弦响应仿真方法二：在仿真一的基础上，将仿真结果输出到工作空间中，并利用m 文件作图。
仿真程序：ex1_2.mdl ，程序中同时采用了传递函数的另一种表达方式，即状态方程的形式，其中[]0,01,1330,25010==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=D C B A ，如图1-4所示。
m 文件作图程序：ex1_2plot.mclose all ;plot(t,rin,'k',t,yout,'k'); xlabel('time(s)'); ylabel('r,y');二、线性时变系统的PID 控制 Ex2 设被控对象为Jss Ks G +=2)(，其中)2sin(300400),6sin(1020t K t J ππ+=+=，输入信号为)2sin(5.0t π。
PID控制算法及MATLAB仿真分析
题目：以PID控制进行系统仿真学院自动化学院专业班级工业自动化111班学生姓名黄熙晴目录1 引言 (1)1.1本论文研究内容 (1)2 PID控制算法 (1)2.1模拟PID控制算法 (1)2.2数字式PID控制算法 (3)2.3PID控制算法的改进 (5)2.3.1微分项的改进 (5)2.3.2积分项的改进 (9)2.4模糊PID控制算法 (11)2.4.1模糊推理的系统结构 (12)2.4.2 PID参数在线整定原则 (12)2.5PID控制器研究面临的主要问题 .................................. 错误！未定义书签。
3 MATLAB编程和仿真 (13)3.1PID控制算法分析 (13)3.2MATLAB仿真 (15)4结语 (20)参考文献...................................................................................... 错误！未定义书签。
1 引言PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。
光学表面等离子共振生物传感技术受温度影响很大，因此设计高精度的温度控制器对于生物分析仪十分重要。
研究PID的控制算法是PID控制器整定参数优化和设定的关键技术之一。
在工业过程控制中，目前采用最多的控制方式依然是PID方式。
它具有容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点，同时它原理简单，参数物理意义明确，理论分析体系完整，并为工程界所熟悉，因而在工业过程控制中得到了广泛应用。
在实际的应用中，许多被控过程机理复杂，具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点，特别是在噪声、负载扰动等因素的影响下，参数复杂烦琐的整定过程一直困扰着工程技术人员。
为了减少参数整定的工作量，克服因环境变化或扰动作用造成系统性能的降低，就要提出一种PID控制参数的自动整定。
1.2本论文研究内容本文在介绍传统的PID控制算法，并对传统算法改进后，在学习的基础上提出一种模糊参数自整定方法，这种模糊控制的PID算法必须精确地确定对象模型。
PID控制和其MATLAB仿真
序号，k=1,2,……,e (k-1)和e (k)分别为第(k-
1)和第k时刻所得旳偏差信号。
1.3.1 位置式PID控制算法
• 位置式PID控制系统
1.3.1 位置式PID控制算法
根据位置式PID控制算法得 到其程序框图。
在仿真过程中，可根据实 际情况，对控制器旳输出 进行限幅：[-10，10]。
• 变速积分旳基本思想是，设法变化积分项旳累加 速度，使其与偏差大小相相应：偏差越大，积分 越慢；反之则越快，有利于提升系统品质。
• 设置系数f(e(k))，它是e(k)旳函数。当 ∣e(k)∣增大时，f减小，反之增大。变速积分 旳PID积分项体现式为：
ui (k )
ki
k
1
e(i)
f
e(k )e(k )T
i0
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 系数f与偏差目前值∣e(k)∣旳关系能够是线性 旳或是非线性旳，例如，可设为
1
f
e(k
)
A
e(k A
)
B
0
e(k) B B e(k) A B e(k) A B
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 变速积分PID算法为：
u(k)
k
p e(k )
ki
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真
• 增量式PID阶跃跟踪成果
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真
• 在一般PID控制中，引入积分环节旳目旳主要是为了 消除静差，提升控制精度。但在过程旳开启、结束或 大幅度增减设定时，短时间内系统输出有很大旳偏差 ,会造成PID运算旳积分积累，致使控制量超出执行机 构可能允许旳最大动作范围相应旳极限控制量，引起 系统较大旳振荡，这在生产中是绝对不允许旳。
卡尔曼滤波器在PID控制器中的应用
对噪声的有效抑制作用． ［ 关键词 】 卡尔曼滤波器 ； Ｉ ＰＤ控制 ； 倒立摆系统
［ 中图分类号 ￣Ｐ ７ Ｔ ２３
第 ２ 卷 第 ４ ５ 期
２１ 年７ ００ 月
内蒙古民族 大学学报 （ 自然科学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｏ ｎ ｅ ｎ ｏｉ ｉ ｅ ｓ ｙ ｆ ｒ Ｎａｉｎ ｌ ｉ ｓ ｏ ｒ ａ ｆ Ｉ ｎ ｒ Ｍｏ ｇ ｌ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｔ ａｉ ｅ ａ ｔ ｏ ｔ
Ｖｏ．５ ＮＯ． Ｊ ２ ４
Ｊ １２ １ ｕ． ０ ０
卡尔 曼 滤 波器在 ＰＤ控 制器 中的应 用 ｌ
陈 巴特 尔 ， 张翠 英
（内 蒙古民族大学 计算机科学 与技术学院 ， １ 内蒙古 通辽 ０ ８４ ； ２ ０ ３
２ ． 呼伦贝尔学院 物理与电子信息学院 ， 内蒙古 呼伦贝尔
０１０） ２０ ８
［ 摘 要］ 简要介绍了卡尔曼滤波器理论及其算法， 建立一级倒立摆系统模型 ， 采用卡尔曼滤波器来克服系统
２ 卡尔 曼滤 波器 原理 ｎ
在现代随机最优控 制和随机信号处理技术 中， 信号和噪声往往是多维非 平稳 随机过程 ， 因其时变性 ， 功率谱不 固定．
在 １６ 年卡尔曼提 出了卡尔曼滤波理论 ， ９０ 该理论采用时域上 的递推算 法在计算机上进行数据滤波处理 ．
对 于离 散 域 系统
１ 引言
传统 的倒 立摆 系统采用单纯 的 ＰＤ控制模式 ， Ｉ 这种控制模式虽 然可 以在一定程度 上满足系统 的要求 ， 但是具有 精度 差， 响应时间长 ， 稳定性不高等不足之处．造成这种 情况的一个原 因是 控制信号中含 有噪声 干扰， 噪声干扰会在很大程度 上影 响系统 的性能．另外 ， 除了 上提到 的外界干扰外 ， 系统 内部 也存在 干扰 ， 主要包括建模时因抽象和简化而引入的结 构干扰 以及实 际系统中因参数变化而引入 的参数干扰 ．因此 ， 了提高 系统 的稳定性 ， 之具有较短 的响应时 间和控制 为 使 精度 ， 文设计 了一种 基于卡尔曼滤波器 的 ＰＤ 制系统 ， 本 Ｉ控 通过卡尔曼滤波器对 系统 的一些 噪声进行滤波处理之后 ， 对系 统的随机误差进行 了比普通 ＰＤ更进一 步的补偿 ， Ｉ 获得 了更为精确 的系统模型 ， 从而使系统的稳定性和精度 以及 响应时间 都得 到了有效的提高．本文 以直线小车倒立摆为例， 了卡尔曼滤 波器在倒立摆控制 系统中的应用． 研究
用MATLAB对PID控制做简单的仿真
⽤MATLAB 对PID 控制做简单的仿真PID 控制是⽬前⼯程上应⽤最⼴的⼀种控制⽅法，其结构简单，且不依赖被控对象模型，控制所需的信息量也很少，因⽽易于⼯程实现，同时也可获得较好的控制效果。
PID 控制是将误差信号e(t)的⽐例(P)，积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量进⾏控制，其输出信号为：下⾯⽤MATLAB 软件对PID 控制做简单的仿真描述。
1. 建⽴⼆阶负反馈控制系统，其开环传递函数为：clc; clear all; close all;Go = tf(1,conv([2,1],[5,1]));2. ⽐例控制，输出与输⼊偏差成⽐例，即直接将误差信号放⼤或缩⼩。
⽐例控制的传递函数为：取不同的⽐例系数，绘制系统的单位阶跃响应曲线：Kp = [0.5,2,5,10];for m = 1:4 sys = feedback(Kp(m)*Go,1); step(sys); hold on;end随着K P 值的增⼤，系统响应速度加快，但系统的超调也随着增加，调节时间也随着增长。
当K P 增⼤到⼀定值后，闭环系统将趋于不稳定。
⽐例控制具有抗⼲扰能⼒强、控制及时、过渡时间短的优点，但存在稳态误差，增⼤⽐例系数可提⾼系统的开环增益，减⼩系统的稳态误差，从⽽提⾼系统的控制精度，但这会降低系统的相对稳定性，甚⾄可能造成闭环系统的不稳定，因此，在系统校正和设计中，⽐例控制⼀般不单独使⽤。
3. 微分控制，输出与输⼊偏差的微分成⽐例，即与偏差的变化速度成⽐例。
微分控制（与⽐例控制同时使⽤）的传递函数为：取不同的微分系数，绘制系统的单位阶跃响应曲线：Kp = 10;u(t)=[e(t)+e(t)dt +]K P 1T I ∫t 0T D de(t)dt(s)=G O 1(2s +1)(5s +1)(s)=G C K P(s)=(1+s)G C K P T DTd = [0,0.4,1,4];for m = 1:4 G1 = tf([Kp*Td(m),Kp],[0,1]); sys = feedback(G1*Go,1); step(sys); hold on;end随着T D 值的增⼤，系统超调量逐渐减⼩，动态特征有改善。
卡尔曼滤波器结合模糊PID的控制系统
ｈｔ：ｗ ｗ． Ｓ ．ｒ． ｔ ／ ｗ ｃ － ｏｇｃ ｐ／ ・ａ ｎ
计 算 机 系 统 应 用
卡尔曼滤波器结合模糊 ＰＤ的控制系 Ｉ
贾 岩 ，熊伟丽 ，许文强 ，徐保 国
（ 南大学 轻工过程先进控制教育 部重 点实验室 ，无锡 ２４ ２ ） 江 １ １２ （ 江南大学 物联 网工程学院 自动化系，无锡 ２ ４ ２ ） １ １２
，
Ｘ Ｏ ｉ ｉ Ｘ Ｗｅ． ａ ｇ， ｕ Ｂ ｏＧ ｏ Ｉ ＮＧ Ｗｅ Ｌ Ｕ ｎＱｉ ｘ ａ． ｕ ． ， ｎ
（ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆ ｄ ａｃｄＰｏ ｅｓ ｏ ｔ ｌｏ ｉ ｔｎ ｕｔ ，ｉｎｎ ｎＵ ｉｅｓｙ Ｗｕ ｉ １ １２ Ｃ ｉ ） Ｋｅ ａｏａ ｙｏ Ａ ｖｎｅ ｒｃｓ Ｃ ｎｒ ｒ ｇ ｄ ｓ Ｊ ｇ ａ ｎｖｒｉ ， ｘ ２ ４ ２ ， ｈｎ ｏ ｏｆ Ｌ ｈＩ ｙ ｒ ａ ｔ ａ （ｃｏ ｌ ｆｏ ｎ ｉ ｅｉ ， ｐ． ｆ ｔｍａｉ ，ｉ ｇ ａ ｎｖ ｒｔ， ｘ ２ ４ ２ ， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｌＴＥ ｇｎ ｒ ｇ Ｄｅｔｏ Ａｕｏ ｔ ｎ Ｊ ｎ ｎｎＵ ｉｅｓ Ｗｕ ｉ １ １２Ｃ ｉａ ｅ ｎ ｏ ａ ｉ ｙ
应 能力 ，对控制干扰和测量噪声具有很好 的抑制作 用。 关键词 ：卡尔曼滤波 ；模糊 ＰＤ；干扰 ；ＭＡ Ｌ Ｂ；仿真 Ｉ ＴＡ
Ｆｕｚ ｙ— Ｄ ｎｄ Ｋａ ｍ ａ ｌｅ ｎｔ ｏ ｙ ｔ ｍ ｚ ＰＩ ａ ｌ ｎ Ｆｉｔ ｒＣｏ ｒ ｌＳ ｓ ｅ
ＪＡ ｎ Ｉ Ｙａ ’
传 统 Ｐ Ｄ 控制 具有稳 定性好 、结构 简单 、可靠 Ｉ 性 高等优 点 ，对 于可 建立精 确数 学模 型 的确定 性 系 统 尤为 适用 ¨。但 由于其适 应 性较 差 ，对 于非 线性 １
基于卡尔曼滤波的PID控制在PLC中的实现及应用
现代电子技术Modern Electronics TechniqueMar.2022Vol.45No.62022年3月15日第45卷第6期0引言中子射线在石油测井、工业在线元素分析以及爆炸物检测等领域都有不可替代的作用[1]。
相对于放射源，中子发生器因其中子可关断特性而备受青睐[2⁃3]。
在元素分析领域，中子产额的稳定性对于能否得到准确的分析结果至关重要。
采用中子发生器作为中子源，其中子产额是束流和加速高压的函数，加速高压和束流的波动会对其中子产额的稳定性产生决定性的影响[4]。
因此，如何提高中子发生器的电源性能是该领域的研究热点之一。
目前，中子发生器的电源控制通常是基于单片机或DSP 实现的。
其中，文献[5]基于单片机研制了直径为50mm 的中子发生器，已在中国原子能研究所反应堆中长期应用。
文献[6]基于单片机研制的脉冲中子发生器具有直流脉冲模式可选的特点。
文献[7]在中子发生器DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.06.002引用格式：熊磊，陈相全，谢晖，等.基于卡尔曼滤波的PID 控制在PLC 中的实现及应用[J].现代电子技术，2022，45（6）：5⁃8.基于卡尔曼滤波的PID 控制在PLC 中的实现及应用熊磊1，2，陈相全1，2，谢晖1，2，郭景富1，2，张雪明1，2，董永军1，2（1.东北师范大学物理学院，吉林长春130024；2.吉林省先进能源开发及应用创新重点实验室，吉林长春130024）摘要：中子发生器电源性能直接影响中子管产额稳定性，文中针对中子发生器电源PID 控制存在的噪声敏感、超调量大等问题，在PLC 系统中设计一种基于卡尔曼滤波的PID 控制方法。
利用PLC 中的行优先顺序，以浮点型数据格式存储卡尔曼滤波器中的矩阵，采用PLC 中的四则运算基本指令进行卡尔曼滤波器的矩阵运算，通过多次嵌套调用矩阵运算子程序实现PID 控制参数的卡尔曼滤波。
pid控制器matlab仿真
基于MATLAB的PID控制系统参数调节的仿真分析1、引言PID控制是最早发展的自动控制策略之一，PID控制系统由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。
具有简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。
PID控制的参数自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。
当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，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，这时应用PID控制技术最为方便。
即当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，最适合用PID控制技术。
PID控制，实际中也有PI和PD控制。
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。
本文首先从PID理论出发，建立模型，讨论系统的稳定性，快速性，准确性。
利用MATLAB对PID控制的参数进行仿真，设计不同的参数，以使系统满足所要求的性能指标。
2、控制领域有一个很重要的概念是反馈，它通过各种输出值和它们各自所需值的实时比较的度量—各种误差，再以这些误差进行反馈控制来减少误差。
这样形成的因果链是输入、动态系统、输出、测量、比较、误差、输入构成的一个环路，因而也构成了包含原动态系统在内的一个新的动态闭环系统。
采用反馈的基本原因是要在不确定性存在的条件下达到性能目标。
许多情况下，对于系统的了解是不全面的，或者可用的模型是基于许多简化的假设而使它们变得不透彻。
系统也可能承受外界干扰，输出的观测常受噪声干扰。
有效的反馈能减少这些不确定性的影响，因为它们可以补偿任何原因引起的误差。
反馈概括了很广泛的概念，包括当前系统中的许多回路、非线性和自适应反馈，以及将来的智能反馈。
广义的讲，反馈可以作为描述和理解许多复杂物理系统中发生的循环交互作用的方式。
在实际的过程控制和运动控制系统中，PID占有相当的地位，据统计，工业控制中 PID 类控制器占有 90％以上。
PID仿真实验
实验1 闭环控制系统仿真实验——PID 控制算法仿真一、实验目的1．掌握PID 控制规律及控制器实现。
2．掌握用Simulink 建立PID 控制器及构建系统模型与仿真方法。
二、实验设备计算机、MATLAB 软件 三、实验原理在模拟控制系统中，控制器中最常用的控制规律是PID 控制。
PID 控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。
PID 控制规律写成传递函数的形式为s K sKiK s T s T K s U s E s G d p d i p ++=++==)11()()()( 式中，P K 为比例系数；i K 为积分系数；d K 为微分系数；ip i K K T =为积分时间常数；pdd K K T =为微分时间常数；简单来说，PID 控制各校正环节的作用如下：（1）比例环节：成比例地反映控制系统的偏差信号，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：反映偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号变得太大之前，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。
四、实验过程1、在MA TLAB 命令窗口中输入“simulink ”进入仿真界面。
2、构建PID 控制器：（1）新建Simulink 模型窗口（选择“File/New/Model ”）,在Simulink Library Browser 中将需要的模块拖动到新建的窗口中，根据PID 控制器的传递函数构建出如下模型：各模块如下：Math Operations 模块库中的Gain 模块，它是增益。
拖到模型窗口中后，双击模块，在弹出的对话框中将‘Gain ’分别改为‘Kp ’、‘Ki ’、‘Kd ’，表示这三个增益系数。
Continuous 模块库中的Integrator 模块，它是积分模块；Derivative 模块，它是微分模块。
基于卡尔曼滤波器的PID控制仿真研究
技
１ 引言
常规 ＰＩＤ 调节 器 是 一 种 应 用 广 泛 、 技 术 成 熟 的 控 制 方 法 。 ＰＩＤ 控制的基本思想是将偏差的比例 、积分和微分三参数通过 线性组合构成控制器， 对 被 控 对 象 进 行 控 制 ， 采 用 ＰＩＤ 控 制 时 ， 系统控制品质的优劣取决于上述三参数的整定。但在运动控制 领域中， 对控制品质的要求越来越高， 且控制对象越来越复杂， 特别是在具有强干扰噪 声 的 工 业 过 程 中 ， 因 ＰＩＤ 控 制 器 的 局 限 性， 控制器的参数难以自动调整， 不能达到理想的控制效果。
（ ３）
（２）状 态 估 计 ：
（ ４）
（３）滤 波 增 益 ：
（ ５）
（４）一 步 预 测 均 方 差 ：
（ ６）
（５） 均方误差：
（ ７）
上述是卡尔曼滤波的基本方程， 只要给定初值 和 Ｐ０， 根 据 ｋ 时 刻 的 测 量 值 ｙｋ 就 可 以 通 过 递 推 计 算 得 到 ｋ 时 刻 的 状 态 估计 。
出信号。
术
由于实际中噪声环境更为复杂， 不可能完全满足假设条件， 因
创 此， 实际中卡尔曼滤波器的抑制噪声效果要比仿真结果要差些， 但
是不可否认， 在大多数环境中卡尔曼滤波仍会有较好的效果。
新
４ 结束语
本文的创新点在于： 针对以伺服电机作为被控对象的一个 典型二阶系统， 在改变采样周期， 改变放大倍数， 改变滞后时间 等条件下， 采用基于卡尔曼滤波器的 ＰＩＤ 控制方法与普 通 ＰＩＤ 控制方法进行了仿真研究， 仿真结果表明基于卡尔曼滤波器的 ＰＩＤ 控 制 方 法 超 调 量 小 、适 应 性 强 ， 控 制 效 果 好 ， 其 控 制 品 质 较 普通 ＰＩＤ 的控制品质 有 了 显 著 的 改 善 ， 该 控 制 方 法 在 工 业 过 程 控制中有着广泛的应用前景。 参考文献 ［１］Ｇ Ｃ Ｄｅａｎ． Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｓ． Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＋ Ｃｏｎｔｒｏｌ， １９８６， １９：６９－ ７３ ［２］Ｍｏｈｉｎｄｅｒ Ｓ． Ｇｒｅｗａｌ， Ａｎｇｕｓ Ｐ． Ａｎｄｒｅｗｓ． Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ： Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｕｓｉｎｇ ＭＡＴＬＡＢ （Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｏｎ）． Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ， Ｉｎｃ， ２００１ ［３］鲍齐克 Ｓ．Ｍ． 数字滤波和卡尔曼滤波［Ｍ］．北京：科学出版社， １９８４ ［４］Ｍｙｅｒｓ Ａ， Ｌｕｅｃｋｅ Ｒ Ｈ． Ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［Ｊ］． Ｃｏｍｐ ａｎｄ Ｌｅｈｅｍ， Ｅｎｇ， １９９１， １５（１２）：８５３－ ８５６ ［５］刘金琨．先进 ＰＩＤ 控制 ＭＡＴＬＡＢ 仿真（第 ２ 版）．北京：电子工 业出版社，２００４ ［６］邹凌，孙玉强． 模糊自整定 ＰＩＤ 控制器在再热汽温控制中的应 用研究。［Ｊ］微计算机信息，２００５，１２（１）２５－ ２６ 作者 简 介：邹 凌， 女， １９７５ 年 ７ 月生， 辽 宁 辽 阳 人 ， 江 苏 工 业 学 院 讲师， 博士。目前主要从事智能控制、信号处理方面的研究。
基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法
基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法摘要：越来越多的工业自动化领域需要高精度、高鲁棒性和高鲁棒性的控制系统。
增强PID（Proportional-Integral-Derivative）控制方法是一种常用的控制策略，并且已经在许多实际应用中取得了良好的效果。
然而，由于受到系统模型不确定性以及外部干扰的影响，传统的PID控制方法在应对复杂系统时往往无法达到理想的效果。
为此，本文提出了一种基于未知状态估计与神经网络补偿的增强PID控制方法，以提高系统的精度和鲁棒性。
1. 引言控制系统的目标是通过调整控制器的输出来使系统的状态达到期望值。
PID控制器是控制系统中最基本和常用的控制器之一。
其核心思想是根据当前误差的大小对系统进行比例、积分和微分操作，以实现系统稳定。
2. 传统PID控制的问题然而，传统的PID控制器往往无法应对模型不确定性和外部干扰的情况。
当系统的动态特性发生变化或者存在未建模的干扰时，传统的PID控制器不能及时、准确地对系统进行调整，导致系统无法达到理想的状态。
3. 基于未知状态估计的增强PID控制为了解决传统PID控制器的问题，本文提出了一种增强PID控制方法，该方法基于未知状态估计（Unknown State Estimation，USE）和神经网络补偿（Neural Network Compensation）。
该方法的核心思想是通过预测和补偿未知状态和干扰，对PID控制器的输出进行调整，从而提高系统的稳定性和精度。
3.1 未知状态估计未知状态估计是指通过观测系统的输出和输入信号，借助滤波技术或者神经网络等方法对系统的状态进行估计。
在本方法中，我们采用了基于卡尔曼滤波器的未知状态估计方法。
3.2 神经网络补偿神经网络补偿是指利用神经网络的非线性映射能力对系统的未建模部分进行补偿。
在本方法中，我们利用了具有强大拟合能力的多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）神经网络。
飞行器导航与控制系统中的滤波算法研究与优化
飞行器导航与控制系统中的滤波算法研究与优化导言：飞行器导航与控制系统是现代航空技术的核心部分，对于飞行器的安全性和性能有着至关重要的作用。
在实际飞行中，飞行器会受到各种外界干扰和噪声的影响，为了准确地获取飞行器的状态信息并实现精确的控制，滤波算法在导航与控制系统中扮演着重要的角色。
本文将对飞行器导航与控制系统中的滤波算法进行研究与优化。
一、滤波算法的基本原理滤波算法是通过对输入信号进行处理，去除干扰和噪声，提取出感兴趣的信号。
在飞行器导航与控制系统中，滤波算法主要用于降低传感器噪声和外界干扰对状态估计的影响，以提高导航和控制的精度。
1.1 常用的滤波算法在飞行器导航与控制系统中，常用的滤波算法包括卡尔曼滤波(Kalman Filter)、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter)、粒子滤波(Particle Filter)等。
- 卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的线性高斯滤波算法，具有计算效率高、收敛速度快、适用性广等优点。
- 无迹卡尔曼滤波是对卡尔曼滤波的改进，通过引入无迹变换来近似非线性问题，提高了滤波的准确性。
- 粒子滤波是一种通过随机取样的方式来逼近后验概率分布的非参数滤波算法，适用于非线性和非高斯系统。
1.2 滤波算法的评估指标在研究与优化滤波算法时，需要考虑以下几个评估指标：- 估计误差：衡量滤波算法对真实状态的估计精度，通常使用均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)进行评估。
- 收敛速度：衡量滤波算法从初始状态到稳定状态的收敛速度，可以通过收敛率(Convergence Rate)来评估。
- 计算复杂度：衡量滤波算法在计算资源方面的开销，包括计算时间和存储空间。
二、滤波算法的研究与优化2.1 传感器模型的建立在进行滤波算法的研究与优化时，首先需要建立准确的传感器模型。
传感器模型包括传感器测量方程、传感器噪声模型等。
- 测量方程描述了传感器输出与飞行器状态之间的关系，可以根据传感器的物理原理和数学模型进行建立。
卡尔曼滤波器原理及应用
卡尔曼滤波器原理及应用
卡尔曼滤波器是一种利用机器学习算法来优化估计的方差和协方差矩阵的技术。
它主要用于将不稳定的、含有噪声的信号转换为稳定的信号。
卡尔曼滤波器原理：
卡尔曼滤波器原理是基于一个随机过程的线性状态空间模型进行的，对于一个状态空间模型，可以建立一个方案：
1. 状态方程：X(t)=A*X(t-1)+B*U(t)+W(t)，其中A、B是状态转移矩阵和输入的控制矩阵，U是输入状态，W是过程噪声。
2. 观测方程：Y(t)=C*X(t)+V(t)，其中C是状态观测矩阵，V是观测噪声。
卡尔曼滤波器的应用：
卡尔曼滤波器广泛应用于无人机、移动机器人、航空航天、智能交通、自动控制等领域。
关于卡尔曼滤波器的应用思路，以自动驾驶汽车为例：
自动驾驶汽车的环境复杂多变，包括天气、路况、行人、交通信号灯等各种影响
因素，因此需要通过传感器系统获取各种传感器数据和反馈控制信息来快速精确地反应车辆的实际状态。
利用卡尔曼滤波器算法，可以将各种不同的传感器数据合并起来，利用车辆运动和环境变化的信息，实时估计车辆的状态变量和环境变量，实现车辆轨迹规划和动态控制。
同时，通过利用卡尔曼滤波器的预测功能，可以根据历史数据进行预测，进一步优化系统的控制策略。
总之，卡尔曼滤波器作为一种优秀的估计技术，无论在精度和效率上，都足以发挥其独特的优势，在实际应用中，具有广泛的应用前景。
卡尔曼滤波器的PID控制：kalman的PID控制教程(MATLAB优化算法案例分析应用PPT课件)
MATLAB优化算法案例分析与应用
•2 基于卡尔曼滤波器的PID控制
2.1 含噪音信号的滤波常见处理方法
（1）FIR 滤波器
重复100次，
0.11
平 均 MSE
0.105
0.1
0.095
0.09
0.085
0.08
0.075
0.07
0.065 0
10 20 30 40
50 60 70
80 90 100
x=A*x+Mn*(yv(k)-C*A*x);
ye(k)=C*x+D;
%滤波值
errcov(k)=C*P*C'; 值
%估计量协方差
%Time update x=A*x+B*u(k);
u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=ye(k);
MATLAB优化算法案例分析与应用
•2 基于卡尔曼滤波器的PID控制
MATLAB优化算法案例分析与应用
•2 基于卡尔曼滤波器的PID控制
2.1 含噪音信号的滤波常见处理方法
卡尔曼滤波理论，该理论采用时域上的递推算法在数字计算机上进行 数据滤波处理。通过不断的更新和矫正协方差值，通过不断的获取系统测量 值，不断的把covariance递归，从而估算出最优估计值。Kalman滤波具有 实时性，通过测量跟踪实现信号的分析处理，较 LMS 滤波器和 FIR 滤波器 ，具有误差小、实时效果好、滤波平滑等特点，广泛应用于动态多变量系统 状态建模中。
图18 无滤波器时PID控制阶跃响应（M=1）
yd,yout
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•2 基于卡尔曼滤波器的PID控制
2.3 采用卡尔曼滤波PID控制
基于卡尔曼滤波器pid控制研究
基于卡尔曼滤波器pid控制研究下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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基于MATLAB的卡尔曼滤波法参数辨识与仿真
基于MATLAB的卡尔曼滤波法参数辨识与仿真童余德周永余陈永冰周岗（海军工程大学电气与信息工程学院导航工程系，武汉 430033）摘要：本文介绍了基于MATLAB的使用卡尔曼滤波法进行参数辨识的设计与仿真方法。
简述了参数辨识的概念和卡尔曼滤波法应用于参数辨识的基本原理，结合实例与最小二乘法进行比较，给出了相应的仿真结果和分析。
关键词：Matlab 参数辨识 卡尔曼滤波法 最小二乘法中图分类号：TP311 TN713 文献标识码：A 文章编号：1003-4862 (2009) 08-0047-04Kalman Filter Parameter Identification andEmulate Based on MatlabTong Yude, Zhou Yongyu, Chen Yongbing, Zhou Gang（College of Naval Architecture and Power, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China）Abstract:This paper introduces the methods of design and simulation of parameter identification using kalman filter theory based on Matlab.This paper also introduces the concept of parameter identification and the basic principle of how to apply kalman filter theory to parameter identification. Finally, according to two examples, the methods of kalman filter theory and least squares used in parameter identification are compared and the simulation and results are also analyzed.Key words: Matlab; parameter identification; kalman filter theory; least squares1 引言系统辨识是根据系统的输入、输出数据辨识“灰色系统”或“黑色系统”。