智能控制中PID控制器的运用及其仿真【文献综述】

毕业设计文献综述

电气工程与自动化

智能控制中PID控制器的运用及其仿真当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，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。

然而由于现代工业生产过程日益复杂，被控对象往往具有不同程度的非线性模型不确定性和参数时变性，常规的PID控制对过程的精确控制则显得力不从心。所以随着控制系统的发展，智能控制在近年来得到了长足的发展。将智能控制和常规的PID控制方法相结合，利用智能控制对PID控制的参数进行整定，形成了许多智能PID控制器。智能PID控制器不但具有传统PID控制直观实现简单和鲁棒性好等特点，而且智能控制具有对复杂系统进行有效的全局控制的能力和自学习自组织和自适应能力。

PID控制是控制工程中技术成熟、应用广泛的一种控制策略，经过长期的工程实践，已形成了一套完整的控制方法和典型的结构。它不仅适用于数学模型已知的控制系统中，而且对于大多数数学模型难以确定的工业过程也可应用，在众多工业过程控制中取得了满意的应果。

在当前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志的条件下，控制理论的发展也经历了经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器﹑传感器﹑变送器﹑执行机构﹑输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器、变送器、通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID 控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。有利用PID控

制实现的压力、温度、流量、液位控制器，能实现PID控制功能的可编程控制器，还有可实现PID控制的PC系统等等。可编程控制器是利用其闭环控制模块来实现PID控制，而可编程控制器可以直接与ControlNet相连，如Rockwell的PLC-5等。还有可以实现PID控制功能的控制器，如Rockwell的Logix产品系列，它可以直接与ControlNet相连，利用网络来实现其远程控制功能。

随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。

智能控制是控制理论、人工智能和计算机科学相结合的产物。智能控制系统是在控制论、信息论、人工智能、仿生学、神经生理学及计算机科学发展的基础上逐渐形成的一类高级信息与控制系统。智能控制突破了传统控制理论中必须基于微分方程为基础的数学模型框架，基本上按实际效果进行控制，演绎了以离散型数据为样本的非线性特性。某些智能控制方法还具有在线辨识、决策或总体自寻优的能力和分层信息处理、决策的功能。结合具体的工业生产过程，各种智能控制系统正在发挥巨大的经济和社会效益。

目前，在世界范围内，智能控制和智能自动化科学与技术正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科，并被许多发达国家确认为面向21世纪和提高国家竞争力的核心技术。

在实际的应用当中，智能控制的应用具有广泛的应用范围。工业过程中，生产过程的智能控制主要包括两个方面:局部级和全局级。局部级的智能控制是指将智能引入工艺过程中的某一单元进行控制器设计,例如智能PID控制器、专家控制器、神经元网络控制器等。研究热点是智能PID控制器,因为其在参数的整定和在线自适应调整方面具有明显的优势,且可用于控制一些非线性的复杂对象。全局级的智能控制主要针对整个生产过程的自动化,包括整个操作工艺的控制、过程的故障诊断、规划过程操作处理异常等。

而在机械制造的智能控制当中，在现代先进制造系统中,需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况,人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。可采用专家系统的“Then-If”逆向推理作为反馈机构,修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,

进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。

同样的，在电力电子学研究领域中，智能控制同样广泛应用着。在电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程,当前电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中,取得了良好的控制效果。遗传算法是一种先进的优化算法,采用此方法来对电器设备的设计进行优化,可以降低成本,缩短计算时间,提高产品设计的效率和质量。而模糊逻辑、专家系统和神经网络等智能控制技术则广泛应用于电气设备故障诊断。同样在电力电子学的众多应用领域中,智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一,也是研究的新热点之一。

PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数整定的方法大体分为两大类：一是理论计算整定法，依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。然而此方法得到的结果不一定可以直接应用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，其主要依靠工程经验，直接在控制系统的试验中进行，具有方法简单、易于把握的特点而在在工程实际中具有广泛的采用。

MATLAB语言是当今国际控制界最为流行的控制系统计算机辅助设计语言，它的出现为控制系统的计算机辅助分析和设计带来了全新的手段。其中图形交互式的模型输入计算机仿真环境SIMULINK，为MATLAB应用的进一步推广起到了积极的推动作用。现在，MATLAB语言已经全世界广泛应用，成为控制系统CAD领域最普及、也是最受欢迎的软件环境。MATLAB的功能强大,可以应用到许多领域,更可以研究当前热点学科内容。在自动化专业实际中仿真技术是非常必要的,通过仿真技术可以对提高对运动、控制系统的理解和掌握控制系统的设计思想和专业知识,对提高自身分析问题和解决问题的能力, 培养自身的科研能力有一定意义。MAT LAB提供了良好的人机交换界面和功能完备的设计工具 ,并具有强大的数据计算能力,利用MATLAB中的工具箱设计控制器具有着灵活、方便 ,可视性强的特点。在SIMULINK环境中可以非常直观地构建各种复杂控制系统,并观察其控制效果,对实际控制具有重要指导意义。

随着智能控制技术的不断发展，智能PID控制器技术将不断的完善，智能控制与PID控制有机结合，是智能控制技术发展的一个非常有潜力的方向。在当前常规PID控制在满足控制要求的情况下，容易产生波动,特别是当有干扰存在的情况下，相应速度慢, 而且超调量较大，易导致系统的不稳定。跟传统PI D控制相比，先进的智能PID具有着巨大的优越性,响应快速，超调量小，并且鲁棒性颇高，在控制过程中出现干扰时，能