自适应PID控制(精简版)
自适应PID控制研究概要
概念设计控制器,并能保证在有界噪声和不可量测扰动存在的情况下控制误差是稳定和收敛的。F.Radke和R.Isermann在1984年提出了名为参数逐步优化的自适应PID控制算法,讨论了时域和频域中该种控制器的设计问题。他们提出的算法特点是,能使PID参数在线逐步优化,从而使整个系统的动态性能渐近最优化。A.Holme在1984年从另一角度用二次型性能指标函数方法设计了一种参数自适应PID控制器,这种方法的实时性较强,其不足之处是不能应用于非最小相位的过程控制中。2.2非参数自适应PID控制
1.2/a
2L
L/2
注:a=T k
3.2闭环系统的增益自适应
利用ERCM法确定的PID控制器适合于定常系统,但实际物理系统存在时变性、非线性和不确定性,特别是当用“一阶惯性十纯滞后环节”逼近模型时,理论上己经存在模型误差;另外,将连续系统的研究成果应用于离散系统时,其系统性能会受到采样周期的影响。因此,为了提高PID控制器的自适应能力,有必要在ERCM基础上对其进行探究。
自适应PID控制研究
摘要:PID控制结构简单、可靠性高,在工业控制中得到了广泛的应用。但是实际工业生产过程往往具有大滞后、非线性、时变不确定性,因此常规PID控制经常达不到理想的控制效果。因此,有必要提出一种算法简单且对被控对象数学模型要求不高的自适应PID控制器。本文围绕这一目标,主要作了一些研究工作:首先对扩充响应曲线法进行改进,提出了扩充响应曲线法开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程。研究结果表明这些工作取得了一定的成果。
针对PID离线整定的不足,提出来开环情况下ERCM方法的递推求解方案,无需通过系统响应曲线的面积计算来提取被控对象的特征参数,简化了PID的整定过程;在闭环条件下,对递推算法加以改进,在确保PID控制器零极点不变的条件下,实现了PID增益自适应。
PID自适应控制
PID 自适应控制PID Adaptive Control●夏 红 王 慧 李 平Xia Hong Wang Hui Li Ping夏 红,现在浙江大学工业控制研究工作。
地址:杭州市邮政编码:310027收稿日期:1995年9月30日(磁盘来稿)1 引言在PID 控制中,一个关键的问题便是PID 参数整定。
传统的方法是在获取对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID 参数。
然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述,且由于噪声、负载扰动等因素的干扰,还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的改变。
这就要求在PID 控制中,不仅PID 参数的整定不依赖于对象数学模型,而PID 参数能在线调整,以满足实时控制的要求。
本文提出将PID 继电自整定与神经网络相结合,共同完成PID 自适应控制任务。
2 系统构成如图1所示,PID 控制器由一个二层线性网络构造[1,2],网络权的初值由PID 继电自整定法[3]提供。
实施控制时,先将开关T 置于S 处,进行PID 参数整定,将所得的参数做适当的修正后作为网络权的初值,然后将开关T 置于V 处,进入系统自适应控制。
2.1 PID 继电自整定图1PID 自适应控制系统 基于继电反馈的PID 参数自动整定方法用继电特性的非线性环节代替Ziegler ─Nichols 法中的纯比例器,使系统出现极限环,从而获得所需的临界值。
设继电器特性幅值为d ,继电器滞环宽度为h ,且被控过程的广义对象传递函数为G (S ),用N 代表非线性元件的描述函数,则对无滞环的继电器型有 N =(4d/πa )<0(1)对于具有滞环的继电器非线性有 N =2(4d/πa )<-arcsin (h/a )(2)中,a 为继电器型非线性环节输入的一次谐波振幅。
只要满足方程: G (jω)=-(1/N )(3)则系统输出将出现极限环。
得到的临界增益K u 为: Ku =(4d/πa )(4)临界振荡周期tu 通过直接测量相邻两个输出过零的时间值确定。
自适应控制中PID控制方法
自适应PID 控制方法1、自适应控制的理论概述设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述：'()((),(),,)()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== （1-1）其中x （t)，u （t ）,y （t ）分别为n ，p,m 维列向量。
假设上述方程能线性化、离散化，并可得出在扰动和噪音影响下的方程：(1)(,)()(,)()()()(,)()()X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ （1-2) X(k ）,X （k)，U(k ），Y(k)，V （k)分别为n ，n ，p ，m,m 维列向量；(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。
那么自适应控制就是研究：在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ，(,)H k θ中的参数向量,随机{()k ω}，{v(k ）}的统计特性及随机向量X(0）的统计特性都未知的条件下的控制问题，也就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下，设计控制序列u(0)，u(1）,…，u （N — 1），使得指定的性能指标尽可能接近最优和保持最优。
自适应控制是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点：(l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象，而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。
(2）一般反馈控制具有抗干扰作用，即它能够消除状态扰动引起的系统误差，而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力，因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差，还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
（3）自适应控制是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统"1.1模型参考自适应控制系统模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成.此系统的主要特点是具有参考模型，其核心问题可归纳为如何确定自适应调节律及算法。
第8章PID自适应控制系统
第8章PID自适应控制系统非线性PID控制安排型自适应PID控制系统滕文春编写1994年1自适应PID控制1.概述1.1.自适应PID控制的提出1.2.自适应PID控制的构成1.3.自适应功能的设计方法概述1.4.自适应PID控制的分类1.4.1.按自适应补偿构成分类1.4.2.按被修正的PID参数分类1.4.3.按适应的变量分类2.自适应功能的设计2.1.过程、远程输入和偏差的自适应功能设计2.2.控制输出自适应功能设计2.3.外部触点输入自适应功能设计2.4.多个变量同时施加自适应功能2.5.自适应响应的限幅(AdaptedResponseLimits)3.过程变量自适应增益(AdaptiveGain)PID控制3.1.一般性过程变量自适应增益PID控制的功能构成3.2.密闭、非线性容器的液位控制3.3.均匀液位控制(AveragingLevelControl)3.4.PH值中和控制4.偏差自适应增益PID控制及其应用4.1.PH值中和控制4.1.1.偏差自乘型自适应控制4.1.2.带低增益区(不灵敏区)的偏差自适应控制4.1.3.偏差自适应增益控制4.2.偏差自适应增益控制应用于非优整定补偿4.3.偏差自适应增益控制应用于降低回路之间的藕合4.4.偏差自适应增益控制用于减小过程噪声4.5.偏差自适应增益控制用于精确设定值控制5.远程输入信号自适应增益控制及其应用5.1.一般性远程输入自适应增益PID控制的功能构成5.2.对热量混合过程的负荷自适应增益控制5.3.物料成份混合过程的负荷自适应增益控制5.4.效率自适应增益控制6.控制输出自适应增益控制(ControlOutputAdaptiveGain) 6.1.一般性控制输出自适应增益PID控制的功能构成6.2.控制输出自适应增益对阀门特性补偿的应用7.触点信号(条件切换)自适应增益控制7.1.触点信号(条件切换)自适应增益控制用于缩短启动时间8.设定值自适应增益控制和多变量的自适应增益控制8.1.设定值自适应增益控制8.2.多变量的自适应增益控制9.自适应积分(AdaptiveReset)的应用9.1.概述9.2.自适应积分功能用于改善批量过程控制的启动特性9.2.1.偏差自适应积分控制9.2.2.触点信号自适应积分控制9.3.自适应积分功能用于连续过程控制10.三个参数全可调整的PID控制非线性PID控制安排型自适应PID控制系统滕文春编写1994年2自适应PID控制1．概述1.1．自适应PID控制的提出就一般在特定操作条件下整定出最佳控制参数的控制器来说，当过程特性变化后，其效能是很低的。
自适应控制中PID控制方法
自适应PID 控制方法1、自适应控制的理论概述设某被控对象可用以下非线性微分方程来描述:'()((),(),,)()((),(),,)x t f x t u t t y t h x t u t t θθ== (1-1)其中x(t),u(t),y(t)分别为n,p,m 维列向量。
假设上述方程能线性化、离散化,并可得出在扰动与噪音影响下的方程:(1)(,)()(,)()()()(,)()()X k k X k k U k k Y k H k X k V k θρθωθ+=Φ++=+ (1-2) X(k),X(k),U(k),Y(k),V(k)分别为n,n,p,m,m 维列向量;(,)k θΦ、(,)k ρθ、(,)H k θ分别为n ×n 系统矩阵、n ×p 控制矩阵、m ×n 输出矩阵。
那么自适应控制就就是研究:在矩阵(,)k θΦ,(,)k ρθ,(,)H k θ中的参数向量,随机{()k ω},{v(k)}的统计特性及随机向量X(0)的统计特性都未知的条件下的控制问题,也就就是说自适应控制的问题可归结为在对象及扰动的数学模型不完全确定的条件下,设计控制序列u(0),u(1),…,u(N- 1),使得指定的性能指标尽可能接近最优与保持最优。
自适应控制就是现代控制的重要组成部分,它同一般反馈控制相比有如下突出特点:(l)一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象,而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。
(2)一般反馈控制具有抗干扰作用,即它能够消除状态扰动引起的系统误差,而自适应控制因为有辨识对象与在线修改参数的能力,因而不仅能消除状态扰动引起的系统误差,还能消除系统结构扰动引起的系统误差。
(3)自适应控制就是更复杂的反馈控制,它在一般反馈控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器,还附加了一个可调系统"1、1模型参考自适应控制系统模型参考自适应控制系统由参考模型、反馈控制器、自适应机构及被控对象组成。
神经网络自适应PID控制
0 < η (k ) ≤ −2
∑∑ w
j =1i =1
s
3
e j (k )
ij ( k )
2 s 3 1 ∑ ∑ w (k ) q ( k ) j =1 i =1 ij
1 PIDNNC的设计及实现
s 3 e j (k ) q (k ) ≥ 0 ，则 2）如果 ∑∑ j =1i =1 wij ( k ) s 3
s
(
)
(
)
1 PIDNNC的设计及实现
关键步骤2： 关键步骤 ：
∂e j (k )
3 ∂e j (k ) ∆e j ( k ) = ∑ ∑ ∆wil (k ) ∂wil (k ) l =1 i =1
s
∂u (k ) ∂e j (k )
基于神经网络的自适应PID控制
1 PIDNNC的设计及实现 2 PIDNNC的初始权值的选取 3 PIDNNC在倒立摆镇定控制中的应用
自适应PID控制(精简版)
自适应PID控制摘要:自适应PID控制是80年代以来发展得十分活跃的一门控制理论与技术，是自适应控制理论的一个重要要组成部份。
本文系统地概述了自适应PID控制理论与方法的形成和发展、原理和应用，对自适应PID控制各主要分支进行了具体的分类。
关键词:自适应，PID，模糊控制，神经网络，遗传算法1 引言从问世至今已历经半个世纪的PID控制器广泛地应用于冶金、机械、化工、热工、轻工、电化等工业过程控制之中，PID控制也是迄今为止最通用的控制方法。
PID控制是最早发展起来的控制策略之一，因为他所涉及的设计算法和控制结构都很简单，并且十分适用于工程应用背景，所以工业界实际应用中PID控制器是应用最广泛的一种控制策略。
由于实际工业生产过程往往具有非线性和时变不确定性，应用常规PID控制器不能达到理想控制效果，长期以来人们一直寻求PD控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。
随着微机处理技术和现代控制理论诸如自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制、智能控制等控制策略引入到PID控制中，出现了许多新型PID控制器。
人们把专家系统、模糊控制、神经网络等理论整合到PID控制器中，这样既保持了PD控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点，又通过先进控制技术在线调整PID控制器的参数以适应被控对象特性的变化。
2 PID控制概念及发展2.1PID控制概念常规PID控制系统原理框图如下图所示，系统由模拟PID控制器和被控对象组成。
图1常规PID控制系统原理框图PID的标准控制规律为式中:e(t)—控制器偏差输入;u(t)—控制器输出;Kp,Ki,Kd—比例、积分和微分项系数。
2.2PID控制器发展我们公认的自动调节机构的诞生，应该是瓦特的蒸汽机转速调节机构。
其中包含了自动调节的几个必要条件:1)输出执行机构有效控制被调量;2)被调量参与调节;3)调节参数可以修改。
瓦特之后的一段时间内，工业革命虽然发展迅速，自动调节系统也有了一个方法，可是他们没有一个清晰的理论作指导，自动控制始终不能上一个台阶。
第19讲-自适应模糊PID控制
对微分作用的改进
微分对干扰非常敏感，一旦有干扰，差分突然变大，引 起控制量非正常增大。如果此时系统已经进入稳态，干 扰会通过微分项使系统震荡。 对付干扰，除了采用数字滤波，以及通过硬件改善环境 ，还可以采用改进微分作用的方法。 1、不完全微分法：在PID算法中加入一个一阶惯性环 节（低通滤波器）
数字PID
计算机控制实质是一种采样控制，只能根据采样时刻的 偏差值计算控制量，而不能像模拟控制那样连续输出控 制。需离散化处理：以T为采样周期，k为采样序号；则 离散采样时间k*T对应着连续时间t，用求和代替积分 ，差分代替微分。 k 离散后的PID表达式： 此式为全量式或位置式 工作量大，输出影响大
1 u (t ) K p [e(t ) TI
de(t ) 0 e(t )dt TD dt ] u0
t
控制效果（稳、快、准）
σ%
Tt
伺服系统的三环结构
比例环节
比例环节：对偏差做出瞬间反应，一旦有偏差，比例环 节立刻产生控制作用，使控制量向减少偏差的方向变化 。控制作用的强弱取决于比例系数Kp。 Kp大，则响应快，减小静态误差，过大则超调大甚至 震荡不稳定。
微分环节
阻止偏差的变化。 根据偏差的变化趋势（变化速度）进行控制。偏差变化 越快，微分控制器的输出就越大，并能在偏差值变大之 前修正。 微分作用有助于减小超调量，克服震荡，使系统趋于稳 定，特别对于高阶系统非常有利。加快跟踪速度。 但微分作用对信号的噪声很敏感，对于噪声较大的系统 一般不用微分，或在微分起作用之前对输入信号进行滤 波。
0
u k K P ek K I e j K D (ek ek 1 ) u0 其中，k 采样序号，k 0,1,2,3； u k 第k次采样时刻计算机的输出值； ek 第k次采样时刻输入的偏差值； K I 积分系数，K I K PT / TI K D 积分系数，K D K DTD / T u0 开始进行PID控制时的原始初值
模糊自适应整定PID控制课件
模糊自适应整定PID控制技术能够有效地解决非线性、时变性 、不确定性和复杂工业过程的控制问题，具有重要的理论意 义和实际应用价值。
相关工作与研究现状
相关工作
回顾PID控制技术的发展历程，重 点介绍PID控制技术的优缺点以及 研究现状。
研究现状
介绍当前模糊自适应整定PID控制 技术的研究热点和最新进展，并 指出研究中存在的问题和未来发 展方向。
通过实验或仿真验证控制 器的性能，评估其稳定性 和鲁棒性。
参数整定方法
01
02
03
手动整定
根据经验手动调整PID控 制器的参数，以达到较好 的控制效果。
自动整定
通过一定的算法自动调整 PID控制器的参数，例如 基于模糊逻辑、神经网络 等方法的自动整定。
智能整定
结合人工智能和机器学习 等技术，实现PID控制器 的参数自动学习和优化， 以达到更好的控制效果。
控制算法实现
01
02
03
04
模糊化处理
将输入变量进行模糊化处理， 以便于模糊逻辑系统的推理和
决策。
规则库建立
根据被控对象特性和控制目标 建立合适的规则库，用于模糊
逻辑系统的推理和决策。
参数调整
根据推理结果和规则库，自动 调整PID控制器的参数，实现
自适应控制。
控制输出
根据调整后的参数，计算PID 控制器的输出，实现对被控对
06
参考文献
参考文献
《模糊自适应整定 pid控制——理论与 应用》
《模糊自适应整定 pid控制理论及实现 》
《模糊自适应整定 pid控制算法设计与 应用》
THANKS
感谢观看
制器
统
参数自适应整定
一种新的自适应PID控制算法
一种新的自适应PID控制算法[摘要]针对大惯性工业对象，设计了一种新的自适应PID控制算法并应用于工业温度中。
实验结果表明，利用人工智能算法与PID自适应算法的有机结合，可以使温度控制曲线在不同的阶段平滑过渡，使系统控制过程达到最优。
由于PID调节器规律简单、运行可靠、易于实现等特点，PID控制器仍是目前工业生产过程控制系统中应用最广泛的一类控制器。
然而，随着工业过程对控制性能要求的不断提高，传统的PID算法已不能完全满足生产实际的要求。
为此不少学者在现代控制理论的基础上建立了一些新的控制算法［１，２］及PID参数的自动整定方法［３］，但许多算法在工程应用过程中比较复杂，特别对于多段温度控制系统，在升降温过程中会出现振荡等现象。
为此，将常规PID控制器与自校正算法相结合并利用人工智能系统使其在系统状态变化的每一时刻自动调节PID参数，让控制过程时刻处于最优状态是每个编程人员都力争实现的。
为了达到这种目的，笔者利用改进的Z－N算法与人工智能结合，完成PID参数的初始值设定，利用测量误差改变调节器步长的方法实现PID参数的自动整定，在大型加热炉的多段温度曲线控制中取得了非常满意的效果。
1利用Z－N算法获得PID参数的初始值Ziegler Nichols方法(简称Z－N算法)是基于简单的被控过程的Niquist曲线的临界点计算PID参数初值的方法。
它采用的整定准则是要求系统的暂态过程衰减率为0.75，其最大优点是计算方法简单，使用方便。
但实际过程中，许多工业对象对自动控制系统的要求各不相同，生产过程的暂态衰减率不同于0 75。
因此，本文采用修正的Z－N整定方法，即利用4∶1的衰减比性能准则获得PID参数的初始值。
给系统施加一阶跃输入U(可取U为40%功率)，由于温度控制系统有一S形响应曲线，可以利用一阶延时系统进行近似：U(s)／T(s)＝Ke－τs/(1+Ts)假如温度达到50%和75%时所用的时间分别为：t1、t2，如图1—1。
最小方差自适应pid控制 c语言
最小方差自适应pid控制c语言1. 引言1.1 概述在控制领域，PID控制是一种常见且广泛应用的控制算法，它通过对被控对象进行调节来使其输出值尽量接近设定值。
然而，传统的PID控制算法存在一些局限性，例如无法适应系统参数变化、过程干扰等问题。
为了克服这些问题，自适应PID控制算法被提出，并在实际应用中取得了显著的效果。
本文将介绍一种基于最小方差原理的自适应PID控制算法，并着重讨论其在C 语言中的实现。
C语言作为一种常用的编程语言，在嵌入式系统领域具有广泛的应用。
通过利用C语言实现自适应PID控制算法，能够提高系统稳定性和响应速度，并且方便进行调试和验证。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述。
首先，在引言部分概括了整篇文章的内容，并简要介绍了自适应PID控制和C语言在控制领域的应用。
接下来，在第二部分中详细介绍了最小方差自适应PID控制的概念和原理。
第三部分主要讨论了C语言在控制领域的优势以及实现PID控制算法的基本思路。
然后，在第四部分中详细描述了最小方差自适应PID控制算法的设计与实现细节，包括算法流程图和关键步骤解析。
最后，在第五部分总结实验结果并展望可能存在的问题和改进方向，并提出使用该算法的建议。
1.3 目的本文的目标是介绍最小方差自适应PID控制算法，并通过C语言代码实现该算法，使读者能够深入了解该算法原理及其应用。
同时，希望通过对实验结果的分析和总结，提供一些改进方向和建议，为在嵌入式系统中应用自适应PID控制算法的开发者提供参考。
2. 最小方差自适应PID控制概述2.1 PID控制简介PID控制是一种常用的反馈控制算法，它通过不断调整输出来使得被控对象的输出与期望值尽可能接近。
PID控制算法由比例项（P项）、积分项（I项）和微分项（D项）组成。
- 比例项：根据当前误差的大小，以一定的比例调整输出。
- 积分项：累加历史误差，并进行补偿。
- 微分项：考虑误差变化趋势，用于抑制系统过冲和震荡。
自适应PID 经验总结
注：大部分为摘入或加以修改模糊自适应PID 控制器是在常规PID控制器的基础上以偏差E和偏差变化率Ec 作为输入，利用模糊控制规则在线对Kp、Ki、Kd的修改，以满足不同时刻偏差E 和偏差变化率Ec 对PID参数自调整的要求。
模糊控制器是以e 和ec 为输入变量,Kp、Ki、Kd为输出语言变量的双输入三输出的模糊控制器。
在运行中通过不断检测e 和ec，查询模糊控制表得出三个参数Kp、Ki、Kd对P、I、D进行在线修改(得到Kp、Ki、Kd需去模糊化处理，一般采用重心法)，以满足不同e 和ec 时对P、I、D的不同要求，从而使被控对象具有良好的动、静态性能。
模糊控制表的规则:(1)当e较大时，为使系统具有较好的跟踪性能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
(2)当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
(3)当e较小时，为使系统具有较好的稳定性能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
具体控制表制作方式：另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定。
注：E是设定值与实际输入变量的差值，Ec是当前偏差与前一偏差值之差P=KP+KP*(设定的原始值)I=KI+KI*(设定的原始值)D=KD+KD*(设定的原始值)做为PID控制的参数具体做法如下:1，输入输出模糊化及隶属函数的建立偏差e和偏差变化率ec作为模糊运算的输入量，Kp,Ki和Kd模糊运算的输出量。
e 和ec 基本论域均设为(-0.6,0.6),输出量Kp,Ki和Kd的基本论域分别设为(-0.3,0.3), (-0.06,0.06)和(-3,3),都划分为7个等级,即(e,ec,Kp,Ki,Kd)={-3,-2,-1,0,1,2,3},对应其模糊集的语言变量均取7个,{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},其含义依次为:负大,负中,负小,零,正小,正中,正大。
模糊自适应pid 规则(一)
模糊自适应pid 规则(一)模糊自适应PID规则1. 什么是模糊自适应PID控制？•模糊自适应PID控制是一种基于模糊控制理论和PID控制理论相结合的控制方法。
•它通过模糊推理机制和PID控制器相结合，在控制过程中动态调整控制器的参数，以提高控制精度和稳定性。
2. 模糊自适应PID规则•模糊自适应PID规则是模糊自适应PID控制中用于动态调整PID 参数的规则集合。
•这些规则是基于模糊推理机制和控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差等信息来确定。
模糊自适应PID规则的基本结构模糊自适应PID规则一般包含三个部分：•模糊化：将控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差等连续输入信号转化为模糊化的离散量。
•模糊推理：基于模糊化的信号和一系列设定的模糊规则进行推理，确定具体的PID参数调整量。
•解模糊化：将模糊推理得到的PID参数调整量转化为实际可用的连续量。
模糊自适应PID规则的示例假设我们有一个控制系统，目标是使系统输出稳定在一个设定值上。
•输入：控制系统的反馈误差、误差变化率和积分误差。
•模糊化：将输入信号进行模糊化，例如将误差分为“正大、正中、零、负中、负大”等五个模糊集合。
•模糊推理：根据一系列设定的模糊规则，推理得到PID参数的调整量。
例如，如果误差大且变化率正中，则增加P参数。
•解模糊化：将模糊推理得到的PID参数调整量转化为实际可用的连续量，例如通过模糊加权平均。
通过不断地模糊化、模糊推理和解模糊化的过程，模糊自适应PID规则可以不断地对PID参数进行动态调整，以适应控制系统的变化，从而提高控制精度和稳定性。
3. 总结•模糊自适应PID控制是一种结合了模糊控制理论和PID控制理论的控制方法。
•模糊自适应PID规则是模糊自适应PID控制中用于动态调整PID 参数的规则集合，包含模糊化、模糊推理和解模糊化三个步骤。
•通过不断地模糊化、模糊推理和解模糊化的过程，模糊自适应PID规则可以动态调整PID参数，提高控制精度和稳定性。
PID自适应控制
Ｇ （ ） 一 二
取 ｋ。 一 １， ｒ 一１ ， ７ ． 一１ ．
由图 ３可 知 ， ｚ Ｎ 法的超调量较大 ； ０ — １法 的 回 复 时 间 较 长 ， 并 且 其 负 载 响 应 在 ３种 方 法 中 是 最差的 ； Ｐ Ｉ Ｄ 神 经 自适 应 法 用 继 电 自整 定 Ｐ Ｉ Ｄ参 数作 神 经 网络 初 值 ， 不 但降低 了超调 量 ， 减 弱 了过程响应的振荡程度 ， 并使 回 复 时 间 减 短 ， 负 载 响 应 质 量 也 有 所 改 善．
Ⅳ （ ０）一 础
Ⅳ２ （ ０）
ａ ｋ ／ ｔ ．
Ｗ （ Ｏ ）＝ ａ ｋ
其中 ， ０ ＜ ＜ １为修 正率 ．
４ 仿 真 研 究
本 文 选 用 ３种 在 实际 工 业 过 程 中较 具代 表 性 的过 程 函 数 ， 进行仿真 研究． 并 将 本 文 所 提 出 的Ｐ Ｉ Ｄ 自适 应 控 制 法 ， 与应用较 广的 Ｚ ｉ ｅ ｇ ｌ ｅ ｒ — Ｎｉ ｃ ｈ ｏ ｌ ｓ法 ， 以及 用 （ ０ ， １ ） 之 间 的 随机 值 怍为 神经 网络 Ｐ Ｉ Ｄ控制器初值的控制法 （ 以 下简 ０ ｌ法 ） ． 进 行 设 定值 改 变 及 负 载 振 动控 制 响 应 的 比较 ． ４ ． １ 一 阶加 纯滞 后过 程
维普资讯
第２ ５卷 第 ３期
１ ９ ９ ６年 ６月
信 息 与 控 制
Ｉ ｎ ［ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｆ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｜
Ｖｏ １ ． ２ ５。 Ｎｏ ． ３
Ｊ ｕ ｎ ｅ，ｌ ９ ｇ ６
， ７ ７ －／ ／
５ 结 论
本 文 提 出 了将 Ｐ Ｉ Ｄ继 电 自整定 与 神 经 网 络 Ｐ Ｉ Ｄ控制器相结合的 Ｐ Ｉ Ｄ 自适 应 控 制 法 ． 以 神 经 网络构造 Ｐ Ｉ Ｄ 控制 器 ， 解决了 Ｐ Ｉ Ｄ 参 数 在 线调 整 的 问题 ， 使Ｐ Ｉ Ｄ控制器适 用范围更广． 以 继 电 自整 定 Ｐ Ｉ Ｄ参 数确定 网络初值 ， 使 过 程 响 应 超 调 量 降低 ， 回复时 间减短 ， 控 制质量 提高 ， 仿
新型PID控制及其应用_第二讲_自适应PID控制_陶永华
新型PID控制及其应用第二讲 自适应PID控制陶永华华东冶金学院 马鞍山:2430021 引言 所谓自适应控制(Adaptive co ntro l)就是在控制对象未知的情况下,或者控制对象的参数发生变化时,调整控制器的控制方法或参数,使控制系统达到预定的控制品质。
自适应控制的研究是从50年代开始的,由于计算机的迅速发展及随机控制理论、系统辨识等学科的发展,大大促进了自适应控制的研究。
自适应控制与PID控制器相结合,形成了所谓自适应PID控制或自校正PID控制技术(人们统称为自适应PID控制)。
自适应PID控制具有自适应控制与普通PID控制器两方面的优点:首先,它是自适应控制器,就是说,它有自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化等一系列优点;其次,它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性好、可靠性高、为现场工作人员和设计工程师们所熟悉的优点。
自适应PID控制所具有的这两大优势,使得它成为过程控制的一种较理想的自动化装置,成为人们竞相研究的对象和自适应控制发展的一个方向。
自适应PID控制器可分为5大类,一类基于被控过程参数辨识,统称为参数自适应PID控制器,其参数的设计依赖于被控过程模型参数的估计。
另一类基于被控过程的某些特征参数,诸如临界振荡增益K C、临界振荡频率X C 等。
这种类型的自适应PID控制没有一个统一名称,我们姑且称为非参数自适应PID控制器。
其参数的设计直接依赖于过程的特征参数和一些工程上常用的经验整定规则。
如果按控制器参数设计的原理来分,自适应PID控制器又可分为五大类,它们是:极点配置自适应PID控制器、相消原理自适应PID 控制器、基于经验规则的自适应PID控制器、基于二次型性能指标的自适应PID控制器和智能或专家自适应PID控制器。
本讲着重介绍极点配置自适应PID控制和一些具有应用前景的PID自适应控制系统。
2 极点配置自适应PID控制 极点配置自适应控制算法由Wellstead等人在1979年首先提出,继而由~strobm和w it-tenm ark,Vogel和Edg ar,Elliott等人改进和深化,成为自适应控制中的一个重要组成部分, W ittenm ar k和~str obm等人在此基础上提出了极点配置自适应PID控制算法。
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自适应PID控制
摘要:自适应PID控制是80年代以来发展得十分活跃的一门控制理论与技术，是自适应控制理论的一个重要要组成部份。
本文系统地概述了自适应PID控制理论与方法的形成和发展、原理和应用，对自适应PID控制各主要分支进行了具体的分类。
关键词:自适应，PID，模糊控制，神经网络，遗传算法
1 引言
从问世至今已历经半个世纪的PID控制器广泛地应用于冶金、机械、化工、热工、轻工、电化等工业过程控制之中，PID控制也是迄今为止最通用的控制方法。
PID控制是最早发展起来的控制策略之一，因为他所涉及的设计算法和控制结构都很简单，并且十分适用于工程应用背景，所以工业界实际应用中PID控制器是应用最广泛的一种控制策略。
由于实际工业生产过程往往具有非线性和时变不确定性，应用常规PID控制器不能达到理想控制效果，长期以来人们一直寻求PD控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。
随着微机处理技术和现代控制理论诸如自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制、智能控制等控制策略引入到PID控制中，出现了许多新型PID控制器。
人们把专家系统、模糊控制、神经网络等理论整合到PID控制器中，这样既保持了PD控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点，又通过先进控制技术在线调整PID控制器的参数以适应被控对象特性的变化。
2 PID控制概念及发展
2.1PID控制概念
常规PID控制系统原理框图如下图所示，系统由模拟PID控制器和被控对象组成。
图1常规PID控制系统原理框图
PID的标准控制规律为
式中:e(t)—控制器偏差输入;u(t)—控制器输出;Kp,Ki,Kd—比例、积分和微分项系数。
2.2PID控制器发展
我们公认的自动调节机构的诞生，应该是瓦特的蒸汽机转速调节机构。
其中包含了自动调节的几个必要条件:1)输出执行机构有效控制被调量;2)被调量参与调节;3)调节参数可以修改。
瓦特之后的一段时间内，工业革命虽然发展迅速，自动调节系统也有了一个方法，可是他们没有一个清晰的理论作指导，自动控制始终不能上一个台阶。
在自动调节的发展历程中，PID的创立是非常重要的一环。
真正彻底清晰的PID理论其实早就提出了，只是提出者在大洋彼岸的英国。
1936年，英国诺夫威治市帝国化学有限公司(Imperial Chemical Limited in Northwich, England)的考伦德(Albert Callender）和斯蒂文森(Allan Stevenson)等人给出了一个温度控制系统的PID控制器的方法并于1939年获得美国专利。
从美国专利局的网站上，可以找到当年获得专利的PID计算公式:这个公式与我们现在使用的PID公式已经没有很大区别。
式中，e 代表温度，只是当时把比例积分微分的增益倍数分开了，可以想象当初这样做的原因:用K1来确定积分的强度(斜率)，用K3来确定微分的强度。
面对这个美妙的、简洁的、普适的思想，我们还是多花点时间关注一下她的生日吧。
她的专利的美国存档时间是1936年2月17日。
英国的存档时间:1935年2月13日;1939年10月10日批准美国专利申请。
这说明PID 的诞生时问应该在1935年初了，只是出生证明开在1936年。
3自适应PID控制及发展
自适应PID控制具有自适应控制与普通PID调节器两方面的优点:首先，它是自适应控制器、就是说它有自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化等一系列优点;其次，它又具有常规PID调节器结构简单、工作稳定、鲁棒性较强、为现场工作人员和设计工程师们所熟悉的优点。
自适应PID控制具有的这二大优势，使得它成为过程控制的一种较理想的控制装置。
PID控制技术经过几十年来的研究和发展，近年来国内外学者越来越多地将智能控制技术引入PID控制器的设计与构成。
下而将介绍这方而的研究、发展和创新。
3.1自寻最优PID控制器
自寻优算法的控制原理是:系统以积分误差性能指标为准则，当误差性能指标为最小时，即系统为最佳状态，此时PID的各参数为最佳参数。
常用积分误差性能指标有ISE、IAE、ITAE等，可根据不同控制系统选择不同性能指标。
对于随动跟踪控制系统一般可选用ISE 积分误差性能指标。
3.2模糊PID控制器
模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。
特别是在一些大滞后、时变、非线性的复杂系统，无法获得系统的精确的数学模型，而模糊控制不需要被控对象的精确数学模型。
这种控制器不但具有PID控制精度高等优点，又兼有模糊控制灵活、适应性强的优点，对复杂控制系统和要求高精度的伺服系统可获得优良的控制效果，是近年来控制领域十分活跃的一支分支。
3.3神经元自适应PID控制器
由Windrow提出的自适应神经元，由于具有自适应学习能力，且结构简单、实时性强、无须对控制对象精确建模等优点。
一些专家在神经非模型控制的基础上，结合PID控制的优点，提出了神经非模型自适应PID控制方法，确定了神经元网络的输入信号，设计出自适应系数的在线修正算法，在使控制系统具有良好的动态性能和稳态性能所进行的研究，取得了一定成效。
3.4基于遗传算法的PID控制器
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，其基本思想是将待求解问题转换由个体组成的滨化群体进行操作折一组遗传算
子，经历生成一评价一选择一操作的滨化过程，反复进行，自到搜索到最优解。
一些人提出了一种基于遗传算法的PID参数优化方法，这种方法可简化优化的解析计算过程。
基于对免疫反馈和遗传机制的免疫遗传算法的讨论和研究，一种改进的变参数PID控制策略和鲁棒整定的思想被提出，并采用免疫遗传算法进行设计参数的鲁棒优化。
3.5基于蚁群算法的PID控制器
蚁群算法是一种新型模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
蚁群算法是受到人们对自然界真实的蚁群集体行为的研究成果的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法，属于随机搜索算法。
由意大利学者M.Dorigo等人首先提出。
仿生学家经过大量细致的观察研究发现，蚂蚁个体之间是通过一种称之为信息激素的物质进行信息传递。
蚂蚁在运动过程中，在它所经过的路径上留下该种物质，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。
因此，由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象，某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大，从而增加该路径的信息激素强度，这种选择过程称为蚂蚁的自催化过程，其原理是一种正反馈机制，所以蚂蚁系统也称为增强型学习系统。
3.6专家智能自整定PID控制器
将专家控制与常规PID控制相结合而具有的自整定、自学习等功能可以用来描述复杂系统的特性，并通过学习和自组织得到相应的控制策略。
一些学者对专家自整定PID控制器设计的方法及应用进行了研究，并针对一般专家自整定PID控制器的不足之处，加入智能自整定控制，提出采用阶梯信号作为系统输入的思路，这种智能自整定PID控制器由于采用了阶梯信号作为系统输入，避免了系统在参数训练过程中频繁启动的问题，还可以根据实际系统变化的要求，灵活地设定给定信号的阶梯数目，以满足一些特殊场合的控制要求，其具有很强的自整定能力，能允许对象模型的结构和参数在较大范围内变化。
4结束语
自适应PID控制是随着自适应控制的理论发展和在过程控制上的实践而形成和发展的，从一开始就带有强烈的应用色彩。
PID控制算法是迄今为止最通用的控制策略，随着计算机技术的迅猛发展，先进控制理论的出现和发展，以及自适应控制技术的引入，使PID控制进入了一个更为深入和广阔的应用大地，自适应PID控制技术将与先进控制理论更为紧密地结合，在先进控制理论推动下，以及微处理器和传感器（例如DSP,PIC等）的性能的大幅提高，必将是过程控制中极有发展前途的研究和应用方向。
参考文献。