基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

基于BP神经网络的球杆控制算法设计

针对球杆系统定位控制问题,基于BP神经网络设计了BP神经网络控制器和BP神经网络PID参数自整定两种智能控制器.完成了两种控制器的网络结构与实现方法,并在Simulink环境中仿真.仿真结果显示出BP神经网络PID参数自整定控制器的稳定性优于BP神经网络控制器,将BP神经网络PID参数自整定控制器算法移植到GBB1004球杆系统,实现了对该系统的控制.实验结果显示,该控制器响应快,有一定的抗干扰能力,获得系统调节时间小于16s,稳态误差小于1cm.     

基于模糊PID算法的回转窑控制系统改造

针对某公司镍冶炼系统PID控制器依靠人工操作经验进行参数整定从而导致冶炼过程不稳定的问题,在传统增量式PID控制算法的基础上,基于模糊控制理论将回转窑控制器设计改造成一种新的变速积分模糊PID控制器,并给出了镍铁回转窑PID控制器的结构和PID参数的详细整定方法,在设计中,比例系数Kp、微分系数KD用模糊方法进行自整定,而积分参数KI采用变速积分PID算法进行调节.通过在MATLAB环境下对该模糊PID控制器进行仿真,验证了该算法是有效的.     

基于模拟退火算法的数字PID控制器参数整定的研究

研究将模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定中,以误差平方和最小为目标函数对具体对象进行了系统阶跃响应的分析、设计及仿真研究,得到了较好的控制效果,表明模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定具有一定的研究价值.     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

基于混沌优化的规范化PID控制器及其应用

为了解决PID参数整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和大超调等问题,作者提出一种规范化PID控制器参数混沌优化方案.由于混沌运动具有遍历性、随机性等特点,它能在一定的范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,把混沌动力学特性与退火策略结合起来在规范化PID参数域中实现混沌优化搜索,具有更强的搜索PID参数全局最优值的能力.对水轮机调速系统进行控制仿真,结果表明该算法能有效地实现PID参数最优整定;控制结果具有稳定、超调小、响应快、调节时间短、结构简单、容易实现的优点,为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法.     

基于Ziegler-Nichols方法PID控制器的球杆系统

通过建立球杆系统机械模型、角度模型和电机模型,得到这个球杆系统的数学模型,设计PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明:PID控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

基于Ziegler-Nichols方法PID控制器的球杆系统

通过建立球杆系统机械模型、角度模型和电机模型,得到这个球杆系统的数学模型,设计PID控制器,通过在线整定控制器参数,提高球杆系统的控制性能.仿真实验结果证明：PID控制效果良好,适应能力较强,具有算法简单、参数整定容易等优点.     

基于CPSO的PID算法在LLC变换器控制中的应用

在LLC谐振变换器控制系统中,由于PID控制器参数的整定直接影响控制系统的性能,本文利用混沌粒子群优化算法对变换器的数字PID控制器参数进行了整定。并利用MATLAB软件进行建模仿真实验,最后通过分析几种算法整定PID参数的结果,结果表明该算法操作简单,响应速度快,调节时间短,无超调,其控制品质明显优于遗传算法和标准粒子群算法,具有更好的优化效果。     

PID控制器简介及参数整定方法

PID控制器是比例积分微分控制器,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等特点,广泛的应用在工业控制过程。PID控制器的参数整定一直是人们研究的热点。本文分析了几种常见的PID控制器参数整定方法。     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

时滞对象的自抗扰PID控制

提出一种适合时滞对象的自抗扰PID控制器及其整定方法。由于难以完全测得时滞对象输出变量的高阶导数,用一个二阶观测器观测系统中模型和外部干扰等未知因素,然后结合经典反馈理论,得到一个四参数的自抗扰PID控制器。由Z-N整定公式推导出其中3个控制器参数的整定公式,适当调节剩余自由参数,可以获得较好的动态性能。2个仿真实验表明:该方法能够有效改善时滞对象控制系统的动态性能,增强系统的适应性和鲁棒性。     

反向响应时滞过程PID控制器设计新方法

基于常规单位反馈控制结构，研究了工业中常见的反向响应过程的特性，给出了PID控制器的解析设计新方法．通过提出期望闭环传递函数．解析地推导出PID控制器的形式，同时分析了闭环控制系统所能达到的控制性能和鲁棒稳定性．由此给出了控制器参数的调节规则．该PID控制器的突出优点是可以进行单参数整定，通过单调地调节控制器参数，实现闭环系统的标称性能和鲁棒稳定性之间的最佳折衷．仿真实例验证了该方法优于其他方法．     

电站仿真系统 PID 控制参数的自动整定

研究了电站仿真控制系统ＰＩＤ参数自动整定的原理和实现方法,提出了适用于电站控制系统仿真的基于模式识别的模糊整定方法,建立起模糊整定规则。采用面向对象的程序设计技术,在ＨＰ工作站上开发出适用于单回路、串级回路等ＰＩＤ控制参数自整定软件,在仿真支撑环境ＩＳＳＥ支持下,自整定软件实现了电站仿真机控制参数的自动整定,大大减少了建模的工作量。本系统已应用于东北电力局６００ＭＷ电站仿真机的控制参数整定,效果令人满意。     

一种二自由度PID控制器参数整定方法

针对二自由度PID控制器,提出一种简单的基于预期动力学方程设计的参数整定方法.通过分析,将二自由度PID控制器表示成闭环系统预期动力学特性方程和系统扰动量观测器的函数.选取预期动力学特性方程系数和观测器参数作为控制器参数,分析了参数与系统性能的关系,并提出了各个参数的取值规则.仿真结果表明,该方法对含纯积分环节对象、非最小相位对象、时滞对象、高阶对象、不稳定对象等都具有良好的控制效果.     

模糊PID控制在水位控制中的应用与仿真

水位控制系统具有非线性、非最小相位、时滞和强耦合,难以建立精确的数学模型。本文在分析常规PID控制器局限性的基础上,运用模糊逻辑,借鉴三冲量控制方法,将模糊规则整定PID参数的控制方法引入锅炉水位控制中,设计出一种模糊PID控制器,对PID三个参数在线整定。仿真研究和在实验室的实际应用表明,模糊PID控制器特性比常规PID控制器更优良,能有效地改善控制效果。     

高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计

针对具有反向响应特性的高阶过程,提出了一种分数阶PID控制器设计方法.为了便于控制器设计,采用一种改进的微粒群优化算法对高阶过程模型进行简化处理,在此基础上,根据内模控制原理设计分数阶PID控制器,该控制器仅有一个可调参数,有效降低了控制器整定的复杂度,并根据最大灵敏度指标推导出控制器参数整定的解析表达式,克服了参数选择的盲目性.仿真结果表明,该方法可使系统具有良好的设定值跟踪、扰动抑制特性以及克服参数摄动的鲁棒性.     

基于免疫克隆原理的PID控制器优化

针对PID控制器的参数整定和优化问题,本文提出一种基于免疫克隆算法的优化PID控制器参数的方法.该算法与人体免疫系统机制相似,通过克隆、选择和高频变异,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器.仿真实验结果表明该方法明显优于遗传算法和粒子群算法,同时证明了利用免疫克隆算法进行PID调节的有效性.     

PID Controller Stabilization for First-order Integral Processes with Time Delay

Due to the widespread application of the PID controller in industrial control systems, it is desirable to know the complete set of all the stabilizing PID controllers for a given plant before the controller design and tuning. In this paper, the stabilization problems of the classical proportionalintegral-derivative （PID） controller and the singleparameter PID controller （containing only one adjustable parameter） for integral processes with time delay are investigated, respectively. The complete set of stabilizing parameters of the classical PID controller is determined using a version of the Hermite-Biehler Theorem applicable to quasipolynomials. Since the stabilization problem of the singie-parameter PID controller cannot be treated by the Hermite-Biehler Theorem, a simple method called duallocus diagram is employed to derive the stabilizing range of the single-parameter PID controller. These results provide insight into the tuning of the PID controllers.