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自适应PID控制吸收了自适应控制与常规PID控制器两者的优点。
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。 2100433B
最常用的自适应控制算法有:最小方差自适应PID控制、极点配置自适应PID控制和零极点对消的自适应PID控制。
最小方差自适应PID控制的基本思想是:在每个采样周期,以系统偏差的最小方差极小化为性能指标进行系统品质评价,通过引入在线辨识的最小二乘算法估计未知过程参数,依此来计算各采样时刻的自适应PID控制量u(t)。
极点配置自适应PID控制的基本思想是:按照某种优化策略选择期望闭环极点分布,在每个采样周期,通过加权递推最小二乘法显式地估计过程参数,并结合PID控制规律,求得含未知参数q0、q1和q2的系统闭环方程,然后利用系统特征多项式与期望特征多项式的恒等关系即可在线求得PID控制参数,进而求得各时刻控制器输出u(t)。
零极点对消自适应PID控制的基本思想是:当被控过程参数未知时,在每个采样周期,利用加权递推最小二乘算法显式地辨识过程模型,在以PID控制器传递函数中的零极点对消被控过程传递函数中的部分极零点,由此计算出各时刻的PID控制量,以使得闭环系统运行于良好的工作过程。
除上述外,还有其他自适应PID控制算法。
在控制理论和技术飞跃发展的今天,PID控制由于其简单、稳定性能好、可靠性高等优点,仍有其强大的生命力。PID控制器广泛应用于冶金、机械、化工等工业过程控制之中。在PID控制中、一个关键的问题便是PID参数的整定: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,然而在实际的工业过程控制中。许多被控过程机理较复杂,具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点。在噪声、负载扰动等因素的影响下,过程参数,甚至模型结构,均会发生变化。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,并且PID参数能在线调整,以满足实时控制的要求。自适应PID控制将是解决这一问题的有效途径。
模糊自适应PID控制在PLC控制系统中的应用
在工业控制领域中,常规PID的应用极为广泛,但是常规PID控制在控制精度,响应速度等方面略显不足。对常规PID和模糊自适应PID控制进行比较,运用matlab中的simulink工具箱进行建模仿真,并在PLC中对模糊自适应PID控制进行编程实现,体现出模糊自适应PID控制在工业控制领域中的优势。
变频泵控马达调速系统单神经元自适应PID控制
针对大惯性负载变频泵控马达调速系统动态性能差的特点 ,提出了采用不必基于模型的单神经元自适应 PID控制。介绍了单神经元自适应 PID控制器的结构和算法。仿真结果表明 ,单神经元自适应 PID控制器较常规 PID控制器具有更快的响应特性和良好的动态特性 ,对模型失配和负载扰动表现出更强的适应性和鲁棒性 ,而且不论是在加速段、等速段还是减速段 ,都具有较好的跟踪效果
PID控制是一种线性控制,它根据该定值
连续情况
离散情况
模糊自适应PID控制,以误差
首先利用FIS图形窗口创建1个两输入(
一般来说,根据仿真结果可以得出,在对三阶线性系统的控制中,利用稳定边界法进行参数整定的经典PID控制的超调量比模糊自适应PID控制的超调量要大,但模糊PID控制存在一定的稳态误差。模糊控制用模糊集合和模糊概念描述过程系统的动态特性,根据模糊集和模糊逻辑来做出控制决策,它在解决复杂控制问题方面有很大的潜力,可以动态地适应外界环境的变化。2100433B
PID控制有着原理简单,使用方便,适应性强的特点,同时具有制时精度低、抗干扰能力差等缺点,模糊自适应PID控制是在PID算法的基础上,以误差