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1、华中科技大学 硕士学位论文 液位系统的智能PID控制研究 姓名：朱腾 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：王永骥 20070709 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 I 摘摘 要要 现实中的液位系统装置普遍是采用普通 PID 算法进行控制的,普通 PID 算法简 单、稳定性能较好，但是必须要有精确的数学模型，抗干扰性能差，不能在线实时 调整 PID 控制参数；鉴于此，本文采用了粒子群优化 PID 控制算法、RBF 网络整定 PID 控制算法、模糊自适应 PID 控制算法和单神经元自适应 PID 控制算法等四种智
2、能 PID 优化算法对液位系统进行控制,使得控制具有自适应、自整定的优点。 文章首先对液位系统的软、硬件构成进行了简单介绍,接着分别利用粒子群优化 PID 控制算法等四种智能优化算法对液位控制系统进行了仿真研究和实时控制。 仿真 研究是在 Matlab6.5 仿真平台下进行的,实时控制是在 Labwindows 开发平台下编程实 现的。粒子群算法采用类似鸟群捕食的搜索策略对 PID 参数进行迭代寻优；模糊自 适应整定算法利用误差和误差变化量进行模糊推理,进而调整 PID 参数；RBF 神经网 络通过对系统的 Jacobian 信息辨识而实现参数调整；单神经元自适应 PID 算法通过 对权系数的
3、在线修正而实现控制量的调整。总之,各种优化控制方法均是基于某种寻 优方略实现 PID 参数的调整;在每种 PID 优化方法的实时控制后均进行了算法改进的 讨论,以便今后在相关领域进行进一步的研究。 上述基于智能优化 PID 控制的液位控制方法,既发挥了智能控制的鲁棒性好、动 态响应快速、超调量小的特点,又具有普通 PID 控制算法结构简单、稳态精度高的特 点,还实现了 PID 参数的自整定和自调整的功能。将这几种智能 PID 控制算法在 Labwindows 开发平台下编程实现后用于液位控制系统中,实时控制实验表明这些智 能优化算法具有良好的控制效果,超调量小、稳定精度高,相信控制算法经过改进
4、后, 实用性将更强,将会适合于较液位控制系统更为复杂的过程控制系统。 关键词: 液位系统 自整定 粒子群算法 模糊自适应整定算法 径向基函数神 经网络 单神经元自适应 PID 算法 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 II Abstract The liquid level control equipment is controlled through common PID algorithm generally , the common PID algorithm has the advantages of simple struc
5、ture、good stability, but it must have certain mathematics model and its feature of anti-disturbance is poor , besides it can not adjust the PID parameters on-line；So ,this paper chooses PSO-PID algorithm、RBF neural net-PID algorithm、fuzzy-PID algorithm and single neuron adaptive PID algorithm to con
6、trol liquid level ,then the control has the adaptive and self-tuning advantages. The paper firstly introduces the software and hardware structure of liquid level system , then adopts four optimization algorithms such as PSO-PID algorithm to control liquid level system through simulation and real-tim
7、e control. The simulation chooses Matlab6.5, and real-time control is under the circumstance of Labwindows. The PSO adjusts PID parameters through iterative optimization strategy based on bird swarm preying on food. The fuzzy adaptive algorithm chooses error and error variation to carry out fuzzy in
8、ference, then tunes the PID parameters; RBF NN tunes the PID parameters through identifying the Jacobian information of system ;The single neuron adaptive PID algorithm tunes control quantity through modifying weight coefficient on-line. in conclusion, every optimization algorithm which tunes PID pa
9、rameters is based on some kind of optimization strategy; After every real-time control experiment, there is a discussion about improvement of the algorithm for further research in the future. The above-mentioned methods of liquid level control based on intelligence-PID not only have the advantages o
10、f good robustness, high response speed and low overshoot but also have the advantages of common PID such as simple structure and high stable precision, and realizes the self-tuning function of PID parameters. These intelligence-PID algorithms realized in the circumstance of Labwindows are applied in
11、 the liquid level control system, the real-time test results have shown the good effects of control of these intelligence optimization algorithms such as low overshoot、high stable precision; I believe after the improvement of these algorithms, their applicabilitys will be stronger and will be suitab
12、le for more complex control systems than liquid level control system. Key words: liquid level system self-tune PSO algorithm Fuzzy adaptive tune algorithm RBF neural net single neuron adaptive PID algorithm 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过
13、的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ，在_年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期
14、： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 1 1 绪绪 论论 1.1 课题来源与意义课题来源与意义 本课题来源于华中科技大学控制系过程控制实验室的液位系统实验装置的技术 改造；由于液位系统装置起初是采用常规 PID 控制算法实现的，常规 PID 控制的参 数一般靠经验人工调整，本文采用智能优化算法对 PID 参数进行优化整定，达到自 学习、自调整 PID 控制参数的目的。 随着现代科学技术的飞速发展，控制理论及技术越来越重要，控制技术广泛应 用于冶金、石化、机械、制药、航空航天以及军事系统等领
15、域，其中应用最为广泛 的仍然是 PID 控制。据不完全统计，现代工业控制回路采用高级控制技术的只占很 小的比例，90以上的回路仍然采用 PID 控制；PID 控制是最早发展起来的运用经 典控制理论的控制策略之一，由于其算法简单、可靠性高，被广泛用于工业过程控 制。但是由于常规 PID 控制的参数一般靠人工经验整定，而且参数一旦整定好，整 个控制过程中都是固定不变的，而实际系统参数易变，使得控制难以达到最佳的效 果。智能 PID 控制应允而生，它是将智能控制与常规 PID 控制相结合，它的设计思 想是利用专家系统、模糊控制和神经网络等智能技术将人的智能引入到控制器的设 计中，对 PID 参数进行
16、自调整，它的建立具有不依赖于系统精确数学模型的特点。 在控制理论的发展过程中，某一控制方法的正确性及实际应用的可行性需要按 其理论设计的控制器去控制一个典型对象来验证，液位控制系统结构简单、操作容 易，是一种理想的检测控制策略有效性的实验装置。液位控制系统如果去掉影响不 大的伺服阀输入电流输出开度的非线性关系，可以将液位控制对象当成一个线性 二阶系统。对于该系统的控制问题，本文提出了基于粒子群优化算法、RBF 神经网 络、模糊自适应优化算法和单神经元算法等四种优化 PID 参数的方法。液位系统的 智能 PID 控制研究具有重要的工程应用背景，它的研究方法在军工、航天、机器人 和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，尤其适用于一些参数易变，不易建立精 确数学模型的被控对象。总之，对液位系统的智能 PID 研究具有重要的理论和实践 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 2 意义。 1.2 国内外研究现状国内外研究
