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1、华中科技大学 硕士学位论文 PID控制算法及其在风速控制中的应用 姓名：李尹 申请学位级别：硕士 专业：物理电子学 指导教师：袁孝;温渝昌 20070524 I 摘 要 本论文探讨了学习型 PID (比例 积分 微分) 算法与传统 PID 算法的原理，分析了 它们在各种过程控制中的不同表现。应用 CVI（C for Virtual Instrument）对这两种控制 算法进行仿真实验，通过对仿真曲线的分析与比较，总结 PID 控制算法中各控制参数 的不同作用及这两种控制算法的优劣。将传统 PID 控制算法应用于风速控制系统的开 发。并针对应用中遇到的需反复整定控制参数、抗干扰能力不足等问题，探
2、索采用学 习型 PID 控制算法解决问题的方案。 (1) 分析了传统 PID 控制理论， 并在此基础上结合现代计算机技术给出了传统 PID 控制算法的具体软件实现。针对需要快速进入稳态等应用需求，总结出了多种 PID 控 制算法的变形，这使得 PID 控制能够更好地适应实际工程的需要。 (2) 基于测控开发环境 CVI，分别采用传统 PID 控制算法及学习型 PID 控制算法 对理想控制对象和具有迟滞和干扰因素的控制对象进行了多组仿真。结果表明：学习 型 PID 控制算法的抗干扰能力和适应能力等性能优于传统 PID 控制算法。 (3) 在香港城市大学低风速风洞的风速控制系统的开发中， 应用了传
3、统 PID 控制算 法，控制系统的控制精度达到了 3%，获得了很好的控制效果。同时针对该风速控制系 统中应用传统 PID 控制算法所遇到的问题，如需反复整定控制参数、抗干扰能力不足 等，探讨了采用学习型 PID 控制算法取代传统 PID 控制算法的方案。 通过对传统 PID 控制算法及学习型 PID 控制算法的讨论，论证了学习型 PID 控制 算法的先进性和实现的可能性，为 PID 控制算法今后在风洞实验的风速控制等方面提 供了一个新的应用。 关键词：关键词：PID 算法 智能控制 风速控制 II Abstract This thesis analyzes the theory of self
4、-learning PID (Proportion Integral Differential) control arithmetic and traditional PID control arithmetic, and their potential applications in different process controls. The different functions of the parameters in PID arithmetic and their advantages and disadvantages are summarized with applying
5、CVI (C for Virtual Instrument) simulating these control arithmetic. Traditional PID control arithmetic is applied in a wind-speed control system, in which many problems have been found, such as it is infirm to disturbing. The thesis proposes a scheme using self-learning PID control arithmetic to sol
6、ve these problems. (1) The traditional PID control arithmetic is analyzed. The code of the PID control arithmetic with modern computer technology is programmed. Different variations of PID arithmetic in different applications such as stabilizing ability are summarized, which can better satisfy the e
7、ngineering requirements. (2) Based on CVI, ideal control object and relaxing control object with disturbing factors are simulated using self-learning control arithmetic and traditional control arithmetic. It is shown that the anti-disturbing ability and adaptive ability of self-learning PID is bette
8、r than that of traditional PID. (3) PID control arithmetic has been applied in Wind-speed Control System of the Low Wind-speed Tunnel Project in Hong Kong City University, and the control precision of 3% for the system is attained. In order to deal with the problems found in the project, such as the
9、 redundancy of ascertaining the control parameters repeatedly, a scheme applying self-learning PID control arithmetic instead of traditional PID control arithmetic has been discussed. From the discussion of self-learning PID control arithmetic and traditional PID control arithmetic, the possibility
10、of self-learning PID control arithmetic is proposed in the application of wind-speed control. Key words：PID arithmetic intelligent control wind-speed control 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
11、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 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： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 1 1 绪论 1.1 引言 智能控制自 20 世纪 70 年代形成至今，研究势头异
12、常迅猛。其中的学习控制是广 义智能控制（包括学习控制，认知控制与联想决策等）的一个高级分支，它相对于其 他典型的智能控制方法而言，具有自动知识获取能力即学习能力1。美国学者 Fu2在 1970 年最先提出这一控制理论，他是在对线性再激励学习控制系统的研究中率先使用 了人工智能中的启发式方法。学习控制的研究热点之一是对迭代学习控制的研究 (Iterative Learning Control)，它于 20 世纪 80 年代由日本兴起，1978 年日本学者 内山 （Uchiyama, 东北大学） 最先提出这一方法， 并于1984年由日本学者本卓 （Arimoto, 大阪大学）等明确其概念，后由川村
13、，宫崎（大阪大学）等学者进一步研究并促进了 这种理论的发展和完善3-4。 学习控制研究的动机来源于从经验学习知识的这种深刻认识。设计一种控制器， 让控制器本身具有某种智能，即能在系统运行中估计未知的信息并基于这个估计的信 息确定最优控制，使它在控制过程中能不断地完善自己，也就是不断训练控制器，以 使控制效果越来越好。这种具有学习能力的控制器一直是工程师们追求的目标。换句 话说，当我们重复完成某一控制任务的时候，我们从过去的控制输入和跟踪误差数据 中获得额外的信息，这种信息我们把它看成一种经验，一种关于动态过程模型的经验 知识。利用这样的经验知识，我们降低了对过程模型的依赖，并且提供了改进跟踪控
14、 制性能的可能性5。 PID 控制是工业工程中应用最为广泛， 最有效率的控制理论， 从它的出现到现在已 经经历了很长的时间，今天它依然在工业控制中占有不可替代的地位，相信在以后的 很长一段时间 PID 控制还会有很强的生命力6。 现代工业的高速发展使原始， 单一的控 制技术已经很难适应现代控制的要求，将新型的控制理论，如学习控制，与传统的 PID 控制技术相结合在未来的控制领域内会有广阔的前景。 1.2 国内外技术现状 在学习控制理论形成期的研究集中在新算法的构成以及它的特性分析，这一时期 2 的研究中，学习控制一般作为离线计算方法，主要由以下三个基本元素构成：学习控 制适用的系统，输入的迭代
15、控制算法以及保证算法收敛的条件。1973 年美国和日本以 学习控制和智能控制为题召开了专题研讨会，在 20 世纪 70 年代发表了大量有关学习 控制和智能控制的文章7。1977 年 Sa-tadis 发表了他著名的专著随机系统的自组织 控制 ，总结了这些理论成果。在 20 世纪 80 年代，Arimoto 与其同事 Kawamura8对开 环的 P 型，PI 型，PID 型以及 D 型，PD 型的自学习算法的理论与应用做了大量的研究 工作，取得了相当的理论成果，并取得了在机器人上应用的成功，其研究工作带动了 当时国际学术界对迭代学习控制的深入研究。最初，关于其他类型控制系统的研究结 果远不如机
16、器人迭代学习控制的研究结果多。它的使用区别于常规控制方法。经典控 制理论对具有在一定时间内循环往复运动的机器人的应用难以收到令人满意的效果， 尤其当机器人处于高速运动的状态，这主要是因为那些控制理论应用时在循环中对系 统的响应总是需要一定的时间才能达到期望值，即只有当系统经历一段过渡时间后好 的性能才能得到保证。这样对机器人短暂的重复运动控制显然是不可取的。由于迭代 学习控制自身的一些特点，如对系统只需要较少的先验知识和较少的计算量，一般不 需要辨识系统的参数，从而能处理未知参数和不确定性问题，具有一定的鲁棒性等， 决定了它可作为一类机器人或机械装置基于自主训练来调整运动性能的一种较好的方 法。它的研究对诸如机器人等有着非线性，强耦合，难建模且对运动控制有着高速， 高精度要求的对象有着重要的意义9-10。 此后的十几年间，自学习控制技术随着与其相关的学科及应用领域，如计算机技 术，现代智能控制，机器人技术等的发展而发展。 自 1992 年以来，迭代学习控制的研究出现了新飞跃，在国内
