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1、目录第1章 引言2第2章 自整定PID调节器原理32.1PID调节器概述32.2常规PID调节器的离散模型32.3被控过程的数学模型32.4过程模型参数的自动辨识32.5自整定PID调节器参数的确定32.6应用实例3第3章 系统硬件电路33.1总体电路: 最小系统图33.2器件选择3第4章 软件设计34.1PID运算主程序设计34.2RAM单元分配3第5章 调试仿真35.1软件调试：KEIL35.2电路仿真: Proteus ISIS35.3仿真结论3第6章 结束语3致谢3参考文献3附录：程序清单3第1章 引言智能自整定调节器的研究意义随着微型计算机的功能愈来愈强及可靠性的不断提高。近年来，国
2、外先后提出了智能自整定调节器的多种方案，并在实际应用中取得了较好的控制效果。1983年的美国FOXBORO公司推出的自整定PID参数的EXACT控制器，使PID调节功能更有效。智能自整定调节器的发展历史、现状和研究方向文【2】分析了将专家系统方法应用到该智能控制仪表中的PID调节器参数自整定的原理和方法。日本东芝公司和富士通公司也先后推出了TOSDIC-211和FUJI MICREX自整定调节器。在过程工业界，从40年代开始，采用PlD控制规律的单输入单输出简单反馈控制回路已成为过程控制的核心系统。目前，PID控制仍广泛应用，即便是在大量采用DCS控制的最现代化的装置中这类回路仍占总回路数的8
3、0%-90%。这是因为PID控制算法是对人的简单而有效操作方式的总结与模仿，足以维护一般工业过程的平稳操作与运行，而且这类算法简单且应用历史悠久，工业界比较熟悉且容易接受。PID参数的自整定一般包括两部分内容：一是过程特性的提取，也称为韧热校正部分，即对过程进行辨识，得到过程的动态特性，求得过程的增益、时间常数、延妲时间，然后按过程的特征参数或者按部分模型的匹配法设定P1D参数。二是确定相应的最优控制器参数，也称为在线校正部分，是通过对控制响应的波形进行在线监视，求出性能控制指标，即超调量、振幅衰减比等，然后建立调整规则对PID参数进行更新。自Ziegler和Nichols提出PID参数整定方
4、法起，有许多技术已经被用于PID控制器的手动和自动整定。Ziegler-Nichols阶跃响应是确定PID参数的简单方法，根据纯滞后时间和时间常数来鉴定控制器的参数。但是该方法仅在纯滞后时间与时间常数之比处于0.1-1之间时才适用，对于大的纯滞后需采取专门补偿措施。另外设方法借助于作图来确定特征参数，得到的控制器是使用尚可的或次优的，并不能得到最优的控制器。其中应用广泛的有临界灵敏度法，需要测量临界增益和临界周期从而得到合适的PID参数。Z-N法需要使系统接近临界章台运行，这很易产生增幅振荡，并使系统毁坏。为克服二Z-N闭环方法的缺点，知名学者Astrom曾提出基于继电反馈的方法，该方法的基本
5、思路是在继电反馈下观测过程的极限环振荡，并由极限环的特征来确定过程的基本性质，然后算出PID调节器的参数。继电器自整定操作简单。不需要较多的有关被控对象的先验知识即可以整定控制嚣参数的优点，预先确定的参数少，仅仅是继电特性的输出高度和滞环宽度。而且它是在闭环条件下完成的，所以对扰动不灵敏，而且所产生的极限环振荡又是一种受控振荡，易于控制。Astrom在1988年美国控制会议(ACC上作的Toward Intelligent Control的大会报告概述了结合新一代工业控制器中的两种控制思想-自整定和自适应，为智能PID控制的发展奠定了基础。他认为自整定控制器和自适应控制器能视为一个有经验的仪表
6、工程师的整定经验的自动化，自整定调节器应具有推理能力。自适应PID的应用途径的不断扩大使得对其整定方法的应用研究变得日益重要。自适应技术中最主要的是自整定。根据发展阶段来分，PID参整定可分为常规PID参数整定方法及智能PID参数整定方法；按照被控对象个数来划分可分为单变量PID参数整定方法及多变量PlD参数整定方法，前者包括现有大多数整定方法，后者是最近研究的热点及难点。按控制量的组台形式来划分，可分为线性PID参数整定方法及非线性PID参数整定方法。前者用于经典PID调节嚣，后者用于非线性跟踪微分器和非线性组合方式生成的非线性PID控制器。按工作机理划分，自整定方法能分为两类：基于模型的自
7、整定方法和基于规则的自整定方法。目前来说，在众多的整定方法中主要有两种方法在实际工业过程中应用较好。一种是基于继电反馈的参数整定方法另一种是Foxboro公司推出的基于模式识别的参数整定方法。后者主要应用于Foxboro的单回路EXACT控制器及分散控制系统I/A Series的PIDE功能块，其原理是基于Bristol在模式识别方面的早期工作。前者的应用实例较多，这类控制器现在包括自整定、增益计划设定及反馈和前馈增益的连续自适应等功能，这些技术都极大简化了PID控制器的使用，显著改进了它的性能。设计任务本文提出的智能自整定PID调机器实际上是过程参数的自动辨识与PID调节参数的自动整定相结合
8、的一种自适应控制技术。原理框图如图1所示。基本部分是由参数可调的常规PID调节器和被控部分组成。当过程参数或特性发生变化时，通过在线辨识得到新的过程参数。根据预先给定的性能指标计算出PID调机器参数值，整定基本部分的PID调节器。使系统工作在最佳状态。 第2章 自整定PID调节器原理2.1 PID调节器概述PID调节器即比例-积分-微分调节器，由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元D组成。通过Kp，Ki和Kd三个参数的设定。PID调节器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个
9、差别用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。和其他简单的控制运算不同，PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可以使系统更加准确，更加稳定。可以通过数学的方法证明，在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下，一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。2.2 常规PID调节器的离散模型连续PID调节器方程为 ut=KPet+1TIetdt+TDde(t)dt (1)其中e(t)为偏差输入，KP为比例增益，TI、TD分别为积分、微分时间常数，u(t)为PID调节器输出。方程(1)传递函数表达式为WPIDs=KP1+1TIs+TDs
10、(2)对方程(2)采用梯形积分来逼近积分，采用向后差分方程来逼近微分，然后进行离散Z变换，得PID调节器离散模型3WPIDZ=g0+g1z-1+g2z-21-z-1 (3)其中 g0=KP(1+T2TI+TDT) g1=-KP(1+2TDT-T2TI) (4) g2=KPTDTT为采样周期。采样周期的大小是离散控制系统设计运行首先必须考虑的一个重要问题。它对系统的稳定性、调节品质及PID调节器的算法都有影响，选择原则见文4。方程(4)有唯一解TI=T(g0-g1-3g2)2(g0+g1+g2) (5)2.3 被控过程的数学模型通常被控过程是一个具有普遍意义的二阶惯性环节模型GPs=K(T1s+
11、1)(T2s+1) (6)其中 K增益，T1、T2对象时间常数，且T2T1。 =K1-z-1z1s+T1T2-T1s+1T1-T2T2-T1s+1T1 =z-d(b0+b1z-1)1+a1z-1+a2z-2=z-dB(z-1)A(z-1) (7)其中 Bz-1=b0+b1z-1 a1=-(e-T/T1+e-T/T2) （8） b0=K1+1T2-T1T2e-T/T1-T1e-T/T2-(e-T/T1+e-T/T2) b1=K1T2-T1T1e-T/T2-T2e-T/T1+e-T(1/T1+1/T2) d=1滞后步数二阶惯性加纯滞后环节也是一个典型的过程控制模型GPs=Ke-s(T1s+1)(T
12、2s+1) (9) (10)其中滞后步数d=N+1=T+1。 的值与式(8)中的值相同。2.4 过程模型参数的自动辨识目前过程模型参数自动辨识比较行之有效的方法是递推最小乘闭环在线辨识算法5。设被控过程用下列线性差分方程描述Az-1yt=z-dBz-1ut+C(z-1)(t) (11)其中u(t)为控制输入，即PID调节器的输出；y(t)为系统输出；(t)为零均值白噪声序列；Z-1为滞后一步算子，即Z-1yt=y(t-1)。(b0) (12) 被控过程参数辨识模型为 =T(k)(k) (13)其中 (14) (15) 递推最小二乘辨识算法可表示如下(k)=(k-1)+R(k)yk-Tkk-1
13、(16)Rk=P(k-1)k+T(k)P(k-1)(k)- (17)其中称为遗忘因子，取0.9，R(k)为权因子，P(k)为模型协方差矩阵。2.5 自整定PID调节器参数的确定将方程(3)PID调节器离散模型改写成WPIDz=g0(1+g1z-1+g2z-2)1-z-1 (19)其中由式(19)可见，PID调节器对二阶对象模型具有最优调节器结构。对于控制对象为自身稳定的最小相位系统，可以使PID调节器脉冲传递函数的分子多项式正比于式(7)或式(10)表示的二阶被控对象脉冲传递函数分母多项式，实现零点与消极对消。即 (20)由式(20)得根据式(20)，可得自整定PID调节器闭环系统结构如图2所示。 图中r=在对象参数已知时，r为未知数。图2闭环系统特征方程为 (21) 显然，式(21)闭环系
