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1、PID控制器的参数整定及优化设计摘要PID控制器由于算法很简单、鲁棒性高，可靠性能好，被人们广泛应用于工 业控制的各个过程中，在我们实际的生产过程中往往有线性、以及我们通常说的时 变不确定性，很难建立精确的数学模型，常规DE PID控制器通常不能达到理想的 控制效果。针对这些问题，长期以来人们一直在寻求PID控制器参数的自整定的技 术，以适应复杂和高指标的控制要求。由于PID控制器存在着各种各样的优点但是又有着许多令人头疼的缺点，例 如存在着参数的鲁棒性整定较为困难的问题，许多专家开始寻求一些优化算法来警 醒PID参数的寻优，例如，自适应智能控制技术方法、神经网络方法以及遗传算法 等。传统的遗
2、传算法在理论上已形成了一套较为完善的算法体系并在许多问题中都 有了成功的应用，本文采用遗传算法进行PID参数的整定和优化，这是一种寻求全 局最优的优化方法，无需目标函数微分。关键词：遗传算法；参数；优化The PID controller parameter setting and optimizationABSTRACTPID controller because algorithm is simple, high robustness, good and reliable performance, is widely used in industrial control of each p
3、rocess, in our actual production process is often linear, and timevarying uncertainty, we usually say that it is difficult to establish accurate mathematical model of conventional DE PID controller often cant achieve ideal control effect. To solve these problems, it has longbeen seeking self-tuning
4、technology of PID controller parameters, to adapt to the complex and high index of control requirements.Because PID controller there are all sorts of advantages but also has many troublesome shortcomings, such as robustness of parameters for there is a relatively difficult problem, many experts bega
5、n to seek some optimization algorithm to realize the optimization of PID parameters, for example, the adaptive intelligent control method, neural network and genetic algorithm. Traditional genetic algorithm, in theory, has formed a set of relatively perfect algorithm system and have successful appli
6、cations in many problems, this paper USES the genetic algorithm of PID parameter setting and optimization, this is a kind of to seek the global optimal optimization method, the objective function without differential.Key words: genetic algorithm; Parameters; optimization目录1引言 12 PID控制概述 32.1 PID控制原理
7、 32.1.1 模拟PID控制器 32.1.2 数字PID控制器 42.2 PID参数整定方法概述53基于遗传算法的PID控制器的优化3.1 遗传算法摘要 63.1.1 遗传算法的产生与发展 63.1.2 遗传算法的应用情况73.2 遗传算法基本原理 83.2.1 遗传算法的基本思想83.2.2 遗传算法的基本操作83.2.3 本文采取的遗传算法910143.3基于遗传算法的PID控制器参数优化3.3.1 单回路控制器参数优化 113.3.2 各种仿真优化方法比较即仿真实验3.4 本章小结 154 总结17参考文献 18致 谢191引言随着控制系统的复杂化程度增加，对控制系统的要求越来越高,早
8、期工业控制 中被控对象大多数据有以下特点：（1）系统存在大时滞，包括测量之后、过程延迟和传输时滞，当时滞较大的 时候系统特别容易不稳定。（2）系统中存在严重的耦合，则调节量对被调量存在着严重的影响；（3）系统存在这大量的不确定性，因为系统负荷的变化增加了系统的不确定 性；（4）系统的动态变化特性，被控对象的动态特性会随着运行工况的变化而变 化，因此很难获得高品质的空制效果；PID控制是最早发展起来的控制策略之一， 由于算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛用于工业过程的控制，尤其是适应于 可建立精确数学模型的确定性控制系统。而实际工业生产过程往往具有非线性、是 不变性，很难建立精确的数学模型1,
9、因此应用常规的PID控制器不能达到很 好的效果；在实际现场中，由于受到参数整定方法复杂繁琐的困扰，常规PID控制 器在参数的整定上往往出现整定不良、性能不好、对运行的工况适应性不好。针对 这些问题，长期以来，人们一直在寻求PID控制器参数的自整定技术，以适应跟家 复杂的要求。随着计算机技术的发展，许多新型计算机使控制算法的现实成为可能。这些 算法在理论上以被证明优于传统的PID控制算法。然而，在实际工业控制中，占主 导地位的控制器还是PID控制器，高级控制算法在应用上十分有限，它的优越性没 有得到充分的体现，原因主要是：（1）PID控制器已成为过程控制领域的标准控制器；在工程的观点上来看，PI
10、D控制器不需要精确的数学模型；（2）PID控制参数的物理意义清楚；(3) PID控制器容易调整。对于大滞后过程，许多人引入了 Smith预估控制的方法，但因时滞的变化可 能会引起系统的不稳定，尤其对于难以建立数学模型的控制系统，那么我们要实施 有效的控制更加困难。而PID控制器不需要精准的数学模型而且其鲁棒性极好得到 了广泛的应用。但是，对于严重的不确定的系统，PID控制器的参数整定是一个棘 手的问题，其鲁棒性同样也会遭到质疑。因此，把遗传算法运用于工业控制过程中的PID的参数整定已成为人们关注 的热点，事实上，遗传算法提供了一种比较简单的PID参数整定的方法，该方法是 一种不需要任何初始消息
11、并可寻求全局最优的、高效的组合方法。2 PID控制概述PID控制是迄今为止最为通用的方法。PID调节器及其改进型实在工业控制中 最为常见的控制器(迄今为止全世界工业控制中的用的百分之八十四都是纯PID调 节器)我们今天熟知的PID控制器产生并发展于1915到1940年间。尽管自1940 年以来，许多先进型控制器不断推出，但是PID控制器一起结构简单，对于模型的 误差具有鲁棒性及其以操作等优点，任被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机 械等过程控制中。因此，提出了各种各样的方法。2.1 PID控制原理2.1. 1 模拟PID控制器模拟PID控制系统原理框图如图2-1所示，系统由模拟PID控制器和
12、受控对 象组成。比列啓金+沧) K+詁吟)图2-1 PID控制系统框图PID控制器根据给定值r(t)与实际输出值y(t)构成偏差：e(t )=r( t)-y( t)将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制了控制 量，对受控对象进行控制。其规律为：u(t)二kpM+e(tdt+TD%屈+扌A貞dt+TD警或写成传递函数形式：G(s) =式中，比例系数，为积分常数,为积分时间常数。PID控制器校正环节的作用是:比例环节：即时成比例的反影控制系统的偏差信号e （t）,偏差一旦产生， 控制器立即产生控制作用以减小误差。积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取
13、决于 积分常数T，其越小积分作用越强，反之越弱。微分环节：能反映系统偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号 值变得特别大之前，在控制系统中引入一个早期的修正信号，从而加快了系统的动 作速度，减小调节时间。2.1.2数字PID控制器在我们现代社会的计算机控制系统中，使用的一般都是数字PID控制器，数 字PID控制器一般分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。（1）位置式PID算法由于计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值的大小计算 控制量，因此积分和微分项不能被我们直接使用，这时就需要我们进行离散化处 理。按模拟PID控制算法的算式，现以一系列的采样时刻点kT代表连
14、续时间t， 把积分用和式代替，将微分用增量代替，得到PID控制算法的离散的形式为：式中T为采样周期，k为采样序号，k=0，1，2，u（k）第k次采样时刻 的计算机输出值，e （k）第k次采样时刻输入偏差值。TT称之为积分系数，kdKd毎*称为微分系数。这种算法的缺点是，由于输出为全量，因此每次的输出均与过去的状态有着 诸多的联系，计算时我们要对e (k)进行累加运算，计算机的运行量大，因而计 算机输出的u (k)对应着执行机构的实际位置，假如我们的计算机出现故障，u (k)会产生大幅度的波动因而就会引起执行机构位置幅度的变化，这种情况在我 们的实际操作生产过程中是绝对不允许的，因而就出现了增量
15、式PID控制算法。所 谓增量式控制是指数字控制器的输出只是控制量的增量 u(k)。2.2 PID参数整定方法概述国内外关于PID参数整定方法已有了一些综述的文章，但是他们同其他的方 法是大同小异的，几十年来，PID控制以及参数整定的技术和方法也处于蓬勃发展 之中。2自Ziegler和Nichols提出PID参数整定的方法开始，很多的技术已经用于 PID控制器的手动和自动整定的上面。根据其发展的阶段我们可以划分为常规的 PID参数整定方法和智能PID参数整定方法；我们要是按照对象划分可以把它分为 单变量PID参数整定以及多变量PID参数整定方法，后者是我们研究的热点问题同 时它也是一个难点。最后，我们要是按照控制量组合的形式来划分的话，可以分为 线性PID参数整定方法及非线性PID参数整定方法。对PID参数整定方法是多种多样的，大致可分为以下几类：基于抽取对象输 出响应特征参数整定的方法；基于被控过程对象参数辨别的整定方法；基于模式识 别的专家系统整定方法；基于控制器自身控制行为的控制参数在线整定的方法；参 数优化法。3 基于遗传算法的PID控制器的优化3.1遗传算法概述遗传算法研究的历史比较短， 20世纪60年代末到70年代初期，它主要由美 国的Michigan大学的John Holland与其同事以及学生研究形成了一个较为完整的 理论方法，它由试图
