PID控制参数在线自整定方法综述

2016-12-16中国船舶重工集团公司第七一研究所黎殿来董士崔宋向华

电子世界 2016年22期

关键词：参数值控制参数框图

中国船舶重工集团公司第七一○研究所黎殿来董士崔宋向华

PID控制参数在线自整定方法综述

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本文介绍了几种常见的PID控制参数在线自整定方法，分析其各自特点，并对PID控制参数在线自整定方法的发展趋势进行介绍。

PID控制；自整定；智能控制；复合控制

1　前言

常规PID控制方法应用于噪声和负载复杂的工业生产环境中，过程参数过于依赖对象数学模型，不能实现在线整定，无法满足稳定、快速控制的要求。PID控制参数在线自整定方法具有自学习、自适应、自组织的能力，能够在线整定PID模型参数，以适应对象模型参数的不断变化。下面介绍几种PID控制参数在线自整定方法。

2　专家PID控制方法

专家PID控制方法的实质是利用受控对象及控制规律的各种经验知识，设计PID参数可调的控制器。专家PID控制方法的原理框图如图1所示。专家PID控制方法的设计思路是根据受控对象的经验总结和专家知识，选取能够反映被控对象特征的特征参数存入专家知识库中；然后在控制过程中实时采集各测量值或者计算各参数值，存入数据库中；利用这些测试值或者参数值，结合专家知识库中的经验规律，根据某种逻辑推理机制，得出PID控制器的参数或者参数变化量，不断迭代计算，从而得到满意的控制结果。

图1　专家PID控制方法原理框图

专家PID控制方法实际上是依据预先设定好的参数值来判断受控对象的当前情况，再根据专家经验整定PID参数的。预先设定的参数值通常来源于经验知识，如果这些经验值设定不合理，则无法得到期望的控制结果。

3　模糊PID控制方法

模糊PID控制方法将操作人员或专家的整定经验和技术知识总结成为模糊规则模型，运用模糊推理实现PID参数的自整定。模糊PID控制方法原理框图如图2所示。模糊PID控制方法过程是，运用模糊数学的基础理论和方法，把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳调整。

图2　模糊PID控制方法原理框图

模糊PID控制方法以误差e和误差变化ec作为输入，可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求，利用模糊控制规则实时对PID参数进行修改[7]。

模糊PID控制方法中专家经验的提取比较困难，并且控制过程不具备自学习能力，过程变量的隶属度函数选取的好坏对系统影响较大。

4　神经网络PID控制方法

神经网络PID控制方法就是将神经网络理论应用于PID控制中。神经网络PID控制方法原理框图如图3所示。基于神经网络的PID控制方法通过BPNN网络神经的在线估计与自学习功能，可以实时调整训练输出层神经元输出参数所对应的PID控制器的三个控制参数，从而实现受控对象的有效控制[8]。

图3　神经网络PID控制方法原理框图

神经网络PID控制方法可以任意非线性逼近而且调节过程不依赖于系统模型等特点，适用于非线性不确定系统的控制。神经网络PID控制方法构造比较复杂，实现的难度及代价都比较大，且具有普通神经网络固有的缺点：收敛速度慢、涉及不确定参数多、易限如局部极小点等。

5　遗传PID控制方法

遗传PID控制方法只依赖于适应度函数，不需要知道受控对象的全部信息，可以根据受控对象的输出情况对PID三个控制参数进行优化，利用群体优化机制可以找到全局最优解。

遗传方法主要包含几个步骤：①将PID的三个控制参数Kp、Ki、Kd进行编码，生成一条染色体；②生成初始化群体；③计算适应度；④通过选择算子，交换算子和变异算子等算子更新种群；⑤结束进化过程。从理论上看，遗传算法更具灵活性、适应性、全局性和鲁棒性，但是，其自身也存在一些固有问题，如成熟前收敛和收敛速度太慢等问题。