面对参数变化的系统采用的PID控制方法.ppt

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1、面对参数变化的系统采用的PID控制方法,我们希望能适时地调整控制器的参数。阻止因为参数变化的所导致的调节性能的降低所以我们引入了多种PID自适应控制器或系统，以达到适应被控对象结构与参数的变化，使控制系统达到预定的控制品质。,自适应PID控制器,概念：所谓自适应控制就是在控制对象未知的情况下，或者控制对象的参数发生变化时，调节控制器的控制方法或参数，使控制系统达到预定的控制品质。,自适应P ID 控制具有自适应控制与普通P ID控制器两方面的优点:首先,它是自适应控制器,就是说,它有自动辨识被控过程参数、自动整定控制器参数、能够适应被控过程参数的变化等一系列优点;其次,它又具有常规P ID 控

2、制器结构简单、鲁棒性好、可靠性高、为现场工作人员和设计工程师们所熟悉的优点。下面我们介绍面对参数变化的系统，常用的自适应PID控制器,下面介绍几种自适应PID控制方法：模糊自适应PID控制系统；PID继电自整定与神经网络PID控制器的相结合的系统；单神经元自适应PID控制器；专家自适应PID控制器；,PID继电自整定与神经网络PID控制器的相结合的系统；,P ID 继电自整定与神经网络相结合,共同完成P ID 自适应控制任务。以神经网络构造P ID 控制器,解决了P ID 参数在线调整的问题,使P ID 控制器适用范围更广。以继电自整定P ID 参数确定网络权初值,使过程响应超调量降低,回复时

3、间减短,控制质量提高,P ID 自适应控制系统原理图,模糊自适应P ID 控制系统,模糊自适应P ID(简称FA P ID)控制系统当在每个采样时刻获得了系统响应后,就可以根据此时刻系统响应偏离给定的情况及变化趋势,依据我们已有的系统控制知识,运用模糊控制方法,适当加大控制力度或减小控制力度(或提前增加阻尼),以扼制响应朝偏离给定的方向变化,使输出尽快趋于给定。基于这种思路,来设计FAC。,FA P ID 控制系统结构图,专家自适应PID控制器；,具有专家系统的自适应P ID 控制器,其系 统如图所示。它由参考模型,可调系统和专家系统组成。从原理上看,它是一个模型参考自适应控制系统,其中参考模

4、型由模型控制器和参考对象所组成。可调系统由数字式P ID 控制器和实际被控对象所组成。该系统由于采用闭环输出波 形的模式识别方法来辨别被控对象的动态特 性,不必加持续的激励信号,因而对系统造成的 干扰小。另外采用参考模型自适应原理,使得自 整定过程是根据可调系统和参考模型输出波形 特征值的差值来调整P ID 参数的,整定过程物 理概念清楚并避免了被控对象动态特性计算错 误而带来的偏差,专家自适应P ID 控制器原理图,单神经元PID自适应控制器,增量式PID数字调节器,单神经元PID控制器基于增量式来进行改造的，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成单神经元自适应P ID控制器,不但结构简

5、单,且能适应环境变化,有较强的鲁棒性。,图中转换器的输入反映被控过程及控制设定的状态,设r(k)为设定值,y(k)为输出值,经转换器转换成为单神经元学习控制所需要的状态量 x1(k),x2(k),x3(k);x1(k)=e(k),x2(k)=e(k)-e(k-1),x3(k)=e(k)-2e(k-1)+e(k-2);wi(k)为对应于xi(k)的加权系数;K为神经元的比例系数,K0。神经元通过关联搜索来产生控制信号,即,神经元自适应控制器通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能,而加权系数的调整则采用有监督Hebb学习规则,它与神经元的输入、输出和输出偏差三者的相关函数有关,即:,公式中：Z（k）=r(k)-y(k);,为保证单神经元自适应PID控制器的收敛性和鲁棒性，对上述方法进行改进规范化处理：,公式中 为学习速率，且 0,在单神经元控制器中引入二次型性能指标,通过修改神经元控制器的权系数Xi,使性能指标趋于最小,从而实现自适应P ID的最优控制。,