资料介绍
PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单,鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制,尤其用于可简历精确数学模型的确定性控制系统。而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性,难以建立精确的数学模型,应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。为了达到使PID控制能适应复杂的工况和高指标的控制要求,人们对PID控制进行了改进,出现了各种新型PID控制器,对于复杂对象,其控制效果超过常规PID控制。
本文介绍了PID控制技术的研究进展。分析了传统的模拟和数字PID控制算法,并对传统的PID控制算法进行微分项和积分项的改进,仿真研究了几种比较普遍运用的方法,包括积分分离PID控制算法、抗积分饱和PID控制算法、不完全微分PID控制算法、微分先行PID控制算法等。并在研究先进控制算法的基础上,将模糊控制与PID控制结合,实现模糊PID控制,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定。最后,根据现实情况,从系统的性能指标出发,针对实际控制对象,选择合适的PID控制算法,并用Matlab与Simulink软件进行仿真及研究,结果表明系统的控制效果良好。
PID控制器具有结构简单、容易实现、控制效果好、鲁棒性强等特点,是迄今为止最稳定的控制方法之一。它所涉及的参数物理意义明确,理论分析体系完整,并为工程界所熟悉,因而在工业过程控制中得到了广泛应用,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性系统。
然而实际工业生产过程中,许多被控过程机理复杂,具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点。在噪声、负载扰动等因素的影响下,过程参数甚至模型结构均会随时间和工作环境的变化而变化。常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。这就要求在PID控制中,不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型,并且PID参数能够在线调整,以满足实时控制的要求。
从实际需要出发,对数字PID控制算法进行仿真研究,得到一种好的数字PID控制算法,不仅可以减少操作人员的负担,还可以使系统处于最佳运行状态。因此,对数字PID控制器的仿真及研究具有重要的实际意义。
随着微处理机技术的发展和数字智能式控制器的实际应用,自动整定技术已经变成了现实,适应了复杂的工况和高指标的控制要求。同时,随着现代控制理论(诸如智能控制、数字PID的改进和模糊控制技术等)研究和应用的发展与深入,为控制复杂无规则系统开辟了新途径。它们是传统控制发展的高级阶段,生要用来解决那些传统方法难以解决的控制对象参数在大范围变化的问题。
近年来,智能控制无论是理论上还是应用技术上均得到了长足的发展,随之不断涌现将智能控制方法和常规PID控制方法融合在-起的新方法,形成了许多形式的智能PID控制器。它吸收了智能控制与常规PID控制两者的优点。首先,它具备自学习、自适应、自组织的能力,能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、能够适应被控过程参数的变化;其次,它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高、为现场工程设计人员所熟悉等特点。正是这两大优势,使得智能PID控制成为众多过程控制的一一 种较理想的控制装置。
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