第一章 专家系统及PID控制概述 1.1 常规PID控制算法简介 自PID 控制被提出起,控制器参数的整定方法就一直是人们研究的热点问题之一。1942 年Ziegler2Nichols 方法被提出, 并得到了广泛的应用和改进;后来又出现了Cohen2Coon 响应曲线方法和Kappa2Kau调节方法。这3 种方法都是根据系统的频域或时域响应曲线,测得相关参数,进而通过经验公式计算得PID 控制器参数的,适用于参数的离线调整。这些方法属于经验公式法,具有一定的鲁棒性。但只能适用于满足经验公式条件的对象,且只利用了较少的系统动态特性信息,所以得到的控制器性能也是很局限的。在此之后,针对不同的控制要求,各种不同的参数整定方法被提出:极点配置方法、最小方差自整定法、LQG设计方法等。这些方法根据系统的要求,通过公式计算出控制器各参数的精确值,可使系统要求性能达到较高的标准。但得到的控制器,对模型参数误差和干扰很敏感。基于幅/ 相裕度的方法克服了这些缺点,它基于被控对象开环传递函数的Nyquist线上的关键点,与控制器参数之间的关系,通过调节控制器参数,使系统达到要求的稳定裕度。这种方法是基于系统频域特性的,对对象的参数不敏感,是一种鲁棒调节方法。随着智能技术的应用,智能整定方法也相继出现:模式识别参数整定方法神经网络方法、遗传算法参数整定方法、基于规则的整定方法等。智能整定方法具有很大的灵活性,灵活运用专家知识和经验,使控制器的适用范围扩大,其中,基于遗传算法的整定方法,可以在特定的条件下,通过调节控制器的参数,使系统的性能达到全局最优 ...... |
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