Ziegler-Nichol響應(yīng)曲線法 ,是根據(jù)被控對象的階躍響應(yīng)曲線獲取被控對象的模型式(1),根據(jù)模型的增益K,時間常數(shù)T以及純滯后時間,再利用如下的經(jīng)驗公式(2)整定PID控制器參數(shù)。
公式(1):
公式(2):
一般來說由于Z-N整定的PID控制器超調(diào)較大。為此C.C.Hang提出改進(jìn)的Z-N法[8],通過給定值加權(quán)和修正積分常數(shù)改善了系統(tǒng)的超調(diào)。這種方法被認(rèn)為是Z-N法最成功的改進(jìn)。
Ziegler-Nichols臨界振蕩法只對開環(huán)穩(wěn)定對象適用。該方法首先對被控對象施加一個比例控制器,并且其增益很小,然后逐漸增大增益使系統(tǒng)出現(xiàn)穩(wěn)定振蕩·則此時臨界振蕩增益就是比例控制器的數(shù)值K,,振蕩周期就是系統(tǒng)的振蕩周期凡,然后根據(jù)公式(3)整定PID控制器參數(shù)。
公式(3):
類似的整定方法有Cohen-Coon響應(yīng)曲線方法[9],該方法同Ziegler-Nichols響應(yīng)曲線法操作相同,只是整定公式不同,其整定公式如式(4):
公式(4):
為評價控制性能的優(yōu)劣,定義了多種積分性能指標(biāo),基于誤差性能指標(biāo)的參數(shù)整定方法 是以控制系統(tǒng)瞬時誤差函數(shù)e(θ,t)的泛函積分評價Jn(θ)為最優(yōu)控制指標(biāo),它是評價控制系統(tǒng)性能的一類標(biāo)準(zhǔn),是系統(tǒng)動態(tài)特性的一種綜合性能指標(biāo),一般以誤差函數(shù)的積分形式表示。其中Jn(θ)的基本形式如式(5):
公式(5):
n=0,m=0IAE
n=0,m=2ISE
n=1,m=2ISTE
Jn(θ)可以是ISE,1AE,1STE,1TAE等,然后經(jīng)過尋優(yōu),搜索出一組PID控制器參數(shù)Kc,Ti,Td,使Jn(θ)的取值為最小,此時的PID控制器參數(shù)為最優(yōu)。
根據(jù)內(nèi)??刂葡到y(tǒng) , 與常規(guī)反饋控制系統(tǒng)間存在的對應(yīng)關(guān)系,必要時對模型進(jìn)行降階簡化處理,便可完成IMC-PID設(shè)計
圖中Gp(s)為實際被控過程對象,Gm(s)為被控過程的數(shù)學(xué)模型,即內(nèi)部模型,Q(s)為內(nèi)??刂破?,它等于Gm(s)的最小相位部分的逆模型。u為內(nèi)??刂破鞯妮敵觯瑀,y,d分別為控制系統(tǒng)的輸入、輸出和干擾信號。
為抑制模型誤差對系統(tǒng)的影響,增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性,在控制器中加人一個低通濾波器F(s),一般F(s)取最簡單形式如下:
公式(6):
式中階次n取決于模型的階次以使控制器可實現(xiàn),r為時間常數(shù)。則內(nèi)??刂频刃У目刂破鳛椋?
公式(7):
對于如式(1)表示的一階加純滯后過程,采用一階Pade近似,得到如下模型:
公式(8):
將式(8)的最小相位部分代入式(7),可得到如下的PID控制器參數(shù):
公式(9):
PID控制算法(ProportionalIntegral-Differential,比例一積分一微分)作為一種最常規(guī),最經(jīng)典的控制算法,經(jīng)過了長期的實踐檢驗。因為這種控制具有簡單的結(jié)構(gòu),對模型誤差具有魯棒性及易于操作等優(yōu)點,在實際應(yīng)用中又較易于整定,所以它在工業(yè)過程控制中有著廣泛的應(yīng)用 。有調(diào)查表明,在煉油、化工、造紙等過程超過11,000個控制器中,有超過9796的控制器是PID類控制器 ,PID控制器在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用也在增長[6]。
確定控制器參數(shù) 數(shù)字PID控制器控制參數(shù)的選擇,可按連續(xù)-時間PID參數(shù)整定方法進(jìn)行。 在選擇數(shù)字PID參數(shù)之前,首先應(yīng)該確定控制器結(jié)構(gòu)。對允許有靜差(或穩(wěn)態(tài)誤差)的系統(tǒng),可以適當(dāng)選擇P或PD...
耦變壓器的低壓低壓抽頭(例如65%)將三相電壓的65%接入電動。3、km1輔助常開觸點閉合,使時間繼電器kt線圈通電,并按已整定好的時間開始計時,當(dāng)時間到達(dá)后,kt的延時常開觸點閉合,使中間繼電器ka...
pid控制的參數(shù)如何調(diào)?有哪些方法?優(yōu)缺點?
PID控制器參數(shù)的工程整定,各種調(diào)節(jié)系統(tǒng)中P.I.D參數(shù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)以下可參照: 溫度T: P=20~60%,T=180~600s,D=3-180s 壓力P: P=30~70%,T=24~180s, 液位...
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為進(jìn)一步提高工業(yè)生產(chǎn)過程中的溫度控制精度,本文以工業(yè)電阻爐的溫度控制器設(shè)計作為主要月那就內(nèi)容,通過對系統(tǒng)的模糊化原理進(jìn)行闡述和分析,進(jìn)而對基于AT89C52單片機(jī)的溫度電阻爐的模糊控制規(guī)則與模糊PID參數(shù)自整定方法展開了深入研究。
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PID控制在中央空調(diào)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。介紹了PID參數(shù)整定的幾種方法,然后采用頻域分析法,對這幾種整定方法進(jìn)行了分析。中央空調(diào)系統(tǒng)控制的復(fù)雜性已向傳統(tǒng)的PID控制提出了挑戰(zhàn)。
PID控制器的參數(shù)整定是控制系統(tǒng)設(shè)計的核心內(nèi)容。它是根據(jù)被 控過程的特性確定PID控制器的比例系數(shù)、積分時間和微分時間的大小。PID控制器參數(shù)整定的方法很多,概括起來有兩大類:一是理論計算整定法。它主要是 依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,經(jīng)過理論計算確定控制器參數(shù)。這種方法所得到的計算數(shù)據(jù)未必可以直接用,還必須通過工程實際進(jìn)行調(diào)整和修改。二是工程整定方法,它主 要依賴工程經(jīng)驗,直接在控制系統(tǒng)的試驗中進(jìn)行,且方法簡單、易于掌握,在工程實際中被廣泛采用。PID控制器參數(shù)的工程整定方法,主要有臨界比例法、反應(yīng) 曲線法和衰減法。三種方法各有其特點,其共同點都是通過試驗,然后按照工程經(jīng)驗公式對控制器參數(shù)進(jìn)行整定。但無論采用哪一種方法所得到的控制器參數(shù),都需 要在實際運(yùn)行中進(jìn)行最后調(diào)整與完善。現(xiàn)在一般采用的是臨界比例法。利用該方法進(jìn)行 PID控制器參數(shù)的整定步驟如下:(1)首先預(yù)選擇一個足夠短的采樣周期讓系統(tǒng)工作;(2)僅加入比例控制環(huán)節(jié),直到系統(tǒng)對輸入的階躍響應(yīng)出現(xiàn)臨界振蕩, 記下這時的比例放大系數(shù)和臨界振蕩周期;(3)在一定的控制度下通過公式計算得到PID控制器的參數(shù)。
在實際調(diào)試中,只能先大致設(shè)定一個經(jīng)驗值,然后根據(jù)調(diào)節(jié)效果修改。
對于溫度系統(tǒng):P(%)20--60,I(分)3--10,D(分)0.5--3
對于流量系統(tǒng):P(%)40--100,I(分)0.1--1
對于壓力系統(tǒng):P(%)30--70,I(分)0.4--3
對于液位系統(tǒng):P(%)20--80,I(分)1--5
參數(shù)整定找最佳,從小到大順序查
先是比例后積分,最后再把微分加
曲線振蕩很頻繁,比例度盤要放大
曲線漂浮繞大灣,比例度盤往小扳
曲線偏離回復(fù)慢,積分時間往下降
曲線波動周期長,積分時間再加長
曲線振蕩頻率快,先把微分降下來
動差大來波動慢。微分時間應(yīng)加長
理想曲線兩個波,前高后低4比1
一看二調(diào)多分析,調(diào)節(jié)質(zhì)量不會低
通過比較,模糊自整定PID控制器優(yōu)勢如下:
(1)模糊自整定PID控制器的參數(shù)調(diào)整較快。從系統(tǒng)響應(yīng)上看,其穩(wěn)態(tài)響應(yīng)過程比常規(guī)PID控制器快。
(2)通過比較可知,模糊自整定PID控制器能有效地抑制隨機(jī)干擾,能及時對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整,并以比常規(guī)PID控制器更小的誤差和更快的速度重新進(jìn)入穩(wěn)態(tài)工作點,它的抗干擾特性要優(yōu)于常規(guī)PID控制器。
模糊自整定PID控制器具有方法簡便、調(diào)整靈活、實用性強(qiáng)等特點。仿真結(jié)果表明,模糊自整定PID控制器在線參數(shù)自整定能力強(qiáng),對抑制干擾和噪聲是有效的,能提高控制系統(tǒng)的品質(zhì),具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力和較好的魯棒性。2100433B
前言
第1章 緒論
第2章 PID控制器參數(shù)整定方法
第3章 分?jǐn)?shù)階PID控制器的參數(shù)整定
第4章 基于QDRNN的多變量PID控制器參數(shù)整定
第5章 數(shù)字PID控制器的FPGA實現(xiàn)
第6章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的FPGA實現(xiàn)
第7章 基于遺傳算法的PID控制器的FPGA實現(xiàn)
第8章 基于粒子群算法的PID控制器的FPGA實現(xiàn)
附錄
參考文獻(xiàn)