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先進(jìn)控制系統(tǒng)中的最優(yōu)控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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電子信息工程 |
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關(guān)鍵詞
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目標(biāo)函數(shù)|大延遲系統(tǒng)|串級(jí)控制系統(tǒng)，PID參數(shù)|粒子群算法|優(yōu)化設(shè)計(jì) |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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40 �。�金幣如何獲得？） |
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2013-09-11 16:55:00 |
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| 發(fā)布人 |
fei62008 |
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先進(jìn)控制系統(tǒng)中的最優(yōu)控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)，畢業(yè)論文，共53頁(yè)，24812字。
前 言
1.1選題的背景及意義
PID控制是大多數(shù)實(shí)際工業(yè)過(guò)程中應(yīng)用最為廣泛的控制策略.在工業(yè)過(guò)程中，超過(guò)95%的控制器是PID控制器。最早的PID控制策略思想是由Minorsky在 1922年提出的。 1942年，Ziegler和Niehols提出了關(guān)于PID控制器參數(shù)的整定公式(Z一N整定公式)，明確了PID參數(shù)整定規(guī)則。幾十年來(lái)，PID控制以結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)以及具有一定魯棒性，受到了研究人員的高度重視，并在工業(yè)過(guò)程領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，同時(shí)研究成果頗豐。2003年，Dwyer對(duì) 1942一2002年之間出現(xiàn)的關(guān)于PID整定方法進(jìn)行了分類和統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果:PID控制器的結(jié)構(gòu)及其變形有26種，整定方法的適用對(duì)象形式有18種。1993年以來(lái)關(guān)于PID控制的研究呈暴發(fā)的趨勢(shì)，原因有兩方面:一是現(xiàn)代控制理論的發(fā)展與實(shí)際工程相脫離，使得人們重新將研究方向的重點(diǎn)轉(zhuǎn)到在工程控制中占主導(dǎo)地位的PID控制，二是針對(duì)現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程對(duì)控制系統(tǒng)的高要求，進(jìn)而引發(fā)了研究人員對(duì)傳統(tǒng)控制策略作進(jìn)一步的改進(jìn)和研究。盡管PID控制研究已經(jīng)進(jìn)行幾十年，并在冶金、輕工、機(jī)械制造、化工、電力等工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但是PID控制器并沒(méi)有得到較好的整定。PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)和整定對(duì)于控制系統(tǒng)性能來(lái)說(shuō)至關(guān)重要�？刂破鲄�(shù)整定的好壞主要影響兩個(gè)方面:一是系統(tǒng)的控制質(zhì)量;二是控制系統(tǒng)的魯棒性。
然而近年來(lái)，學(xué)者針對(duì)控制系統(tǒng)標(biāo)稱模型進(jìn)行的PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)和整定研究成果頗豐，而針對(duì)不確定系統(tǒng)的方法較少，因此找到一種簡(jiǎn)單實(shí)用、控制質(zhì)量?jī)?yōu)良、具有較強(qiáng)魯棒性的整定和優(yōu)化方法具有重要意義。
1.2 基本的PID參數(shù)優(yōu)化方法
目前PID參數(shù)整定優(yōu)化方法有很多，比如單純形法、最速下降法、誤差積分準(zhǔn)則ISTE最優(yōu)設(shè)定方法、遺傳算法、蟻群算法等。單純形法是一種求解多變量無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的直接搜索法，是求解非線性函數(shù)的無(wú)約束極值的一種經(jīng)驗(yàn)方法；最速下降法是一種以梯度法為基礎(chǔ)的多維無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)值計(jì)算法，它的基本思想是選取目標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度方法(最速下降方向)作為每步迭代的搜索方向，逐步逼近函數(shù)的極小值點(diǎn)；誤差積分準(zhǔn)則ISTE最優(yōu)設(shè)定方法是針對(duì)一類特定被控對(duì)象的，如果被控對(duì)象形式已知，可以考慮使用這種ISTE誤差積分準(zhǔn)則作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；遺傳算法借鑒了自然界優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化思想，是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。其基本思想是：先初始化一個(gè)種群(種群是由經(jīng)過(guò)基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成的，每個(gè)個(gè)體代表所求問(wèn)題的一種解決方案)，然后按照生物進(jìn)化理論中的適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來(lái)越好的個(gè)體。在每一代，根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度大小挑選出較好的個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生出代表新的解集的種群。經(jīng)過(guò)數(shù)代的演化，將使得最終的種群更加適應(yīng)環(huán)境，種群中的個(gè)體更加優(yōu)質(zhì)，把最后種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過(guò)解碼后作為問(wèn)題的近似最優(yōu)解；蟻群算法是受到自然界中真實(shí)蟻群集體行為的研究成果的啟發(fā)而提出的基于種群的模擬進(jìn)化算法。螞蟻從蟻巢出發(fā)尋找食物源，找到食物后在從食物源原路返回蟻巢的路上釋放信息素，覓食的螞蟻會(huì)跟隨這個(gè)信息素蹤跡找到食物源。信息素按照一定的比例釋放的。路徑越短，釋放的信息素越多，濃度也越高；而信息素濃度越高，吸引的螞蟻也越多；吸引的螞蟻越多，遺留下的信息素也越多。最后所有的螞蟻都集中到信息素濃度最高的一條路徑上，這條路徑就是從蟻巢到食物源的最短路徑。為解決最優(yōu)化問(wèn)題人們提出過(guò)許多新技術(shù)和新方法，但工業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域大量實(shí)際問(wèn)題的困難程度正在日益增長(zhǎng)，它們大多是根本無(wú)法在可接受的時(shí)間內(nèi)找到解的問(wèn)題。這類優(yōu)化問(wèn)題的困難性不僅體現(xiàn)在具有極大的規(guī)模，更為重要的是，它們多數(shù)是非線性的、動(dòng)態(tài)的、多峰的、具有欺騙性的或者不具有任何導(dǎo)數(shù)信息。因此，發(fā)展通用性更強(qiáng)、效率更高的優(yōu)化算法總是需要的。
1.3 常用的整定方法
這里列舉在過(guò)程控制系統(tǒng)中常用的參數(shù)整定方法：經(jīng)驗(yàn)法、衰減曲線法、臨界比例度法、反應(yīng)曲線法。用衰減曲線法整定調(diào)節(jié)器參數(shù)的方法是：在純比例作用下， 為 ， 為0，目的是要得到 ，衰減振蕩過(guò)度過(guò)程曲線。根據(jù)所得曲線，若衰減大于 應(yīng)調(diào)整 朝小比例帶方向；若小于 ，應(yīng)調(diào)整 朝大比例帶方向。記下 的比例帶 ，并在記錄曲線上求得 衰減時(shí)的調(diào)節(jié)周期 ，然后計(jì)算 ， ， 各值。
臨界比例度法考慮的實(shí)質(zhì)是通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)找到等幅振蕩的過(guò)渡過(guò)程，得到臨界比例度和等幅振蕩周期。當(dāng)操縱變量作階躍變化時(shí)，被控變量隨時(shí)間變化的曲線稱為反應(yīng)曲線。對(duì)有自衡的非振蕩過(guò)程，廣義對(duì)象傳遞函數(shù)�？捎� 近似。K， 和T可用圖解法等得出。調(diào)節(jié)器參數(shù)整定的反應(yīng)曲線是依據(jù)廣義對(duì)象的K， 和T確定調(diào)節(jié)器參數(shù)的方法。
在這些指標(biāo)中，不同的系統(tǒng)有不同的側(cè)重：強(qiáng)調(diào)快速跟蹤的系統(tǒng)要求調(diào)節(jié)時(shí)間盡可能短些，強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定平穩(wěn)的系統(tǒng)則要求超調(diào)量小，但基本上都要保證系統(tǒng)穩(wěn)定收斂，即衰減比大于1，超調(diào)量必須在允許值的范圍內(nèi)，另外余差盡可能小至最后為零。影響控制系統(tǒng)指標(biāo)的因素除了對(duì)象的時(shí)間常數(shù)、放大系數(shù)及滯后常數(shù)外，還有調(diào)節(jié)器的參數(shù)整定情況。調(diào)節(jié)器的參數(shù)整定是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，這是因?yàn)檫@些參數(shù)的整定要考慮控制對(duì)象的各種特性，以及一些會(huì)影響系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程的未知干擾；而且，調(diào)節(jié)器參數(shù)本身的調(diào)整也會(huì)對(duì)系統(tǒng)的特性產(chǎn)生重大影響[1-3]。調(diào)節(jié)器的各參數(shù)對(duì)控制指標(biāo)的具體影響主要體現(xiàn)在：比例帶 ：比例帶 越小，上升時(shí)間減小，衰減比S減小，穩(wěn)定度下降。在工程上，比例帶常用比例度P來(lái)描述。微分作用：微分作用的大小由微分時(shí)間 來(lái)決定。 越大，越能克服系統(tǒng)的容量滯后和測(cè)量滯后，對(duì)縮短調(diào)節(jié)時(shí)間有一定作用。積分作用：積分作用通過(guò)積分時(shí)間 來(lái)體現(xiàn)。 越小，消除余差越快，穩(wěn)定度下降，振蕩頻率變高。
要實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的自整定，首先要對(duì)被控制的對(duì)象有一個(gè)了解，然后選擇相應(yīng)的參數(shù)計(jì)算方法完成控制器參數(shù)的設(shè)計(jì)。據(jù)此，可將PID參數(shù)自整定分成兩大類：辨識(shí)法和規(guī)則法�；诒孀R(shí)法的PI參數(shù)自整定，被控對(duì)象的特性通過(guò)對(duì)被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型的分析得到，在對(duì)象數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上用基于模型的一類整定法計(jì)算PID參數(shù)�；谝�(guī)則的PID參數(shù)自整定，則是運(yùn)用系統(tǒng)臨界點(diǎn)信息或系統(tǒng)響應(yīng)曲線上的一些特征值來(lái)表征對(duì)象特性，控制器參數(shù)由基于規(guī)則的整定法得到。
盡管當(dāng)今出現(xiàn)了許多高級(jí)控制方法，但是實(shí)際控制系統(tǒng)仍然是以比例積分微分(PID) 控制為主，即使已經(jīng)有了一些行之有效的整定規(guī)則，但是手動(dòng)整定PID控制器參數(shù)仍是一件復(fù)雜和費(fèi)時(shí)的工作。因此出現(xiàn)了許多自整定算法。無(wú)論那種整定方法，都不是萬(wàn)能的，它們各有長(zhǎng)處和不足，都有一定的適應(yīng)范圍。
為了提高傳統(tǒng)PID整定技術(shù)的適應(yīng)能力，好多新的方法，如遺傳算法，模糊邏輯控制等在最近幾年里獲得了很快的發(fā)展，并廣泛地應(yīng)用于PID控制器參數(shù)整定中。每種控制方法都有各自的優(yōu)點(diǎn)以及適用范圍，在實(shí)際的操作中不同的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)同一控制模型，其精確度也會(huì)有差別。
在工程實(shí)踐中，總希望所選的方案是一切可能的方案中最優(yōu)的方案，這就是最優(yōu)控制的問(wèn)題。解決最優(yōu)控制的數(shù)學(xué)方法稱為最優(yōu)化方法，近幾十年來(lái)，它已經(jīng)是一門迅速發(fā)展的學(xué)科。在自動(dòng)控制方面，將優(yōu)化技術(shù)用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)，能使設(shè)計(jì)出來(lái)的控制系統(tǒng)在滿足一定的約束條件下，達(dá)到某種性能指標(biāo)的函數(shù)為最小(或最大)，這就是控制系統(tǒng)的最優(yōu)化問(wèn)題。
目 錄
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 緒 論 1
1.1 本課題的研究背景與研究現(xiàn)狀 1
1.1.1 課題的來(lái)源和意義 1
1.1.2 PID控制簡(jiǎn)介 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及MATLAB簡(jiǎn)介 3
第2章 控制系統(tǒng)及PID調(diào)節(jié) 6
2.1 控制系統(tǒng)構(gòu)成 6
2.2 PID控制 6
2.2.1比例、積分、微分 7
2.2.2 P、I、D控制 8
第3章 最優(yōu)控制器設(shè)計(jì) 10
3.1 最優(yōu)控制的概念 10
3.2 最優(yōu)控制目標(biāo)函數(shù)的選擇 10
3.3 控制器參數(shù)尋優(yōu) 13
3.4 基于 MATLAB/SIMULINK 的最優(yōu)控制程序及其應(yīng)用 16
3.4.1 在大時(shí)間延遲系統(tǒng)的PID參數(shù)的優(yōu)化 16
3.4.2 串極控制系統(tǒng)的內(nèi)、外環(huán)PI參數(shù)的尋優(yōu) 20
3.5 最優(yōu)控制程序的其他應(yīng)用 23
第4章 粒子群算法介紹 25
4.1 粒子群算法思想的起源 25
4.2 算法原理 25
4.3 算法流程 26
4.4 全局模型與局部模型 27
4.5 算法特點(diǎn) 28
4.6 帶慣性權(quán)重的粒子群算法 28
4.7 粒子群算法的研究現(xiàn)狀 29
第5章 用粒子群算法優(yōu)化PID參數(shù) 30
5.1 PID控制原理 30
5.2 PID控制的特點(diǎn) 31
5.3 優(yōu)化設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介 31
5.4 目標(biāo)函數(shù)選取 32
5.5 大遲滯系統(tǒng) 33
5.6 粒子群優(yōu)化PID參數(shù)實(shí)例 36
5.7 小結(jié) 37
第6章 結(jié)論 38
致 謝 39
參考文獻(xiàn) 40
附 錄 41
附錄1：程序清單 41
附錄2：優(yōu)化的系統(tǒng)模型 45
摘 要
本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法以及對(duì)PID控制的改進(jìn)。其中包括對(duì)大延遲系統(tǒng)和串級(jí)控制系統(tǒng)的優(yōu)化。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種，各種方法的都有各自的特點(diǎn)，應(yīng)按實(shí)際的系統(tǒng)特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆椒ā１疚牟捎昧Ｗ尤核惴ㄟM(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，主要做了如下工作：其一，選擇控制系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)，本控制系統(tǒng)選用時(shí)間乘以誤差的絕對(duì)值，通過(guò)對(duì)控制系統(tǒng)的逐步仿真，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。由于選取的這個(gè)目標(biāo)函數(shù)的解析式不能直接寫出，故采用逐步仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)；其二，本文先采用工程上的整定方法（臨界比例度法）粗略的確定其初始的三個(gè)參數(shù) ， ， ，再利用粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)，得到更好的PID參數(shù)；其三，采用SIMULINK的仿真工具對(duì)PID參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行仿真，得出系統(tǒng)的響應(yīng)曲線。從中發(fā)現(xiàn)它的性能指標(biāo)，都比原來(lái)有了很大的改進(jìn)。因此，采用粒子群算法的優(yōu)越性是顯而易見的。
關(guān)鍵詞：目標(biāo)函數(shù)，大延遲系統(tǒng)，串級(jí)控制系統(tǒng)，PID參數(shù)，粒子群算法，優(yōu)化設(shè)計(jì)
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