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针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。 相似文献
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变风量空调系统是一个具有大惯性、大滞后、变参数的复杂系统。通常变风量空调系统传统的PID控制,但常规PID控制的参数难以整定、系统超调量大、动态响应速度慢等问题。本文将基于遗传算法的PID控制应用到变风量空调系统中,经过MATLAB仿真,表明基于遗传算法的PID控制具有响应速度快、无超调量、过渡时间短等特点,可以大大提高系统的控制品质,以达到节能的目的。 相似文献
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为了克服传统 PID 控制参数整定难的问题,采用遗传算法优化 PID 参数,以编码方式、选择策略、交叉变异概率等多种改进方式相结合来改进遗传算法,并对改进算法和传统 Z-N 整定法在 MATLAB 上仿真,仿真结果表明改进遗传算法能快速平稳地跟踪输入,极大地改善了控制系统的动态性能,控制效果明显优于传统 Z-N整定法. 相似文献
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经典PID控制应用广泛,但由于其参数的工程整定方法一般为试探法,这样对于设计人员的调试经验要求较高。随着工程技术的发展,被控对象也越来越复杂,经典PID参数整定也变得复杂,本文提出了一种基于遗传算法优化的PID控制器,PID的参数不仅可以自动整定而且支持在线整定。 相似文献
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《科技通报》2017,(6)
针对PID算法在PLC控制中还存在稳定性不高、精确性较差的问题,本文根据膨胀烟丝加香控制的需求,提出了一种基于参数整定PID算法的膨胀烟丝加香实时控制模型。首先构建基于PLC的膨胀烟丝加香闭环控制系统,然后建立加香泵的近似模型,并引入遗传算子对PID算法进行参数整定优化,在目标函数中加入控制输入的平方项以防止控制能量过大,并采用惩罚机制避免超调,接着对交叉算子和变异算子进行自适应调整,最后采用线性函数对加香比例设定值进行实时修正。通过实例仿真表明,相比较标准PID算法,本文提出的参数整定PID算法具有较为平稳的波形,鲁棒性较高,并且本文对加香比例进行实时修正,大大减小了加香的误差。 相似文献
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PID参数自整定在温度控制系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文叙述了PID参数自整定在温度控制系统中的应用，设计井研制的温度控制系统。具有控制精度高、控制温度范围大、制冷响应速度快葶优点。本文建立了基于高精度温度控制的智能PID参数自整定方法——继电型参数自整定，实验证明，通过参数整定可以较好的实时改变汪拉仪的响应曲线。 相似文献
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常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应,无法很好地满足冷轧机厚度控制精度的要求。但是将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器,这样就进一步完善了PID控制器的性能,提高了厚度控制系统的精度。通过simulink仿真,结果表明模糊自适应PID控制器自适应能力更强、响应快、稳定性好,同时也有更强的鲁棒性,能够使厚度控制得到满意的结果。 相似文献
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PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。 相似文献
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在针对矿井提升机的PLC控制系统中,采用传统PID控制虽能达到相应的控制要求,但因其控制的响应时间长、控制精度低、稳定性差等缺陷,不能广泛应用于有高精度要求的控制系统中。本文将模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。MATLAB/SIMULIK下的仿真结果表明该方法的控制效果优于常规的PID控制,并能消除模糊控制稳态误差较大、控制精度低等缺点。 相似文献
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本文在阅读了大量有关模糊PID参数自整定方面的书藉、文章之后,通过不断的仿真研究,总结了模糊查询表的M文件快速求取方法、利用单纯形法对PID参数的寻优,从而推出模糊PID量化因子和比例因子的寻优,以达到模糊PID的参数自整定,减轻了模糊PID参数整定对人工的依赖。 相似文献
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电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,基于BP神经网络的PID控制,利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定,充分利用PID和神经网络的优点。用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定,以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究,仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力,对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,本文在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种PID参数进行自整定的计算框架,这种改进的PSO算法应用于PID参数整定,对整个控制器参数空间进行高效并行搜索,提高其优化性能。以某超临界电厂主汽温度为研究对象,通过MATLAB仿真证明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。 相似文献
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基于Matlab GUI的PID参数整定平台开发 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国科技信息》2021,(16)
PID控制算法是最早出现的控制算法,其应用领域较为广泛,在过程控制与运动控制中得到广泛的应用。在实际生产应用中,PID系统的应用核心便是PID参数整定,传统形式的PID整定效果欠佳,操作繁琐。在此借助计算机辅助软件MATLAB中提供的Simulink与GUI平台进行PID参数整定的仿真实验平台,初步确定PID参数,随后应用于现场控制,其操作简便,校正效果直观。 相似文献