基于B-MAXQ自适应预测PID在柴油机调速中的研究

PID参数集合的选取直接影响齿条位置,从而控制柴油机的实际转速,所以要想使柴油机的实际转速无限趋近于所设定的目标转速,PID参数的选取至关重要。传统的PID控制技术大多使用的是固定公式调节,很难适应负载、模型参数大范围变化,并且很难快速确定最优控制参数。针对传统调速方法存在的缺陷,为了提高调速器在调速过程中的综合性能,对执行器PID参数预测方法进行了研究,并且提出一种概率统计Bayes公式和MAXQ算法结合的自适应行为预测算法,即BMAXQ(Bayes-MAXQ)算法。电子调速器工作过程是学习经验累计过程,为避免某些学习经验被丢弃或浪费,在B-MAXQ算法中构建转速-PID预测表,增加即时评价函数C,以及相应的完成函数,使调速过程中学习经验能够得到复用并且实现电子调速器自主调整过程,从而达到预测执行器最优PID参数的目的。最后通过matlab仿真试验验证该调速策略的有效性。