基于改进麻雀搜索算法的PID参数整定系统设计

PID参数整定是PID控制中的一个关键步骤,常规的PID控制在一定程度上已被淘汰。为改善PID控制的效果和精度,文中将黄金正弦策略与精英反向学习策略相结合,提出一种改进的麻雀搜索算法。用23个标准函数对所提出的新方法进行了验证,实验结果证明了新方法的有效性。利用改进的麻雀搜索算法对PID控制参数进行了优化,并对该方法进行了仿真分析。结果表明,采用该方法进行PID参数整定时,其具有更好的稳定性、更高的精度和更好的性能。

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。

基于遗传算法的绝热去磁制冷机中PID参数整定

在绝热去磁制冷系统中,PID控制器常用来控制等温磁化或等温去磁过程中磁热模块的温度稳定。由于ADR系统的非线性较强,传统的PID参数整定方法往往效果较差,实际ADR系统中PID的参数整定往往十分依赖于人工试错,耗费大量时间精力。而遗传算法在PID参数调试时对系统的依赖性小,非常适合复杂非线性系统的参数寻优。基于MATLAB语言和集总参数方法,实现了基于遗传算法的绝热去磁制冷机中GGG磁热模块的PID参数整定,为实际工程中的PID参数调节提供参考。

基于参数自整定模糊PID的BLDC控制研究

为解决传统PID控制在无刷直流电机调速系统中的控制精度低、效果不佳等问题,设计了一种基于参数自整定模糊PID控制的调速系统。通过在Matlab/Simulink仿真软件中建立了无刷直流调速系统的模型,分别采用传统PID控制、模糊PID控制和参数自整定模糊PID控制来对转速环进行调控,而电流环则采用PID控制。通过对比研究结果发现,采用参数自整定模糊PID控制的调速系统具有许多优势。系统的超调量较小,控制效果较好,同时提高了系统的鲁棒性。通过搭建模型并进行仿真实验,证明了采用参数自整定模糊PID控制的调速系统在解决无刷直流电机调速系统控制精度低、效果不佳等问题方面具有优势。这一方法能够有效提升系统的控制性能,并增强系统的鲁棒性。该无刷直流电机的调速系统可以稳定、可靠运行,满足使用需求。

改进灰狼优化算法分数阶PID控制器参数整定

针对分数阶PID(proportion integration differentiation)控制器参数整定难的问题,本文提出改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimizer,IGWO)对分数阶PID控制器进行参数整定的方法。IGWO算法采用logistic映射来初始化种群位置,提高种群的多样性,采用非线性收敛因子,增强全局搜索能力和局部开发能力,采用动态权重策略,根据适应度值调整α、β、δ狼的权重。为验证IGWO算法的有效性选取4个基准测试函数进行寻优和对2个经典被控系统进行控制器设计,并与传统灰狼算法、粒子群算法、遗传算法和粒子群结合灰狼算法进行对比分析,结果显示,在寻优测试中IGWO算法在收敛速度和解的精度上更有优势,采用IGWO算法设计得到的控制器的控制性能更好。

PID参数整定方法的时域及频域分析

PID的控制性能取决于其参数整定。PID的整定方法众多,不同被控对象采用不同的整定方法,其控制效果有较大的差距。目前,研究缺乏对PID参数整定方法选择的指导,为此,通过5种范例,从时域及频域分析对比PID整定方法的特性,为PID参数整定方法的选择提供参考。结果表明,若想获得快速的响应,可选择Ziegler-Nichols(ZN)调参法;若想获得温和的响应曲线,可选择NCC调参法。

基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制

为了弥补PID控制容易出现超调的现场,设计了一种基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制方法。从正弦信号方面对水力发电机开展进给测试,促进了跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法整定方案在迭代到37次时达到收敛,幅频特性表明系统获得了理想响应性能。采用遗传算法整定驱动参数后获得更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。正弦信号下遗传算法参数整定时达到了更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。绝对误差极值降低35.5%,绝对误差积分降低50.1%。该研究有助于提高水力发电机控制稳定性,也可适用于其它的机械传动机构。

LNG接收站关键设备调节特性动态模拟及PID控制器参数整定

针对液化天然气(LNG)接收站在工况变化时设备参数波动的问题,利用HYSYS软件,建立了LNG接收站工艺流程的动态模型。采用经验凑试法,分析了比例、积分、微分(PID)控制器的比例系数、积分系数和微分系数对储罐压力、再冷凝器液位和低压泵流量的影响规律,以减少LNG接收站运行中的波动性和不稳定性。结果表明,在储罐压力控制系统中,采用比例和积分控制,比例系数由1变为4时,恢复到设定值的时间可节省55.6%,并且在添加积分控制后可明显缩短恢复时间;再冷凝器液位控制系统中,在允许有静差的情况下,可采用纯比例控制,当比例系数由0.5变为5.0时,恢复到设定值的时间可节省62.9%,积分系数对液位控制的影响不明显;低压泵流量控制系统中,采用比例和积分控制,积分系数的变化对流量控制系统的影响较为明显,当积分系数由3.0减小为0.5时,恢复到设定值的时间可节省72.9%。最后给出了3个控制系统的推荐控制参数,可为LNG接收站中PID控制器参数的选取提供参考。

PID调节器参数的继电自整定方法

本文讨论了 PID调节器参数的继电自整定方法,它是利用继电反馈所产生的极限周期振荡来估计被控对象的参数,从而整定 PID参数。文中通过分析对象在继电特性作用下输入输出波形,推导了计算对象参数的公式。实验表明,本文所提出的整定方法简单、可靠,是一种有效的 PID参数自整定方法。

一种新的PID调节器参数自整定方法

本文提出一种从对象阶跃响应提取特征参数的方法,在分析控制系统鲁棒性基础上,结合此特征参数给出了一种机理完善的PID 调节器参数自整定方法,在一定程度上解决了对象模型不确定性问题。

一种PID调节器参数自整定方法的研究设计

对工业过程中常用的PID调节器参数自整定的方法进行讨论,提出了一种新的PID调节器参数自整定方法,并进行了一定的理论分析和实验研究。

常压装置PID调节器参数自动整定

使用相关系数辨识法的比例积分微分 (PID)自整定算法 ,并基于这种算法开发了Windows 9x&NT下通用的PID自整定软件。该软件在辽河油田炼油厂常压装置中的成功应用表明 ,算法鲁棒性好、抗干扰能力强 ;软件操作简单 。

PID调节器参数整定实验方法研究

根据JJG351-1996工业用廉金属热电偶检定规程,利用K型热电偶温度变送器、SR23岛电调节器、PAD27功率调整器、WKJ-60热电偶检定炉构成热电偶检定点温度自动控制系统。采用调节器参数自整定的方法,去寻找检定炉温度点稳定时的最佳PID参数,保证热电偶检定由低温向高温逐点升温检定时,炉温偏离检定点温度不超过±5℃,当炉温升到检定点时,炉温变化小于0.2℃/min。

调节器的PID参数整定

目前,以PID为基础的控制系统自动投入率普遍较低,PID参数的整定方法不易为技术人员掌握,本文从比例、积分、微分的理想模型入手,分析了PID参数对控制过程的影响,并介绍了三种调节器参数的整定方法.

PID调节器的参数整定和正确应用

本文对PID词节器的参数整定,提出了常用的临界比例度法,衰减曲线法和经验法,并指出了它们的正确应用,特别是经验法对实际操作更为有用。

智能控制仪表中的PID调节器参数自整定

本文以应用在智能控制仪表中的FOXBOROEXACT控制器为实例,阐述了将专家系统方法应用于智能自整定PID调节器的原理和方法。并给出了应用实例及仿真结果。

基于改进SFS算法的锚杆钻臂参数整定研究

针对锚杆钻臂井下自动控制过程中存在的环境恶劣、地质复杂等特殊工况,需着重考虑PID的参数选取,为此采用随机分形搜索算法(SFS)对PID参数进行整定。由于随机分形搜索算法存在局部搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,在面对机械臂待整定参数多及参数间耦合严重时,其整定效果不佳。因此,引入混沌初始化、正余弦策略、自适应K值选取策略以提高算法的局部搜索能力以及全局搜索速度;采用柯西、差分定向变异策略使算法跳出局部最优。通过标准测试函数测试表明改进后的随机分形搜索算法收敛速度及精度均有一定提高。最后通过锚杆钻臂参数整定仿真实验表明:改进后随机分形搜索算法整定的PID参数总体适应度值提高21%;各关节的量化指标表示改进后随机分形搜索算法跳出了局部最优,提高了整体寻优精度与速度。

智能调节器的PID参数自整定

本文介绍了智能调节器中 PID 自整定的原理和方法。

油田站库PID控制器参数鲁棒整定及其应用

PID控制器的性能与其参数密切相关,如果油田转油站和联合站的变频器以及游离水脱除器的气动阀等关联的PID控制器参数设置不佳,且油田站库生产过程中存在随机干扰,会导致系统运行波动较大。因此应用数据驱动鲁棒建模构建了多目标融合的PID鲁棒参数整定策略。首先利用最小一乘法建立了对异常值不敏感的鲁棒模型;接着利用内模控制原理并融合PID控制器的动态性能实现PID鲁棒参数整定。实际应用表明该参数整定策略能较好地实现油田站库的PID参数整定,整定后的控制系统不仅运行平稳,且外输能耗大幅降低。

基于改进鲸鱼算法的PID参数整定系统设计

被控对象数学模型的精度决定了PID控制算法的效果。为解决建模困难的问题,上位机采用混沌序列生成鲸鱼优化算法的初始种群数据并发送给下位机。下位机控制被控对象运行,并将结果反馈给上位机。多次迭代计算之后,上位机基于鲸鱼算法获得最优PID参数组合。该系统无需建立数学模型,提高了参数整定精度,简单易用。在对比实验中,混沌鲸鱼算法的寻优结果优于鲸鱼算法和混沌粒子群算法,控制效果良好。