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《【碩士論文】PID控制器參數(shù)整定及其應(yīng)用研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、摘要摘要PID控制作為一種經(jīng)典的控制方法而廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制中，是實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程正常運(yùn)行的基本保障。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛躍發(fā)展和人工智能技術(shù)滲透到自動(dòng)控制領(lǐng)域，出現(xiàn)了多種PID控制器的參數(shù)整定方法。本文深入研究了PID控制理論，運(yùn)用了多種方法設(shè)計(jì)了PID控制器。內(nèi)容包括兩個(gè)部分，其中第一部分為前四章，主要是關(guān)于單變量PID控制器的參數(shù)整定研究。第二部分為第五章和第六章，主要是關(guān)于多變量PID參數(shù)整定的研究。在第一部分，介紹了PID控制器在工業(yè)控制中的重要地位和PID控制器的基本概念以及目前國內(nèi)外PID控制器參數(shù)整定的現(xiàn)
2、狀，對遺傳算法中的交叉算子和變異算子進(jìn)行了改進(jìn)，使交叉概率和變異概率能夠自適應(yīng)地改變，將改進(jìn)的遺傳算法用于電機(jī)控制系統(tǒng)的PID控制器的設(shè)計(jì)；在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，將隱層S函數(shù)選擇為小波函數(shù)，從而構(gòu)造出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，由此利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行整定，將這種方法運(yùn)用于控制對象中，仿真結(jié)果表明此方法具有一定的優(yōu)越性；最后提出了一種多目標(biāo)魯棒PID控制算法，從極點(diǎn)配置、皿性能和饑性能指標(biāo)三種性能指標(biāo)出發(fā)，設(shè)計(jì)出多目標(biāo)具有極點(diǎn)約束的致／玩PID控制器，最后由此算法推導(dǎo)出多目標(biāo)最優(yōu)皿P
3、ID算法，使設(shè)計(jì)的PID控制器能夠滿足在風(fēng)性能指標(biāo)在給定值的條件下，閉環(huán)系統(tǒng)的日，性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，同時(shí)能夠?qū)㈤]環(huán)系統(tǒng)的極點(diǎn)配置在人工所要求的區(qū)域內(nèi)部。在第二部分，首先總結(jié)了多種多變量PID參數(shù)整定的方法，包括利用遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微粒子群算法和魯棒控制理論方法進(jìn)行的多變量PID控制算法，對于每一種整定方法，給出了具體的設(shè)計(jì)流程和詳細(xì)的步驟；其次，在對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了一種基于準(zhǔn)對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量PID參數(shù)在線整定的算法，同時(shí)給出一個(gè)二耦合的控制對象進(jìn)行仿真，將基于此方法設(shè)計(jì)的多變量PID與基于對角遞
4、歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的多變量PID控制效果進(jìn)行了比較；最后總結(jié)了本文研究在理論上所取得的成果，展望了PID控制器參數(shù)整定需要進(jìn)一步研究的方向。關(guān)鍵詞PID控制；遺傳算法；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；皿／礬控制；線性矩陣不等式；多變量PID圖48表O參86分類號(hào)：TP273AbstractAbstractPIDcontrollershavebeenwidelyusedinindustrialcontrolsystemsasaclassicalcontrolmethod．Withtheofcomputerdevelopmenttechnolo
5、gyandartificialintelligenceinautomaticcontrolfield，manymethodsthataboutPIDcontrollerdesignhavebeenappearedinrecentyears．ThispaperstudiesPIDcontroltheorydeeplyanddesignsPIDcontroller、析thvariousmethods．ThetwoPIDisstudiedinthefirstpaperincludesparts，singlevariablep
6、artwhichfromthefirstchaptertothefourthchapterandmultivariablePIDisstudiedinthesecondpartwhichfromthefifthchaptertothesixthchapter．Inthefirstpart，thepaperintroducestheimportantpositionofPIDinindustrialcontrol，illuminatesthebasicprincipleofPIDcontrollerandthestatu
7、sofPIDparametertuning．Crossoverandmutationisimprovedinthenewgeneticalgorithminthesecondchapter,thedesignsPIDcontroller、析nltheimprovedgeneticalgorithmandthePIDcontrollerapplytomotorcontrolsystem，formthesimulation，itbringstoasatisfiedcontrolresult．BasedonBPneuraln
8、etwork，thewaveletneuralnetworkCanbeconfiguredwhenwaveletfunctionsubstitutedsigmoidfunction．Then，awaveletneuralnetworkPIDcontrollerisdesigned、析tllthisalgorithmandappli
