智能PID调节器的设计及其应用

时间：2024-05-04

赵硕伟新疆轻工职业技术学院

智能PID调节器的设计及其应用

赵硕伟新疆轻工职业技术学院

目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。

智能PID 调节器设计应用

1 调节器背景

PID 不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用。

2 智能PID调节器的设计及其应用

控制的发展与现状控制的发展与现状“智能控制”一词早在1967年Leondes和Mendel在他们的“人工智能控制”技术报告中正式使用。美籍华裔科学家傅京孙教授提出了智能控制系统的概念，公开指出了一个崭新的研究领域。智能控制系统具有拟人的智力，在环境条件变化时能自主地完成控制目标的自动控制系统，它和人工智能的发展紧密相联。智能控制是一门有着极为广泛的应用领域新兴的交叉前沿学科，智能控制是自动控制理论发展的必然趋势。智能是知识与智力的总和。其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，是头脑中思维活动的具体体现。用来模拟延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的智能控制是有关于计算机科学方向的，它试图理解智力的本质，这样就能够制造出一种新的智能机器，这种机器能以人的智能一样的方式作出反应。在广义的被控对象或过程及其外界条件下，智能控制系统是这样一种系统，它结合控制理论的某些方法和技术，使用人工智能理论与技术和运筹学优化方法，模仿人的智能，实现自动控制的效果。也可以说，智能控制驱动智能机器实现其目标是自主的，是无需人的干涉的，这也也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域，是自动控制科学的最新发展。本文将介绍智能PID控制器的几种常见构成形式：

2.1 基于模糊控制的智能PID控制器

模糊控制是基于模糊集理论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理的计算机智能控制。模糊控制器知识库包括规则库和数据库，规则库是以模糊规则表的形式建立的，模糊控制规则是由模糊理论中的模糊条件语句描述的。将要输入模糊控制器清晰量和模糊量放进数据库中，以模糊逻辑的方式构建推理机构。在PID控制中引进模糊控制，这就组成通常我们所说的模糊PID控制器。这种控制器的基本思想是，首先，建立模糊PID控制的形式，这种形式是以模糊控制规则为基础的。其次，通过对控制器的输入(误差和误差变化)模糊化得到模糊量，对控制器输出去模糊得到精确量，这样就构成了我们需要的模糊控制器。这种控制器也是线性形式的但控制器参数不是一般的常数。与传统PID控制器控制相比，这种类型的控制器在控制高阶系统是有自己独特优势的，对非线性等复杂对象控制效果也较好。总的来说，模糊PID控制器的对象是十分广泛的，它基于传统PID进行了扩展，利用人的技术构成模糊规则，来优化PID参数。

2.2 基于神经网络的智能PID控制器

神经网络PID控制器优化PID控制器是以某些指标为基础，通过神经网络的自学习、自适应和非线性映射能力调整权值，使PID参数达到最佳。在这过程中呗控对象结构，参数还有输入信号可能发生变化，但神经PID控制器也能够进行自身的调整，抗拒干扰。20世纪80年代末，J．moody和C．Darken提出了RBF神经网络[15]，这种网络含有输入层，单隐层，输出层得前馈神经网络。这种网络模拟了人脑的神经网络结构，具有人脑局部调整的特点，因此RBF网络是一种局部逼近网络，它可以以任意精度逼近任意连续函数。由于工业生产中往往具有非线性、时变不确定性，难以确定精确的数学模型，常规的PID控制器无法达到理想的控制效果。

2.3 基于遗传算法的智能PID控制器

1975年，美国Michigan大学J．Holland教授最先提出了遗传算法，现在遗传算法有了很大的发展。遗传算法是以生物进化论中的自然选择和遗传学为基础的，它寻优的过程是模拟自然进化过程，这种算法有极强学习能力，是一种全局优化算法，这种算法简单、计算时间少、具有很强的鲁棒性，在解决的复杂性和非线性问题方面具有独特的优势。把PID控制器的比例，微分，积分参数用相应的基因表示，适应度函数选择PID控制中的最优指标，利用遗传算法来优化PID控制器，寻找得到最佳的PID参数。这样就构成了遗传算法PID控制器。