智能PID控制简介 点击：15674 | 回复：89
发表于：2004-03-01 13:48:00
楼主
传统的PID控制最主要的问题是参数整定问题，一旦整定计算好后，在整个控制过程中都是固定不变的，而在实际系统中，由于系统状态和参数等发生变化时，过程中会出现状态和参数的不确定性，系统很难达到最佳的控制效果。因此，在现代工业过程控制中，采用传统的PID控制器难以获得满意的控制效果。
智能PID控制就是将智能控制(intelligent control)与传统的PID控制相结合，是自适应的，它的设计思想是利用专家系统（Expert System）、模糊控制(fuzzy control)和神经网络(neural network)技术，将人工智能以非线性控制方式引入到控制器中，使系统在任何运行状态下均能得到比传统PID控制更好的控制性能。具有不依赖系统精确数学模型和控制器参数在线自动调整等特点，对系统参数变化具有较好的适应性。
模糊PID控制是利用当前的控制偏差和偏差，结合被控过程动态特性的变化，以及针对具体过程的实际经验，根据一定的控制要求或目标函数，通过模糊规则推理，对PID控制器的三个参数进行在线调整。智能PID控制主要有模糊PID控制器、专家PID控制器和基于神经网络的PID控制器等。
专家系统是一种能在某个特定领域内﹐以人类专家水平解决该领域中专门任务的计算器系统﹐其内部具有某个领域中大量专家水平的知识与经验﹐能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。专家PID控制采用规则PID控制形式，通过对系统误差和系统输出的识别，以了解被控对象过程动态特性的变化，在线调整PID三个参数，直到过程的响应曲线为某种最佳响应曲线。它是一种基于启发式规则推理的自适应技术，其目的就是为了应付过程中出现的不确定性。
神经网络系统亦称为人工神经网络﹐就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络﹐用于模拟人脑神经元活动的过程﹐实现对信息的加工﹑处理﹑存储等。神经网络有前向网络（前馈网络）﹑反馈网络等网络结构形式。与模糊PID控制和专家PID控制不同，基于神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数，而是用神经网络直接作为控制器，通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。
发表于：2003-12-18 15:10:00
22楼
PID的整定，当然是基于自动控制原理，但是一个系统单纯根据原理，很难准确知道它的数学模型，工程整定方法就是在寻找系统的极点：
具体方法：
（1）先设定一个大致的I值（不同变频器的参数定义可能不是很一致）
（2）逐渐增大P值，直到系统振荡，然后仔细回调P值，直到系统不振荡，然后将当前P值除以1.4,写入；P值整定完毕。
（3)逐渐减小I值（有的变频器定义是反的，如EV2000），直到系统振荡，然后再仔细增大，直到系统不振荡，然后将当前I值乘以1.4倍，写入；I值整定完毕。
此后，这些参数可以作为此型号变频器PI参数的经验值，类似的系统只做微调即可！
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