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導(dǎo) 語 PID算法在工業(yè)過程控制中的應(yīng)用已有近百年的歷史,在此期間雖然有許多控制算法問世。 但由于 PID算法具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)易于整定, P、 I、 D控制規(guī)律各自成獨(dú)立環(huán)節(jié), 可根據(jù)工業(yè)過程進(jìn)行組合; 在實(shí)施過程中無需建立數(shù)學(xué)模型,在加上人們在長期使用中積累了豐富經(jīng)驗(yàn),因此, PID控制算法在工業(yè)控制中得到廣泛應(yīng)用。 據(jù)90年日刊報(bào)道對106 家企業(yè)調(diào)查,在控制方式上采用 PID控制規(guī)律占84.5%。 本文針對理想 PI D算法中設(shè)定值變化對系統(tǒng)沖擊、控制參數(shù)固定及對時(shí)變對象不適應(yīng)性等問題進(jìn)行分析并提出改進(jìn)型 PID算法。 PID算法存在問題 1) 由于完全微分項(xiàng)存在在系統(tǒng)提降負(fù)荷時(shí),對操作變量產(chǎn)生很大沖擊;同時(shí)使過程和測量信號中的高頻干擾擴(kuò)大, 造成系統(tǒng)不穩(wěn)定。 理想 PID算法: R(t)= Kp{ E(t)+ 1/Ti E(t)dt+ TddE(t）/d(t)} (1) 式中: Kp放大系數(shù); Ti積分時(shí)間; Td微分時(shí)間;E(t)=R(t)- Y(t)P(t)控制器的輸出 (1)式的拉氏變換氏 P(s)/E(s)=Kp{1+1/TiS +TDS} (2) 由(1)、(2)式可以看出理想 PID算法中,微分項(xiàng)是由完全微分構(gòu)成(Td*d E(t)/ d (t))。在系統(tǒng)提降負(fù)荷時(shí), 由于設(shè)定值將產(chǎn)生階躍變化, 使輸入偏差和偏差變化率增大,則微分輸出很大, 操作變量很難完成控制任務(wù).同時(shí)微分作用很難的得到充分發(fā)揮。 2) PID控制參數(shù)對定值系統(tǒng)和隨動(dòng)系統(tǒng)的不適應(yīng)性 在過程控制中,控制參數(shù)的最佳整定可分為“干擾抑制最佳整定”和“設(shè)定值跟蹤最佳整定”。每種最佳整定,只能適應(yīng)各自的系統(tǒng)。因此,實(shí)際應(yīng)用中往往采用折中處理,控制方式不夠完善都很難達(dá)到最佳狀態(tài)。 3)對時(shí)變、非線性對象的不適應(yīng)性 PID 控制算法的控制品質(zhì)好壞,除了控制規(guī)律的選擇外在很大程度上取決 PID的三個(gè)控制參數(shù)的整定。而PID控制器三個(gè)控制參數(shù)整定后,在運(yùn)行過程中一般是固定不變的。它不能根據(jù)對象特性變化,自動(dòng)修改控制參數(shù)。因此,對時(shí)變、非線性對象控制效果很難達(dá)到最佳狀態(tài)。 PID算法的演變 為解決理想PID算法中存在的問題,人們從 PID算法的結(jié)構(gòu)及參數(shù)變化入手提出種種PID算法。 1)變結(jié)構(gòu)PID算法 理想PID算法由于Td*dE(t)/d (t)項(xiàng)存在,對偏差信號起到微分作用而導(dǎo)致對操作量的沖擊。因此,在保證基本PID控制規(guī)律同時(shí),改變微分作用 Td*dE(t)/d (t)項(xiàng)進(jìn)入系統(tǒng)的位置.在基本PID的基礎(chǔ)上出現(xiàn)I-PD、IP- D、I- PDD2等控制算法, 這些算法對偏差信號起到比例作用而對被控變量起到微分作用。 同時(shí),在微分作用上出現(xiàn)完全微分PID和不完全微分PID及偏差滯后PID以減少信號中高頻干擾信號對操作量的沖擊。  圖a中G(S)=k/S為積分控制器.當(dāng)F(S)=f0+f1s時(shí),組成 I-PD控制算法。 F(S)=f0+f1*S+f2*S時(shí),組成 I-PDD2。 圖b中G(S)=G1(S)G2(S), 當(dāng) G1(S)= 1/TfS+ 1,G2(S)= 1+ 1/TiS+ TdS時(shí)組成偏差滯后 PID。 2)區(qū)段PID控制算法 為減少被控變量在設(shè)定值附近波動(dòng)和出現(xiàn)超調(diào)或根據(jù)工業(yè)過程需要,被控變量在接近設(shè)定值不同區(qū)域采用不同控制規(guī)律或改變控制參數(shù)。 ?、賻^(qū)PID控制算法 控制原理主要由于增量式 PID算法中比例項(xiàng)和積分項(xiàng),當(dāng)被控制變量偏離設(shè)定值時(shí),符號不同,控制作用不同, (例如 A、B段 E(n)積分項(xiàng)、ΔE(n)比例項(xiàng)都小于零,控制作用相同)提出分段控制。 增量式 PI算式:P(n)= P(n-1)+ Kp[ΔE(n)+Ts/Ti*E(n)]式中ΔE(n)為比例項(xiàng), E(n)為積分項(xiàng), E(n)= R(n)- Y(n)。  根據(jù)工藝過程需要,使PID輸出在某一段工藝范圍內(nèi)保持恒定,以減少被控變量波動(dòng)。超越允許工藝范圍, PID 處于正常工作。  3)參數(shù)尋優(yōu)PID算法 對于時(shí)變和非線性對象, 當(dāng)對象特性發(fā)生變化時(shí), 系統(tǒng)能根據(jù)對象及其它條件變化能自動(dòng)改變控制器的參數(shù),以保證控制系統(tǒng)處于最佳狀態(tài)。 目前常用算法有自適應(yīng)PID、自校正 PID和自尋最優(yōu) PID等等,大致可分為兩種類型: ①根據(jù)對象特性進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu) 典型控制系統(tǒng)如下圖所示  自適應(yīng)控制系統(tǒng)原理框圖 原理:首先自動(dòng)檢測、分析對象或環(huán)境特性(即識別),然后根據(jù)預(yù)先設(shè)置的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算,作出決策。改變 PID 控制參數(shù), 使系統(tǒng)始終保持最佳狀態(tài)。 ?、诟鶕?jù)性能指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu) 控制原理:系統(tǒng)以積分誤差性能指標(biāo)為準(zhǔn)則,當(dāng)誤差性能指標(biāo)為最小時(shí),即系統(tǒng)為最佳狀態(tài)。此時(shí), PID的各參數(shù)為最佳參數(shù)。常用積分誤差性能指標(biāo)有ISE、IAE、 ITAE等。根據(jù)不同控制系統(tǒng)可選擇不同性能指標(biāo)。 如對于隨動(dòng)跟蹤控制系統(tǒng)可選用 ISE積分誤差性能指標(biāo)。  性能指標(biāo)選擇ISE，即: J= e2(t)dt=Qmin (3)自尋最優(yōu)原理: (以 P為例,選擇 KC)Q與 KC關(guān)系見下圖所示。  尋優(yōu)方法:尋優(yōu)時(shí)周期改變設(shè)定值并計(jì)算 Q,每次過程結(jié)束計(jì)算△Q判斷尋趨勢,改變 KC值。 KC符號(α)由△Q/ △K決定。 當(dāng)△Q改變方向?qū)?yōu)結(jié)束,此時(shí) Kci= Kci- 1+α△K/ 2為所求。  4)雙自由度 PID算法 雙自由度 PID算法最大特點(diǎn)通過參數(shù)整定對定值系統(tǒng)和隨動(dòng)系統(tǒng)都能達(dá)到最佳狀態(tài),整定參數(shù)同一個(gè)自由度一樣,改善控制精度。雙自由度 PID算法有很多種類,常用有四種類型即: 設(shè)定值前饋型、回路補(bǔ)償型、反饋補(bǔ)償型和設(shè)定值濾波型。下圖為設(shè)定值濾波型雙自由度 PID。  結(jié)語 上面對理想PI D算法存在的問題和解決辦法作以簡單論述。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和智能器的飛速發(fā)展,為了進(jìn)一步提高控制質(zhì)量,人們開始在 PID控制算法中加上智能環(huán)節(jié),又產(chǎn)生一批新的改進(jìn)型PID算法。如模糊PID控制器、智能采樣PID控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器等等。 這些算法的出現(xiàn)使PID算法的功能更加完善, 在工業(yè)過程控制中更加起到重要作用,它的應(yīng)用將進(jìn)一步得到推廣。因此,對無人機(jī)行業(yè)而言進(jìn)一步研究 PID算法是很有必要的。 本帖最后由 大漢軍魂 于 2017-4-20 08:23 編輯 |
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