PID控制方法的研究现状及应用.docx

— — PAGE 1 — PID控制方法的研究现状及应用  实践证明，高阶线性时不变系统和大量非线性系统可以使用PID掌握器实现位置不变掌握，为不同的输出状态等不同的手动调整方法供应了合理的解释。最终，PID掌握器的结构被描述为最基本的智能掌握单元之一。  工业掌握环节中离不开掌握器，PID调整器属于使用范围最为广泛的掌握器之一。其掌握精髓便是设置调整好其PID参数，来满意预先设定好的各种掌握性能。但是基于掌握状况多种多样，很多被控过程具有机构简单、非线性程度高、纯时滞以准时变不确定这些特征。尤其当掌握器外界环境处于较大扰动或者较大噪声时，此时模型内部的结构以及预先设定参数均会由外界环境的转变发生转变。  1智能PID掌握  现阶段智能掌握器呈现出空前的进展与应用水平。其主要结构分成两大层，上部分利用配备的智能技术将整个系统状态整体把控，随时依据需要对于参数进行调整。下部分会动态将被控对象进行掌握。不同于传统的PID掌握器，智能掌握器对于系统精确微分方程下的模型要求度不高，因此智能掌握器拥有更加良好的鲁棒性以及高实现性，应用前景更高。以下为智能开发方面的详细介绍：由智能技术现阶段的分类可知，智能PID掌握主要有三大类别，第一种为：基于专家系统的智能PID掌握器；其次种为：基于模糊规律的智能PID掌握器；第三种为：基于神经网络的智能PID掌握器。人们利用多种智能技术来应用并制造出智能程度更高的PID掌握器。  1.1基于专家系统的智能PID掌握器  专家掌握的本质是基于掌握对象和掌握规律的各种专家学问。通过人工智能技术的应用，可以尽可能地优化和应用受控对象。对于很多简单的工业问题，在大多数状况下，很难做出精确?????的描述和严格的分析。该专家系统可以更好地猜测上述问题，并找到合适的解决方法。此外，专家系统还可以处理具有一些错误或缺陷的一类数据。  1.2基于模糊掌握的智能PID掌握器  模糊掌握器相关的学问库需要依据模糊规章表进行构建，依据模糊掌握器在输入时记录进行模糊以及清楚两者数量上的收集，模糊规律为其整个过程的推理原理。将模糊PID掌握器应用于PID掌握当中变形成了模糊掌握，该种方式主要能够在时变、高阶以及非线性等对象中使用到。以模糊规章表的形式建立了模糊掌握器的学问库。在数据库中收集模糊掌握器输入的清楚数或模糊量，其推理机制由模糊规律组成。模糊掌握，即模糊PID掌握器，引入了PID掌握，可用于高阶、时变和非线性掌握对象。模糊PID掌握方式主要有模糊PID掌握器模糊（PID）2掌握器等多种。该掌握器的基本设计思想如下：首先基于原有的PID掌握理论以及方法，利用相关学问理论构建出模糊掌握的详细规章库，接着猎取模糊PID掌握形式，然后输入模糊掌握器。赐予。最终，离散模糊掌握器需要依据模糊处理过后的掌握输出得到，其掌握参数表现为非线性，此外该掌握器依旧和传统PID拥有一样的线性形式，两者掌握效果相差不大。均有着一阶加纯延迟后的过程对象，同时也需看到高阶系统整体呈现出的掌握效果要比PID掌握器的效果好，特殊是对于非线性等简单物体，由于掌握器的输入矢量被分割，很难将模糊PID掌握器应用于传统的PID掌握器。将不同的掌握规章应用于不同的区域，并获得令人满足的掌握结果。模糊PID掌握器是传统PID的延长。通过模糊规章来表达人的阅历，调整PID参数，突破传统PID的局限性。  1.3基于神经网络的智能PID掌握器  该掌握器的参数可以依据神经网络自带的学习力量进行调整稳定，此外神经网络还有着强大的非线性函数力量一样可以帮助PID掌握器进行参数调整、结构和输入参考信号的变化。能够反抗外界的干扰。在实际应用中，神经网络结构的确定、权系数初值的确定和输入模式的选择有时对掌握结果起着重要的作用。依据掌握器的结构，神经网络PID掌握器可分为两种：一种是神经网络PID掌握器的输出参数，称为显式掌握器，另一种是神经网络PID掌握器的输出掌握。它被称为隐式掌握器。前者的物理意义清楚，易于工程师理解和操作。利用PID掌握的思想，后者不再局限于掌握器形式的PID项的简洁线性组合。它是一种更先进的PID掌握形式。  2智能PID掌握器应用展望  掌握方法不仅仅局限于上述三种，还有人类掌握、学习掌握以及专家掌握等。免疫算法都处于开发过程中。综观近年来智能PID掌握的进展，我们可以总结出以下特点：  （1）通常对于掌握器性能的提高途径可以选择使用智能复合掌握器。近些年渐渐呈现出神经网络与模糊掌握两者相互融合这种智能系统讨论新方向。此外在神经网络PID掌握器权重方面会常常使用到遗传算法来进行有效的优化，并且把模糊掌握利用遗传算法进行分析应用，证明白遗传算法是一种有效的规章和隶属函数调整方法。