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文檔簡介
1、在實際工業(yè)過程中,PID控制器仍然是目前應用最廣泛的控制器。在實際的控制回路中,超過95%的控制器仍是PID控制器。PID控制器參數(shù)整定直接關系到控制系統(tǒng)性能的好壞。目前國內(nèi)外學者多是在控制對象標稱模型下對PID控制器進行優(yōu)化整定的。然而對于實際工業(yè)過程,由于各種擾動、非線性的影響,控制對象參數(shù)不確定性是客觀存在的,此外實際控制系統(tǒng)還存在各種物理的、硬件的約束。而控制系統(tǒng)的方差性能與系統(tǒng)經(jīng)濟效益直接相關。因此,本文的研究工作主要解決在參
2、數(shù)不確定性以及控制輸入飽和約束這兩種情況下基于最小方差性能的PID控制器參數(shù)優(yōu)化整定問題。
針對參數(shù)不確定系統(tǒng)(parametric uncertain system)的最小方差PID參數(shù)優(yōu)化整定,由于參數(shù)的不確定性導致系統(tǒng)的性能也是不確定的,因此選取系統(tǒng)在參數(shù)不確定性域(uncertainty set)內(nèi)方差性能的期望值作為PID參數(shù)優(yōu)化問題的目標函數(shù)。而性能的期望值的計算涉及到十分復雜的多重積分計算。因此引入隨機化算法,對
3、不確定性參數(shù)依其概率密度進行采樣,生成足夠的樣本,用樣本對應的系統(tǒng)方差性能的均值,即所謂的經(jīng)驗均值(empirical mean)代替方差性能的期望值來作為優(yōu)化的目標函數(shù),避免了繁重的多重積分計算。當樣本量足夠大時,以經(jīng)驗均值為優(yōu)化目標函數(shù)整定出的控制器參數(shù)會在給定的概率精度和置信水平收斂于最優(yōu)參數(shù)。最后對設計的最優(yōu)PID控制器進行概率性能驗證(probability performance verification),從概率的角度來描
4、述所設計的最優(yōu)PID控制器的控制性能。
而在控制輸入約束(input constraint)下,輸出方差與PID參數(shù)的函數(shù)解析式無法得到,因此就無法進行參數(shù)優(yōu)化。而在前人的文章中已經(jīng)對控制輸入受飽和約束的最小方差控制進行了研究,這種約束的最小方差控制率包含了兩部分,系統(tǒng)偏差相關項和過去輸入項,這種結(jié)構與預測PID(predictive PID)的控制結(jié)構相近。因此本文改進了預測PID的控制結(jié)構,讓這種預測PID控制器的預測部分
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