間歇過程2D-PID自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制研究.pdf

1、研究簡單高效的過程設(shè)備控制技術(shù)，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。然而，目前過程設(shè)備和單元廣泛采用的比例-積分-微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制器存在參數(shù)固定且不能在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)的缺點(diǎn)。為了適應(yīng)多品種、小批量的生產(chǎn)要求，操作性更強(qiáng)和靈活度更高的間歇操作越發(fā)重要。相比較于連續(xù)過程，間歇過程的動(dòng)態(tài)性、非線性、時(shí)變性都更加顯著，這也對其控制器提出了更高的要求。
　　針對發(fā)酵和攪拌反應(yīng)釜兩類典型的間歇

2、過程，從批次內(nèi)和批次間兩方面對PID控制器進(jìn)行改進(jìn)研究。首先綜述了間歇過程控制方法的研究現(xiàn)狀，提出將粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）和自調(diào)整神經(jīng)元PID（Auto-tuning Neuron PID）控制相結(jié)合應(yīng)用于間歇過程中。進(jìn)一步，結(jié)合間歇過程存在的重復(fù)特性，提出基于二維PID（2D-PID）迭代學(xué)習(xí)框架的自適應(yīng)控制方法。
　　本文的創(chuàng)新研究方面主要包括：
　?。?）為了滿足實(shí)

3、際過程的應(yīng)用要求，提出將可快速獲取高質(zhì)量PID參數(shù)的PSO算法與結(jié)構(gòu)簡單的ANPID方法相結(jié)合應(yīng)用于間歇過程中，更好地克服過程的非線性、時(shí)變不確定等特性。以發(fā)酵過程和攪拌反應(yīng)釜為仿真例子，表明了PSO-ANPID具有良好的跟蹤控制性能，適用于非線性時(shí)變間歇過程的批次內(nèi)實(shí)時(shí)控制。
　?。?）結(jié)合間歇過程的重復(fù)性，提出2D-PID自適應(yīng)控制方法。首先，結(jié)合PID控制和迭代學(xué)習(xí)控制，設(shè)計(jì)基于粒子群算法的2D-PID控制框架，研究過程定期