一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法。该方法根据被控热工过程的传递函数，通过仿真计算过程的阶跃响应曲线的特征参数稳态增益K、滞后时间τ和惯性时间Tc，根据K、τ和Tc采用传统的Z‑N工程整定法整定PID控制器的三个参数比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD，根据整定结果确定KP、KI和KD参数的优化值搜索范围；采用遗传算法，基于改进的积分型性能指标及其相应的适应度函数，优化PID控制器的三个参数KP、KI和KD。采用本发明专利技术方法整定的PID控制器具有很好的控制性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于热工自动控制
，具体涉及一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法。
技术介绍
热工过程自动控制是保证热力设备安全和经济运行的必要措施和手段。PID控制器由于算法简单、鲁棒性好，因而在热工过程自动控制中得到广泛应用。遗传算法作为一种较成熟的智能算法，如今已被广泛应用到自动控制、通信、模式识别等各个领域中。在PID控制器参数优化整定中，遗传算法也得到了广泛应用。但其优化效果与使用的性能指标和相应的适应度函数密切相关。采用传统的积分型性能指标以及相应的适应度函数，其整定结果很难同时满足控制系统的快速性、稳定性和准确性的要求。本专利技术提出一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法。该方法采用改进的积分型性能指标及相应的适应度函数，通过遗传算法优化PID控制器的三个参数，使优化整定的PID控制器具有很好的控制性能。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服传统常用的积分型性能指标存在的不足，本专利技术提出一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法，使PID控制器具有很好的控制性能。技术方案：为了使PID控制器具有满意的快速性、稳定性和准确性，本专利技术提供了一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法，包括以下步骤：步骤1：由热工过程和比例积分微分(PID)控制器构成单回路负反馈控制系统，热工过程输出为y(t)，输入为PID控制器的输出u(t)，PID控制器的输入为热工过程输出设定值r与y(t)之差e(t)，t为时间，热工过程传递函数为G(s)，PID控制器传递函数为s为复数域内的复变量，KP为比例系数，KI为积分系数，KD为微分系数；步骤2：通过仿真获得热工过程传递函数G(s)的阶跃响应曲线，并计算得到该传递函数的阶跃响应曲线的特征参数K、τ和Tc，其中K为过程稳态增益，其值为过程稳态值和初始值之差与过程阶跃输入信号的阶跃幅值之比，τ为滞后时间，其值为阶跃响应曲线上拐点处的切线与横坐标轴的交点值，Tc为惯性时间，其值为以阶跃响应曲线上的最大速度(即曲线上拐点处的速度)，从起始值变化到最终稳态值所需要的时间；步骤3：根据步骤2得到的传递函数阶跃响应曲线的特征参数K、τ和Tc，采用传统的由Zielger和Nichols提出的Z-N整定法求得PID控制器三个参数值：比例系数K'P，积分系数K′I，微分系数K'D；步骤4：采用遗传算法优化PID控制器参数KP、KI和KD，方法如下：(1)设置遗传算法个体向量为[KP KI KD]，PID控制器三个参数的优化值搜索范围分别为：KP∈(0,αP·K'P)，KI∈(0,αI·K′I)，KD∈(0,αD·K'D)，其中αP、αI和αD分别为大于1的实数；(2)步骤1构成的单回路负反馈控制系统中的设定值r作单位阶跃扰动，通过仿真计算如下的遗传算法适应度函数值f： f = 1 J , I < δ 1 β · J , I ≥ δ ]]>其中，β为大于1的实数，δ为小于1的较小的正实数，可取0.001～0.01之间的值，J为改进的积分型优化性能指标： J = λ ∫ 0 t 1 e 2 ( t ) d t + ∫ t 1 t 2 | e ( t ) | d t ]]>式中，λ为误差平方项的权值系数，取0.8～2之间的值，t1和t2为仿真时刻，t2＝3(τ+Tc)，I为e(t)的积分值，由下式计算： I = ∫ 0.7 t 2 t 2 | e ( t ) | d t ]]>(3)随机生成初始种群P(0)，种群规模为M，设置交叉率pc、变异率pm和最大迭代次数N，迭代次数k置为0；(4)对种群P(k)进行选择、交叉和变异操作，产生新的种群P(k+1)，并置k＝k+1；若k＜N，转上一步(4)，否则，迭代优化结束，种群P(N)中适应度函数值最大的个体即为PID控制器三个参数KP、KI和KD的优化整定值。有益效果：采用本专利技术提出的方法整定的PID控制器，其控制性能优于采用传统的积分型性能指标整定的PID控制器。附图说明图1为PID控制器单回路负反馈系统图。图2为热工过程阶跃响应曲线及其特征参数。图3为采用三种不同性能指标整定的PID控制器参数。图4为三种不同性能指标整定的PID控制器控制效果仿真曲线；其中，(a)为控制系统被控量响应曲线；(b)为控制系统控制量响应曲线。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明：假设被控热工过程传递函数为下面结合附图对本专利技术做更进一步的解释。步骤1：如图1，由热工过程和比例积分微分(PID)控制器构成单回路负反馈控制系统，热工过程输出为y(t)，输入为PID控制器的输出u(t)，PID控制器的输入为热工过程输出设定值r与y(t)之差e(t)，t为时间，热工过程传递函数为G(s)，PID控制器传递函数为s为复数域内的复变量，KP为比例系数，KI为积分系数，KD为微分系数；步骤2：通过仿真获得热工过程传递函数G(s)的阶跃响应曲线，并计算得到该传递函数的阶跃本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法，其特征在于：包括步骤：步骤1：根据被控热工过程的传递函数，通过仿真计算过程的阶跃响应曲线的特征参数稳态增益K、滞后时间τ和惯性时间Tc；其中，由热工过程和PID控制器构成单回路负反馈控制系统，热工过程输出为y(t)，输入为PID控制器的输出u(t)，PID控制器的输入为热工过程输出设定值r与y(t)之差e(t)，t为时间，热工过程传递函数为G(s)；K的值为过程稳态值和初始值之差与过程阶跃输入信号的阶跃幅值之比；τ的值为阶跃响应曲线上拐点处的切线与横坐标轴的交点值；Tc的值为以阶跃响应曲线上的最大速度，从起始值变化到最终稳态值所需要的时间；步骤2：根据步骤1得到的传递函数阶跃响应曲线的特征参数K、τ和Tc，采用Z‑N工程整定法求得PID控制器的三个参数值：比例系数K'P，积分系数K'I，微分系数K'D；其中，PID控制器传递函数为s为复数域内的复变量，KP为比例系数，KI为积分系数，KD为微分系数；步骤3：采用遗传算法优化PID控制器参数KP、KI和KD：PID控制器的三个参数的优化值搜索范围分别为：KP∈(0,αP·K'P)，KI∈(0,αI·K'I)，KD∈(0,αD·K'D)，其中αP、αI和αD分别为大于1的实数；对步骤1构成的单回路负反馈控制系统中的设定值r作单位阶跃扰动，通过仿真计算如下的遗传算法适应度函数值f：f=1J,I<δ1β·J,I≥δ]]>其中，β为大于1的实数，δ取0.001～0.01之间的值，J为改进的积分型优化性能指标：J=λ∫0t1e2(t)dt+∫t1t2|e(t)|dt]]>式中，λ为误差平方项的权值系数，取0.8～2之间的值；t1和t2为仿真时刻，t2＝3(τ+Tc)，I为e(t)的积分值，由下式计算：I=∫0.7t2t2|e(t)|dt]]>迭代优化后种群中适应度函数值最大的个体即为PID控制器三个参数KP、KI和KD的优化整定值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进性能指标的PID控制器参数优化整定方法，其特征在于：包括步骤：步骤1：根据被控热工过程的传递函数，通过仿真计算过程的阶跃响应曲线的特征参数稳态增益K、滞后时间τ和惯性时间Tc；其中，由热工过程和PID控制器构成单回路负反馈控制系统，热工过程输出为y(t)，输入为PID控制器的输出u(t)，PID控制器的输入为热工过程输出设定值r与y(t)之差e(t)，t为时间，热工过程传递函数为G(s)；K的值为过程稳态值和初始值之差与过程阶跃输入信号的阶跃幅值之比；τ的值为阶跃响应曲线上拐点处的切线与横坐标轴的交点值；Tc的值为以阶跃响应曲线上的最大速度，从起始值变化到最终稳态值所需要的时间；步骤2：根据步骤1得到的传递函数阶跃响应曲线的特征参数K、τ和Tc，采用Z-N工程整定法求得PID控制器的三个参数值：比例系数K'P，积分系数K'I，微分系数K'D；其中，PID控制器传递函数为s为复数域内的复变量，KP为比例系数，KI为积分系数，KD为微分系数；步骤3：采用遗传算法优化PID控制器参数KP、KI和KD：PID控制器的三个参数的优化值搜索范围分别为：KP∈(0,αP·K'P)，KI∈(0,αI·K'I)，KD∈(0,αD·K'D)，其中αP、αI和αD分别为大于1的实数；对步骤1构成的单回路负反馈控制系统中的设定值r作单位阶跃扰动，通过仿真计算如下的遗传算法适应度函数值f： f = 1 J , I < δ 1 β · J ...

【专利技术属性】
技术研发人员：雎刚，钱晓颖，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32