基于系统辨识的PID参数自整定方法研究

摘要

工业过程领域中的被控对象，例如发电厂中的温度、压力、流量，食品加工、污水处理中的液位等，具有非线性、时变、滞后、强耦合等复杂特性，用传统的PID工程实验法控制往往不能很好的适应复杂多变的系统要求。为了提高控制器的自动化程度及其控制精度，越来越多的PID控制器引入了自整定控制，而工业领域中的被控对象很难得到较为精准的数学模型。因此，本文将系统辨识与PID参数整定结合起来，提出了实时在线辨识的自适应控制策略。
　　本文首先介绍了系统辨识的相关内容，分析了最小二乘法及其衍生算法，采用夏氏递推最小二乘法进行辨识，在此基础上引入了可调整的遗忘因子，在MATLAB环境下获得了较好的仿真效果，并在辨识出的系统模型的基础上进行PID参数自整定，分析、仿真了多种控制算法，并讨论了各种算法的差异，采用数字PID校正法，可达到在线自整定的控制要求，实现对系统的更好控制。本文设计了基于水箱液位平台的模拟辨识实验，包括下位机系统和上位机控制程序。下位机系统采用 S7-200小型 PLC系统进行信息采集、处理及PID控制，上位机采用组态王软件开发了监控调试界面，MATLAB编写辨识整定程序，OPC通讯实现了组态王监控调试界面与辨识整定程序之间的数据传输。
　　仿真结果和实验结果表明，本文所改进的夏氏递推最小二乘法进行辨识所获得的模型参数精度较高，控制效果较好，超调低，响应快，并且对时变系统有较好的自适应性。

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第1章 绪论

1 .1 本课题研究的背景

1 .2 国内外研究现状

1 .3 本论文的主要工作

第2章 系统辨识方法的研究

2 .1 系统辨识简介

2 .2 最小二乘法及其改进算法

2 .3 对夏氏递推最小二乘法的改进

2 .4 本章小结

第3章 PID控制

3 .1 数字P ID控制方法研究

3 .2 PI D参数的调整

3 .3 PI D参数的自整定的仿真

3 .4 本章小结

第4章 水箱模型辨识实验验证

4 .1 实验平台简介

4 .2 液位控制系统数学模型分析

4 .3 水箱辨识实验的设计

4 .4 水箱辨识实验

4 .5 本章小结

第5章 总结与展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢