液位系統(tǒng)的智能PID控制研究.pdf

1、現(xiàn)實(shí)中的液位系統(tǒng)裝置普遍是采用普通PID算法進(jìn)行控制的,普通PID算法簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性能較好，但是必須要有精確的數(shù)學(xué)模型，抗干擾性能差，不能在線(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)整PID控制參數(shù)；鑒于此，本文采用了粒子群優(yōu)化PID控制算法、RBF網(wǎng)絡(luò)整定PID控制算法、模糊自適應(yīng)PID控制算法和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法等四種智能PID優(yōu)化算法對(duì)液位系統(tǒng)進(jìn)行控制,使得控制具有自適應(yīng)、自整定的優(yōu)點(diǎn)。
　　 文章首先對(duì)液位系統(tǒng)的軟、硬件構(gòu)成進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,接著分

2、別利用粒子群優(yōu)化PID控制算法等四種智能優(yōu)化算法對(duì)液位控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究和實(shí)時(shí)控制。仿真研究是在Matlab6.5仿真平臺(tái)下進(jìn)行的,實(shí)時(shí)控制是在Labwindows開(kāi)發(fā)平臺(tái)下編程實(shí)現(xiàn)的。粒子群算法采用類(lèi)似鳥(niǎo)群捕食的搜索策略對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行迭代尋優(yōu)；模糊自適應(yīng)整定算法利用誤差和誤差變化量進(jìn)行模糊推理,進(jìn)而調(diào)整PID參數(shù)；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的Jacobian信息辨識(shí)而實(shí)現(xiàn)參數(shù)調(diào)整；單神經(jīng)元自適應(yīng)PID算法通過(guò)對(duì)權(quán)系數(shù)的在線(xiàn)修正而實(shí)

3、現(xiàn)控制量的調(diào)整?？傊?各種優(yōu)化控制方法均是基于某種尋優(yōu)方略實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的調(diào)整;在每種PID優(yōu)化方法的實(shí)時(shí)控制后均進(jìn)行了算法改進(jìn)的討論,以便今后在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行進(jìn)一步的研究。
　　 上述基于智能優(yōu)化PID控制的液位控制方法,既發(fā)揮了智能控制的魯棒性好、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快速、超調(diào)量小的特點(diǎn),又具有普通PID控制算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、穩(wěn)態(tài)精度高的特點(diǎn),還實(shí)現(xiàn)了PID參數(shù)的自整定和自調(diào)整的功能。將這幾種智能PID控制算法在Labwindows開(kāi)發(fā)平臺(tái)下