液位系统的智能PID控制研究

发布时间：2018-03-18 08:23

本文选题：液位系统　切入点：自整定　出处：《华中科技大学》2007年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】： 现实中的液位系统装置普遍是采用普通PID算法进行控制的,普通PID算法简单、稳定性能较好,但是必须要有精确的数学模型,抗干扰性能差,不能在线实时调整PID控制参数;鉴于此,本文采用了粒子群优化PID控制算法、RBF网络整定PID控制算法、模糊自适应PID控制算法和单神经元自适应PID控制算法等四种智能PID优化算法对液位系统进行控制,使得控制具有自适应、自整定的优点。文章首先对液位系统的软、硬件构成进行了简单介绍,接着分别利用粒子群优化PID控制算法等四种智能优化算法对液位控制系统进行了仿真研究和实时控制。仿真研究是在Matlab6.5仿真平台下进行的,实时控制是在Labwindows开发平台下编程实现的。粒子群算法采用类似鸟群捕食的搜索策略对PID参数进行迭代寻优;模糊自适应整定算法利用误差和误差变化量进行模糊推理,进而调整PID参数;RBF神经网络通过对系统的Jacobian信息辨识而实现参数调整;单神经元自适应PID算法通过对权系数的在线修正而实现控制量的调整。总之,各种优化控制方法均是基于某种寻优方略实现PID参数的调整;在每种PID优化方法的实时控制后均进行了算法改进的讨论,以便今后在相关领域进行进一步的研究。上述基于智能优化PID控制的液位控制方法,既发挥了智能控制的鲁棒性好、动态响应快速、超调量小的特点,又具有普通PID控制算法结构简单、稳态精度高的特点,还实现了PID参数的自整定和自调整的功能。将这几种智能PID控制算法在Labwindows开发平台下编程实现后用于液位控制系统中,实时控制实验表明这些智能优化算法具有良好的控制效果,超调量小、稳定精度高,相信控制算法经过改进后,实用性将更强,将会适合于较液位控制系统更为复杂的过程控制系统。
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【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP273.5

【引证文献】