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PID 自适应控制学习与 Matlab 仿真定义 PID 自适应控制学习是现代控制理论中的一种重要方法，它能实时调整控制器参数以适应控制对象的变化。 PID 控制中，传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定 PID 参数。然而实际的工业过程往往难以用简单的一阶或二阶系统来描述，且由于噪声、负载扰动等因素的干扰，还可以引起对象模型参数的变化甚至模型结构的变化。这就要求在 PID 控制中，不仅 PID 参数的整定不依赖于对象数学模型，而 PID 参数能在线阐整，以满足实时控制的要求。 自适应控制的概念及分类 ------------------------- 控制系统在设计和实现中普通存在着不确定性，主要表现在：①系统数学模型与实际系统间总是存在着差别，即所谓系统具有末建模的动态特性；②系统本身结构和参数是未知的或时变的；③作用在系统上的扰动往往是随机的，且不可量测；④系统运行中，控制对象的特性随时间或工作环境改变而变化，且变化规律往往难以事先知晓。 为了解决控制对象参数在大范围变化时，一般反馈控制、一般优控制和采用经典校正方法不能解决的控制问题。参照在日常生活中生物能够遏过自觉调整本身参数改变自己的习性，以适应新的环境特性。为此，提出自适应控制思想。 自适应控制的概念是指对于控制对象的动态信息了解得不够充分对周围环境变化尚掌握不够明确的情况下控制系统对控制器的参数进行积极的自动调节。自适应控制方法应该做到：在系统运行中，依靠不断采集控制过程信息，确定被控对象的当前实际工作状态，优化性能准则，产生自适应控制规律，从而实时地调整控制器结构或参数，使系统始终自动地工作在最优或次最优的运行状态下。 自适应控制的特点 ------------------- 自适应控制是现代控制的重要组成部分，它同一般反馈控制相比较有如下突出特点： * 一般反馈控制主要适用于确定性对象或事先确知的对象，而自适应控制主要研究不确定对象或事先难以确知的对象。 * 一般反馈控制具有强烈抗干扰能力，即它能够消除状态扰动引起的系统误差，而自适应控制因为有辨识对象和在线修改参数的能力，因而能消除状态扰动引起的系统误差，而且还能消除系统结构扰动引起的系统误差。 * 一般反馈控制系统的设计必须事先掌握描述系统特性的数学模型及其环境变化状况，而自适应控制系统设计则很少依赖数学模型全部，仅需要较少的验前知识，但必须设计一套自适应算法，因而将更多地依靠计算机技术实现。 * 自适应控制是更复杂的反馈控制，它在一般反调控制的基础上增加了自适应控制机构或辨识器，还附加一个可调系统。 自适应控制系统的基本结构与分类 ------------------------------------ 通常，自适应控制系统的基本结构有两种形式，即前馈自适应控制和反馈自适应控制。 前馈自适应控制结构 --------------------- 前馈自适应控制亦称开环自适应控制，它借助对作用于过程信号的测量。并通过自适应机构按照这些测量信号改变控制器的状态，从而达到改变系统特性的目的。没有“内”闭环反馈信号而实现控制器参数是前馈自适应控制的突出特点。 反馈自适应控制结构 --------------------- 如果过程品质变化不能直接由外过程信号测量确定，则可采用图中控制方案。这是应用最广泛的自适应控制结构，其特点如下： * 过程特性或信号变化可借助测量各内控制回路信号进行观测。 * 除基本回路反馈外，自适应机构还将形成附加反馈级。 * 闭环信号流通道能产生非线性第二反馈级。 自适应控制系统的发展及应用 ----------------------------- 自适应控制系统的设计始终围绕着解决给定对象（过程）下，寻求控制方案和控制器的合理结构与参数，并考虑控制器远行于包括工作点的整个工作范围。对于确定性的控制对象常采用经典控制方案：开环控制、反馈控制、补偿控制和最优控制，控制器的结构和参数一般是固定的。对于不确定性的控制对象由于经典控制方案不能圆满解决控制任务而迫使人们寻求新的控制方案，并出现了可调控制器。控制器参数的自动调整最早出现于 1940 年，当时的自适应控制仅被定义为控制器所具有的按需调整参数的能力。 Matlab 仿真 ------------ Matlab 是一种高效的数学计算软件，广泛应用于科学计算、数据分析、图形绘制等领域。它提供了强大的图形化界面和编程语言，能够快速实现复杂的算法模型和数据分析。 Matlab 仿真是通过 Matlab 软件来实现自适应控制的仿真过程，能够快速地模拟和分析自适应控制系统的行为，帮助工程师和研究人员更好地理解和设计自适应控制系统。 PID 自适应控制器的设计基于 Matlab 仿真，可以实时地模拟和分析 PID 控制器的行为，并且可以根据实际情况调整参数，以提高控制器的性能。 Matlab 仿真还可以用于验证自适应控制算法的正确性和有效性，从而提高控制系统的可靠性和稳定性。