基于MATLAB的PID参数优化.pdf

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1、2 0 0 6年第1 期总第1 期 陕西能源职业技术学院学报 J o u r n a l o f S h a a n x i E n e r g y I n s t i t u t e N01 S u m 1 2 0 0 6 基于 M A T L A B的 P I D参数优化 张亚萌(陕西能源职业技术学院机电工程系，陕西 咸阳 7 1 2 0 0 0)5 摘要：P I D参数整定一直是控制领域中的重要研究问题，文中阐述了如何利用 M A T L A B的 N C D优化工具 箱结合 S I M U L I N K平台来实现 P I D参数的自动整定，通过实例仿真比较，结果表明，该方法不用编程，

2、方便易 用，控制效果理想并且可靠性高。关键词：M A T L A B P I D控制参数整定N C D优化工具 中图分类号：T P 2 7 3 文献标识码：A 文章编号：9 4 8 1(2 0 0 6)0 1一l 9 0 4 The Pa r a me t e r s Op t i m i z a t i o n o f PI D Ba s e d o n M ATLAB Z h a n g Ya me n g (D e p t o f E l e c t r o me c h a n i c a l E n g i n e e r i n g，S h a n n x i E n e r g

3、y I n s t i t u t e，X i a n y a n g S h a a n x i 7 1 2 0 0 0)Ab s t r a c t：T h e P I D p a r a me t e r t u n i n g i s a l wa y s a n i mp o r t a n t r e s e a r c h q u e s t i o n i n t h e fi e l d o f c o n t r o l l i n g，t h i s a r t i c l e e x p l mn s h o w t o u t i l i z e NCD o pt i

4、 mi z a t i o n t o o l b o x o f MATL AB wi t h S I MULI NK p l a t f o r m t o r e a l i z e t he P I D p a r a me t e r a u t o ma t i c t u n i n g，t h r o u g h t h e e x a mp l e s i mu l a t i o n，t h e r e s u l t s h o ws t h i s me t h o d d o e s n o t n e e d p r o g r a mmi n g，i t i s

5、e a s y a n d c o n v e n i e n t t o u s e t h e c o n t r o l e f f e c t i s i d e a l a n d t h e r e l i a b i l i t y i S h i g h Ke y wo r d：MAT L AB；P I D c o n t r o l；p a r a me t e r t u n i n g；NCD o p t i mi z a t i o n t o o l b o x l 引言 P I D控制因为其结构简单、易实现、适用范围广 等优点，是 目前工业控制 中应用最广、最 为广

6、大技 术人员所熟悉的控制算法。实践证明，P I D参数的 选取直接影响系统的控制效果，对于不同的 P I D参 数，系统的控制效果不大相同，应用某些参数时可 以获得较好的控制效果，而应用一些参数时无法达 到稳态，甚至给安全生产造成极大的危害。所以对 P I D控制器的设计和应用的核心问题之一就是参数 的整定。而 P I D控制器参数的选择或整定往往是 一个十分繁琐和复杂的过程，而且在现代工业过程 控制中，被控对象特性复杂，难以建立精确的数学 模型，又有滞后、非线性等因素，更加大了 P I D参数 的整定的难度，致使许多传统的 P I D参数整定方法 最终不能达到令人满意的控制效果。为此，本文提

7、 作者简介：张亚萌(1 9 7 2 一)，女，陕西武功人，工学硕士，讲师。出了将 M A T L A B的 N C D优化工具箱应用于P I D参 数的自动整定，并在 S im u l in k 平台上，选用典型的 工业过程控制对象进行 了仿真验证，并与最著名的 C o h e n-C o o n整定公式及 z N整定公式所获得的 P I D参数控制性能进行比较，结果证明，这种方法使 P I D参数的整定变得非常方便，而且控制的动、静态 性能良 好，均优于其它两种方法。控制效果理想，可 靠性高。是一种简洁、可靠、高效的参数优化方法。2 N C D优化工具在 P I D参数整定中的应用 为了说明

8、 N C D优化工具在 P I D参数整定中的 使用方法，本文 以典型 的工业过程控制对 象为例。典型工业过程的传递函数为一阶带延迟的对象：C(s)=e ，本系统中仿真实例选取：放大系数 K=1 5，时间常 维普资讯 http:/ 陕西能源职业技术 学院学报 数T=1 0，滞后时间下=5。2 1优化仿真系统结构图 系统是 在 MA T L A B 6 5 S I MU L I N K 5 0环境 下，利用 S I MU L I N K工具 来实现的。从 S I MU L I N K 各子模块库中拖出如下图所示的几个模块(其 中 P I D模块在 S i m u l i n k E x t r

9、a s 库下的 A d d i t i o n a l L i n e a r 子模块库中；N C D o u t p o r t 模块在 N C D B l o c k s e t 子模 块库中)，将拖出的模块拷贝到系统模型窗 口，并 按照图 1 所示的结构位置连接起来，建立优化仿真 系统模型。I-3 I 一 瓣 o口e 图 1 优化仿真系统图 如图 1 所示，优化仿真的主要模块就是 P I D模 块和 N C D O u t p o r t 模块。图中P I D模块的参数设定：由于要对 P I D参数 进行优化，所以在使用时，双击 P I D模块，在弹出的 窗口中设定 K p、K i、K

10、d 为未知的带优化的参数；图 中N C D功能的使用是仿真的关键，具体用法见下面 的优化仿真方法。2 2优化仿真方法 建立好系统的仿真模 型后，就可以进行优化仿 真，最终获得 P I D的优化参数，方法步骤如下_ 2 。第一步：对 N C D O u tp u t 模块进行参数设置。双 击 N C D O u t p u t 模块，弹出如图2 所示的N C D B l o c k s e t 窗 口。通过 O p t i o n s菜单和 O p t i m i z a t i o n菜单 中 的一些子菜单实现该功能的使用，具体步骤如下。图 2 N C D O u t p u t 窗 口 首先

11、，选择 O p t io n s 菜单下的S te p R e s p o n s e 项，在弹出的对话框中，根据具体被控对象特性和所希 望的控制性能的要求来定义阶跃响应性能。本系统中，调整时间设为 2 0 s；上升时问为 1 5 s；稳态误差百分数取为0；超调量百分数为0；振荡负 幅值百分数为 1；启动时间为 0 s；终止时间为 1 0 0 s；初始值为 0；最终值为 1。其次，选择 O p t i o n s 菜单下的 T i m e r a n g e项，在 打开的对话框 中设置参 数。设置优 化时 间(即 X 轴)设为：01 0 0 S。然后，选择 O p t io n s 菜单下的Y

12、 A x i s 项，在打 开的对话框中输入参数。设置阶跃响应范围(即Y 轴)为 0 1 4。最后，选择 O p t i mi z a t i o n菜单下的 P a r m e t e r s 项，在打开的对话框中输入待调整优化的变量 K p、K d及有关参数。第二步：开始优化仿真 首先，在 M A T L A B命令窗口对系统模型参数进 行初始化，即在命令窗口输入：K p=1 6；K i=0 1 6；K d=4；再回车，就完成了参数的初始化，这三个参 数是利用 z N公式整定的参数值(以这三个参数 作为优化参数的初始值)。其次，在 N C D B lo c k s e t 窗口启动 S t

13、 a r t 命令，开 始对调整变量进行优化。经过多次调整初 始设置 的参数，反复仿真试验，最后得到的优化参数为：K p =0 9 2 2 4 8、K i=0 0 7 2 7 5 9、K d=1 2 0 5 9。仿真结果 如图 3所示。图 3 N C D阶跃 响应 曲线 图 3。控制性能的仿真 比较 为了显示用 N C D优化工具所获得的 P I D参数 维普资讯 http:/ 第1 期 张 亚 萌：基于M A T L A B 的P I D 参 数 优化 2 1 控制的优越性，将其和诸多参数整定方法中最著名 的 C o h e n-C o o n整定公式。及 Z N整定公式 所 获得的 P I

14、 D参数控制性能进行 比较，所采用的被控 对象还是上面用到的 G(s)=e 。3 1阶跃响应 比较 Z N整定法所得 的参数：K p=1 6、K i=0 1 6、Kd=4；C o h e n-C o o n整定法所得的参数：K p=1 2 4 2、Ki=0 1 1 9 7、Kd=2 0 98 4；N C D优化所得的参数：K p=0 9 2 2 4 8、K i=0 0 7 2 7 5 9、Kd=1 2 0 5 9。将以上三组参数分别输 入到图 1中的 P I D模 块中，进行单位阶跃仿真试验，仿真效果如图 4所 示。图4 阶跃响应仿真比较 从上图的阶跃响应 曲线可以看 出，各种整定方 法所得的

15、控制性能参数有很大 的差别。ZN法整 定参数 的控制性能为：超调量为 3 4 ，调节时间为 4 1 s；C o h e nC o o n法整定参数 的控制性能为：超调 量为2 1 5，调节时间为 3 0 s；N C D优化的参数调 整法所得参数的控制性能为：超调量为0，调节时 时间为 1 5 s。从这些数据可以看出，N C D优化的参 数整定法所得参数的控制性能具有响应速度快、无 超调、无静差、稳定性好的良好控制品质。仿真效 果表明：N C D优化的参数控制性能 明显好于用 Z N法和 C o h e n-C o o n法整定 的参数的控制性能，是 一种非常有效的参数优化方法。3 2抗干扰性能

16、的比较 在工业控制过程 中，不可避免地要受到多种 因 素的干扰，从而会使系统的控制品质变差，甚至于 控制参量不可能再恢复到额定值，影响产品质量、产量和生产过程的顺利进行。所 以，控制系统 的抗 干扰能力是工程上必须考虑的问题，一个好 的控制 系统必须具备一定的抗干扰能力。本系统 中，给系 统在 8 0 s 以后分别施加 1 0 的干扰信号进行仿真 试验，仿真效果如图 5所示。5 0 1 O O 1 5 O 图 5 抗干扰性能的比较 从 图5可以看出，当加入 干扰后，三种方法均 可以再次返回到稳态值，但 z N法所得参数的阶 跃响应曲线和 C o h e n C o o n 法所得参数的阶跃响应

17、 曲线，在返回到稳态值的过程中均出现不同程度的 震荡，而 N C D法所得参数的阶跃响应曲线，整个过 渡过程显得平稳，表现 出了较强的 自适应能力和抗 干扰性能。3 3鲁棒性 比较 所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定的参数摄 动下，维持某些性能的特性，也即控制系统性能对于 被控对象参数变化的敏感性问题。控制系统的鲁棒 性是设计控制器时最为关心的性能指标之一，因为它 直接反映控制器受输入扰动、控制系统参数和结构变 化等因素影响的严重程度。在实际工业过程 中由于 工作状况变动，外部干扰及系统的各种故障的缘故，会导致模型的不确定性，因此，可以说模型的不确定 性在控制系统中广泛存在。一个鲁棒性不好的控

18、制 维普资讯 http:/ 2 2 陕西能源职业技术 学院学报 器，往往在扰动或参数变化的情况下，其动态与静态 特性将会大幅度下降，甚至失去稳定。在本文 中为了进一步验证 N C D整定的参数的 控制系统鲁棒性，在不改变控制器的参数的情况 下，使被控对象的参数发生变化，观察三种整定方 法所得参数对被控对象参数变化的抑制能力，即鲁 棒性。而在实际运行 的过程 中，被控对象可能 出现 的劣性变化是对象的时间常数、延迟时间均增大和 静态增益减小，此时控制系统会发生的变化是工程 上必须考虑的问题。所 以，本文中假设 被控对象的 参数变化为：放大系数 K=l，时间常数 T=1 5，滞后 时间下=1 0，

19、给予不同参数整定优化方法下的控制 效果如图6 所示。i；I I 2 z -N法 整定 l ,i 一 C o o n 整 定 图6 鲁棒性比较 从图6中可以看出，即使对象发生大的参数变 化，基于N C D优化的参数控制效果仍是最好的：产 生的超调小，且经短时间地调整就可达到稳定值，具有调整时间短、速度快的特点，表现出了较强的 适应能力，具有较强的鲁棒性。而另外两种方法所 的参数的控制性能明显变差：超调量大、震荡大，且 达到稳定值得调节时间长，适应能力差，控制品质 大大下降。4 结束语 从以上仿真试验的控制效果图可以明显看出，基于N C D优化工具整定的 P I D参数的控制效果和 z N整定法及

20、 C o h e n-C o o n整定法所的参数的控 制效果相比，在响应速度、超调、抗干扰性、鲁棒性 等方面都要理想得多。表明了采用优化工具对控 制器参数进行整定的方法是可行的，能有效的提高 控制性能，可获得比传统方法更优良的控制效果。本文把 S I M U L I N K和 N C D工具有效地结合实 现 P I D参数的优化，该方法简单、直观、可靠性高，是一种快速、高效的整定 P I D参数的有效方法。参考文献 1 徐 昕，Ma fl a b工具箱应用指南一控制工程篇 M，北京：电子工业 出版社，2 0 0 0 2 陶永华、尹怡欣、葛芦生，新型 P I D控制及应用 M，北京：机械工业出

21、版社。2 0 0 0 3 V a n d e e u r s e n J M，P e p e m t r a e t e J A，I n t e r h a l m o d e l c o n t r o l w i t h i mp r o v e d d i s t u r b a n c e r e j e c t io n J ，I n t J c o n t r o l，1 9 9 5，v o 1 6 2，N o 4：9 8 3-9 9 9 4 Z i e g l e r J G，N i c h o l s N B O p t i mu m s e t t i n g s f o r a u t o ma t i c c o n t rol l e r s，T r a n s a c t i o n o f A S ME，1 9 4 2。6 4：7 5 9 7 6 8 维普资讯 http:/