串级前馈PID参数如何整定?

串级前馈PID参数如何整定?,第1张

串级PID整定步骤:

1、把上级(图中是左侧的)PID切为手动开环,不参与调节;

2、把下级(让冲答图中是判耐右侧的)PID整定完;

3、整定完下级,再整定上级;

电厂控制坦慧系统中常见串级PID调节的地方,例如减温水调节;

PID控制器举带(Proportion Integration Differentiation.比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp, Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。

PID 控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个控正镇芦制器把收集到的数据和一个参考值进行比较,然后把这个差别用于计算新的输入值,这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值。和其他简单的控制运算不同,PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值,这样可以使系统更加准确,更加稳定。可以通过数学的方法证明,在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下,一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。

智能PID控制就是将智能控制(intelligent control)与传统的PID控制相结合,是自适应的,它的设计思想是利用专家系统(Expert System)、模糊控制(fuzzy control)和神经网络(neural network)技术,将人工智能以非线性控制方式引入到控制器中,使旅拦系统在任何运行状态下均能得到比传统PID控制更好的控制性能。具有不依赖系统精确数学模型和控制器参数在线自动调整等特点,对系统参数变化具有较好的适应性。 模糊PID控制是利用当前的控制偏差和偏差,结合被控过程动态特性的变化,以及针对具体过程的实际经验,根据一定的控制要求或目标函数,通过模糊规则推理,对PID控制器的三个参数进行在线调整。智能PID控制主要有模糊PID控制器、专家PID控制器和基于神经网络的PID控制器等。 专家系统是一种能在某个特定领域内﹐以人类专家水平解决该领域中专门任务的计算器系统﹐其内部具有某个领域中大量专家水平的知识与经验﹐能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。专家PID控制采用规则PID控制形式,通过对系统误差和系统输出的识别,以了解被控对象过程动态特性的变化,在线调整PID三个参数,直到过程的响应曲线为某种最佳响应曲线。它是一种基于启发式规则推理的自适应技术,其目的就是为了应付过程中出现的不确定性。 神经网络系统亦称为人工神经网络﹐就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络﹐用于模拟人脑神经元活动的过程﹐实现对信息的加工﹑处理﹑存储等。神经网络有前向网络(前馈网络)﹑反馈网络等网络结构形式。与模糊PID控制和专家PID控制不同,基于神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数,而是用神经网络直接作为控制器,通过训练神经网络的权系数间接地调整PID参数。

这个问题值得讨论一下。我的理解,DISV是一个扰动量(DisturbanceValuable),当然也可以是前馈输入值,在设计控制算法的时候,可以用它作为你调节的基准量,也可以作为你前馈控制的补偿量。我没有用过,,但是以前想过,我做过一个工程,用DISV很简单,是在一个生产线的基准速度量上面启燃叠加一个PID的输出分量而成的,但是我们是在FB41外面完成叠加的,遗憾,做完后我觉得可以简化的,但是程序搞上察祥去了,运败旁搏行稳定也就没有追究了。楼主如果是将入口温度作为前馈,那就是以入口温度为基准值,再在一定的范围内调节。上面是我的理解。期望一起讨论。


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