【摘 要】
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该文在分析现有PID调节器参数整定的基础上,将工业电加热炉近似为一阶惯性加纯滞后被控对象,详细介绍了作者提出的PID参数自整定方法,主要包括两方面内容:一是在线辨识系统模
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该文在分析现有PID调节器参数整定的基础上,将工业电加热炉近似为一阶惯性加纯滞后被控对象,详细介绍了作者提出的PID参数自整定方法,主要包括两方面内容:一是在线辨识系统模型,确定与对象特性相关的PID基本值;二是构造能在线改善PID调节性能的神经网络.作者首先按照满足ITAE准则的参数整定式确定PID控制器参数.实验表明,使用按这种方法确定PID参数的调节器可达到电加热炉温度的控制精度,但控制量波动较大.为了改善控制效果,作者运用单纯形搜索法,搜索出以二次性能准则作为目标函数的PID参数整定式.单纯形法是多变量寻优的一种较为有效并容易采取的方法,可以根据目标函数直接在多变量构成的空间中进行搜索,易于在计算机上实现.在确定PID参数初值后,运用神经网络的自学习能力在线调整PID参数值.该神经网络的权值与PID参数值相对应,可根据被控系统的动态特性调整PID参数,提高了调节器的自适应能力和抗干扰能力.实时控制的结果表明,该文提出的基于神经网络的PID参数自整定方法对于工业电炉的温度控制,可以取得满意的控制效果.
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