1、比例-積分-微分(PID)是過程控制中最常使用的一種控制算法。由于PID控制算e法簡單、在實際應(yīng)用中容易被理解和實現(xiàn)，因此它被廣泛應(yīng)用于化工、冶金、機(jī)械、熱工和輕工等過程控制系統(tǒng)中，許多高級控制大多是以PID控制為基礎(chǔ)的。但PID參數(shù)的整定一般需要經(jīng)驗豐富的工程技術(shù)人員來完成，十分費(fèi)時耗力，加之實際系統(tǒng)千差萬別，又有滯后、非線性等因素，使PID參數(shù)的整定有一定難度，許多PID調(diào)節(jié)器不能工作在令人滿意的狀態(tài)，因此研究自整定PID控制具有重

2、要意義。 論文第一章闡述了課題背景與意義，綜述了PID參數(shù)自整定技術(shù)的研究現(xiàn)狀。根據(jù)PID參數(shù)自整定在實際應(yīng)用中存在的問題，提出了本文的主要工作。 論文第二章分析了常規(guī)的工程整定方法—Ziegler-Nichols整定法，該方法獲得的參數(shù)在有負(fù)載擾動時存在較大誤差。文中分析得出誤差產(chǎn)生原因是由于負(fù)載擾動作用下系統(tǒng)的不對稱輸出和不平衡周期直接導(dǎo)致的，針對該問題，提出用滯環(huán)繼電反饋來抵消由負(fù)載擾動所產(chǎn)生的不對稱性，從

3、而減小擾動誤差，獲得更精確的辨識結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，提出一種滯環(huán)繼電反饋辨識方法，利用多點頻率響應(yīng)得到對象的二階加滯后模型，然后設(shè)計了基于該模型的兩種PID參數(shù)自整定方法：直接綜合法和穩(wěn)定裕度法，仿真實驗表明，兩種自整定方法都能使一般的被控對象具有很好的抗干擾性和控制性能，簡單有效，適用于在線實時的工業(yè)過程控制。 論文第三章研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)自整定PID控制。常規(guī)PID參數(shù)自整定方法應(yīng)用于一般被控對象時，能夠獲得良好的控制效果

4、，但是在過程控制系統(tǒng)中，對于越來越復(fù)雜的被控對象，尤其當(dāng)對象發(fā)生變化或者突發(fā)大的外來擾動時，傳統(tǒng)PID控制算法往往無法達(dá)到期望的控制效果。為解決此問題，提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微分先行PID參數(shù)自整定算法，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間接的實現(xiàn)PID控制，使傳統(tǒng)PID控制能夠繼續(xù)發(fā)揮其在過程控制中的良好作用。由于RBF網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，在自適應(yīng)辨識PID參數(shù)時可以避免BP網(wǎng)絡(luò)存在的局部極小問題。大量的仿真實驗表明，該自整定調(diào)節(jié)器的跟蹤性能