【文章內(nèi)容簡介】 函數(shù)為： )*)*/(11()(/)()( sKsKKsEsUsG dip ???? 其中 pK 為比例系數(shù)； iK 為積分時間常數(shù)； dK 為微分時間常數(shù)。 它由于用途廣泛、使用靈活，已有系列化產(chǎn)品，使用中只需設(shè)定三個常數(shù)（ pK ， iK 和 dK ）即可。在很多情況下，并不一定需要全部三個單元，可以取其中的一到兩個單 元，但比例控制單元給定量 被控量 SKd pK 控制對象 傳感器 SKi/ 反饋信號 9 是必不可少的。 PID控制的三個參數(shù) 比例（ P） 控制 比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關(guān)系。 P 是 PID 控制的基本動作。對應(yīng)答性、穩(wěn)定性影響很大， 當(dāng)僅有比例控制時系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差。 增大 P 系數(shù)，一般將加快系統(tǒng)的響應(yīng)，周期振幅變小，周期變長，穩(wěn)定性好。有靜差的情況下有利于減少靜差，但 P 值過大會使系統(tǒng)有比較大的超調(diào)，并產(chǎn)生震蕩。 積分（ I） 控制 在積分控制中，控制器的輸出于輸入誤差信號的積分成正比關(guān)系。對一個自動控制系統(tǒng)，如果在進入穩(wěn)態(tài)后存在穩(wěn)態(tài)誤差，則稱這 個控制系統(tǒng)是有穩(wěn)態(tài)誤差的或簡稱有差系統(tǒng)。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入 “積分項”。積分項對誤差取決于時間的積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進一步減小，直到等于零。因此，比例 +積分（ PI） 控制器，可以使系統(tǒng)在進入穩(wěn)態(tài)后無穩(wěn)態(tài)誤差。 增大 I 值有利于減小超調(diào)，減小震蕩，減小過沖使系統(tǒng)的穩(wěn)定性增加，但系統(tǒng)的系統(tǒng)靜差消除時間變長。 微分（ D） 控制 在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關(guān)系。自 動控制系統(tǒng)在克服誤差的調(diào)節(jié)過程中可能會出現(xiàn)震蕩甚至失穩(wěn) 。其原因是由于存在有較大慣性組件（環(huán)節(jié)）或有滯后組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是落后于誤差的變化。解決的辦法是使抑制誤差的作用的變化“超前”，即在誤差接近零時，抑制誤差的作用就應(yīng)該是零。這就是說，在控制器中引入“比例 ” 項往往是不夠的，比例項的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“ 微分”項，它能預(yù)測誤差變化的趨勢，這樣，具有比例 +微分的控制器，就能夠提前使抑制誤差的控制作用等于零，甚至為負值，從而避免了被控量的嚴重超調(diào)。所以對有較大慣性或滯后的被 控對象，比例 +微分（ PD）控制器能改善系統(tǒng)在調(diào)節(jié)過程中的動態(tài)特性。 PID參數(shù)調(diào)整的一般步驟 從三個環(huán)節(jié)可以看出， 3個參數(shù) pK iK dK 的值直接決定了一個控制系統(tǒng)的好壞。因此控制最主要的問題是參數(shù)的調(diào)節(jié)問題。一般來說，比例主要用于偏差的“粗調(diào)”，保證系統(tǒng)的“穩(wěn)”，積分和微分則主要用于偏差的“細調(diào)”，分別保證系統(tǒng)的“準”和“快” 確定比例增益 pK 確定比例增益 pK 時，首先去掉 PID 的積分項和微分項，一般是令 0?iK 、 0?dK ， PID 為純比例調(diào)節(jié)。輸入設(shè)定為系統(tǒng)允許的最大值的 60%— 70%，由 0 逐漸加大比例增益 pK ，直至系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩；再反過來，從此時的比例增益 pK 逐漸減小，直至系統(tǒng)震蕩消失，記錄此時的比例增益 pK ，設(shè)定 PID 的比例增益 pK 為當(dāng)前值的 60%— 70%。比例增益 pK 調(diào)試完成。 確定積分時間常數(shù) iK 比例增益 pK 確定后，設(shè)定一個較大的積分時間常數(shù) iK 的初值，然后逐漸減小 iK ，直至系統(tǒng)出現(xiàn)震蕩，之后再反過來，逐漸加大 iK ，直至系統(tǒng)震蕩消失。記錄此時的 iK ，設(shè)定 PID 的積分時間常數(shù)常數(shù)為 iK 當(dāng)前值的 150%180%。積分時間常數(shù) iT 調(diào)試完成。 確定微分時間常數(shù) dK 微分時間常數(shù)一般不用設(shè)定，為 0 即可。若要設(shè)定，與確定和 iK 的方法相同，取不震蕩時的 30%。 系統(tǒng)空 載、帶載聯(lián)調(diào)，再對 PID參數(shù)進行微調(diào)，直至滿足要求。 3 基于干擾觀測器的控制 在實際工程中，不可避免地存在外部干擾、模型不確定性及時滯等，它們不但可以破壞系統(tǒng)的控制性能，甚至還會導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。另一方面，現(xiàn)有的大部分控制理論均建立在被控對象的精確數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上，這對多數(shù)實際系統(tǒng)來說很難做到，因此對具有外部干擾及模型不確定性等的非 10 線性系統(tǒng)的干擾抑制與消除成為控制理論與應(yīng)用的一個研究熱點。 基于干擾觀測器的控制 的作用 基于干擾觀測器的控制，簡稱 DOBC，在工程中也被稱作“估計器”和“濾波器”，它可以用 來消除反饋控制中的相位延遲，減少 昂貴傳感器的使用并且能夠?qū)崿F(xiàn)對誤差的實時估計。在實際工程中，首先發(fā)展起來的是基于數(shù)學(xué)模型的狀態(tài)觀測器。但是隨著該觀測器的逐步發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)要想獲得更好的估計性能，必須獲得更加精確的信息，著現(xiàn)場信息包括噪音和由微分，多項式，有限信息，隨機信息等所描述的干擾。然而對這些具體的信息的獲取無疑加大了建模的成本，故實踐者提出了第二種觀測器設(shè)計方法 —— 基于干擾觀測器的控制。該方法是一種源于實踐的方法。它的基本思想是：控制器的設(shè)計構(gòu)造為兩部分的復(fù)合。一部分是根據(jù)系統(tǒng)輸出或狀態(tài)設(shè)計的觀測器或 濾波器，并 利用這個估計值來抵消干擾，另一部分對標稱系統(tǒng)（不考慮干擾信號）設(shè)計的鎮(zhèn)定器。 本文中所設(shè)計的是干擾觀測器。 基于干擾觀測器的控制的特點 基于干擾觀測器的控制方法作為一種魯棒控制方法被廣泛地應(yīng)用于機電工程中。但是基于頻域的干擾觀測器在控制設(shè)計過程中存在以下缺點：一是控制設(shè)計中的低通濾波器對傳感器的噪聲十分敏感，使得對低通濾波器和分離點頻率的選取十分困難；二是純頻域的方法只能提供較少的穩(wěn)定性分析，如根軌跡方法對基于干擾觀測器的控制穩(wěn)定性的驗證。 與以往的控制方法相比，基于干擾觀測器的控制方法 具有以下優(yōu)點： 結(jié)構(gòu)簡單，可以根據(jù)控制性能的不同要求結(jié)合不同的控制規(guī)律，非常易于在線正定和工程實現(xiàn)。 研究的干擾具有更廣泛的干擾類型，不僅局限于范數(shù)有界的或中立穩(wěn)定的干擾，它也可以由依賴于時變參數(shù)的模型表示或具有其他 的動態(tài)性質(zhì)等等。 研究的是當(dāng)干擾出現(xiàn)時閉環(huán)系統(tǒng)的真正穩(wěn)定性。 由于干擾觀測器不需要對干擾信號建立準確的數(shù)學(xué)模型，而且它本身的結(jié)構(gòu)也非常的簡單，因此在預(yù)測干擾信號時避免了大量的數(shù)學(xué)計算，能夠很好的滿足實際需要。在系統(tǒng)設(shè)計時，考慮到系統(tǒng)的干擾可以歸結(jié)為外部擾動以及由于執(zhí)行機構(gòu)和其理想數(shù)學(xué)模型之間的參 數(shù)變化而產(chǎn)生的誤差。因此，利用干擾觀測器對信號進行有效地預(yù)測和補償，那么在一定的誤差內(nèi)就可以將實際執(zhí)行機構(gòu)的模型用其參考模型來等價。 干擾觀測器的工作原理 干擾觀測器的 基本思想 如圖所示 圖 1 中得 )(sGp 為對象的傳遞函數(shù)， ^d 為等效干擾， d 為觀測干擾， u 為控制輸入。 由上圖，求出等效干擾的估計值 ^d 為： dsGsGdd pp ???? ? ?? )()()( 1^ （ 1） 式 (1)說明，用上述方法實現(xiàn)對干擾的準確估計和補償。圖 2 描述了干擾觀測器的基本思想，但對于實際的物理系統(tǒng)，其實現(xiàn)存在如下問題： ? ? ? )(1 sGP? )(sGP － ＋ ^d ＋ ＋ ＋ － ? u 11 (1)通常情況下， )(sGp 的相對階不為 0，其逆物理上不可實現(xiàn)； (2)對象 )(sGp 的精確數(shù)學(xué)模型無法得到； (3)考慮測量噪聲的影響，上述方法的控制性能將下降。 基于名義模型的干擾觀測器 解決 上述問題的一個自然的想法是在 ^d 的后面串入低通濾波器 )(sQ ，并用名義模型 )(sGn 的逆)(1 sGn? 來替