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Data-driven optimal tuning of PID controller parameters
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AI
DOI：10.1007/s11432-024-4292-y.png)
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摘要
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本研究提出了一种针对受未知扰动影响的一类单输入单输出非线性系统的比例积分微分（PID）控制器参数的最优整定方法。首先将系统转化为受非线性不确定性影响的线性系统模型。随后，通过最小化闭环系统跟踪误差的波动来整定PID控制器参数，并保证鲁棒稳定性，其中PID控制律和闭环方程被视为约束条件。为解决优化问题的求解挑战，引入了一些新变量，将PID控制器下的闭环不确定系统转化为一个使最优PID参数可解的方程，其中PID参数被视为模型参数，新变量充当输入，跟踪误差作为输出。通过整合递归优化与并发学习，结合上一采样时刻精确计算的非线性不确定性和设计的收敛率调整因子（以维持鲁棒灵敏度在预期范围内），提出了一种无需持续激励要求的PID参数最优整定算法，这与传统自适应控制存在本质区别。文中还给出了所提算法的稳定性与收敛性分析，并通过仿真验证了其优越性。
Keyword:
PID control
parameter tuning
concurrent learning
recursive optimization
nonlinear uncertainty
期刊
IF:
7.6
论文数:
4.9K
被引数:
8.9K
机构
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