[发明专利]一种PID参数整定方法、装置、系统及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种PID参数整定方法、装置、系统及计算机可读存储介质，包括实现采集运动控制系统中与每组PID参数分别对应的指标数据；依据各组指标数据和相应的PID参数对神经网络进行训练，得到PID参数预测模型；依据预先建立的模糊控制器对各组指标数据进行分析，得到最优指标数据；采用PID参数预测模型对最优指标数据进行预测，得到相应的最优PID参数，本发明能够自动完成对PID参数的整定，不仅能够提高工作效率，还能够保障PID参数的整定精确度。

技术领域

本发明实施例涉及机电控制工程技术领域，特别是涉及一种PID参数整定方法、装置、系统及可读存储介质。

背景技术

PID控制器作为最常见的控制器，算法实现简单、应用范围广。自从PID控制器产生以来，如何快速、方便地整定PID参数一直是学术界、产业界的研究重点。在产业界中，大部分PID参数是由有经验的工程师人工整定的，依据专家经验进行整定，这种方法依赖于人工，影响效率。此外，也有根据理论计算得出PID参数的，但系统的实际模型跟理论模型总会有偏差，整定的效果较为有限。

鉴于此，如何提高PID参数的整定精确度和效率成为本领域技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种PID参数整定方法、装置、系统及计算机可读存储介质，在使用过程中能够自动完成对PID参数的整定，不仅能够提高工作效率，还能够保障PID参数的整定精确度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种PID参数整定方法，包括：

采集运动控制系统中与每组PID参数分别对应的指标数据；

依据各组所述指标数据和相应的PID参数对神经网络进行训练，得到PID参数预测模型；

依据预先建立的模糊控制器对各组所述指标数据进行分析，得到最优指标数据；

采用所述PID参数预测模型对所述最优指标数据进行预测，得到相应的最优PID参数。

可选的，在所述依据各组所述指标数据和各组所述PID参数对神经网络进行训练之前，还包括：

对各组所述指标数据进行归一化处理；

所述依据各组所述指标数据和相应的PID参数对神经网络进行训练为：

依据经过归一化处理后的各组所述指标数据和相应的PID参数对神经网络进行训练。

可选的，所述采集运动控制系统中与每组PID参数一一对应的指标数据的过程为：

依据当前阶跃运动下的PID参数，采集运动控制系统的指标数据；

判断当前所采集的指标数据数量是否达到预设数量，若否，则进入下一次阶跃运动，并按照预设规律改变PID参数，得到与下一次阶跃运动对应的PID参数，并返回上一步，直至得到预设数量个指标数据。

可选的，所述指标数据包括超调量、上升时间和稳定时间；

所述PID参数包括比例系数、积分系数和微分系数。

可选的，所述依据预先建立的模糊控制器对各组所述指标数据进行分析，得到最优指标数据的过程为：

从各组指标数据中选择出超调量在预设范围内的各组目标指标数据；

依据预设模糊规则对各组所述目标指标数据中的上升时间和稳定时间进行模糊化处理，得到模糊控制器；

依据所述模糊控制器对各组所述目标指标数据进行分析，得到最优指标数据得到最优指标数据。

本发明还相应的提供了一种PID参数整定装置，包括：