[发明专利]一种分数阶PID控制器的参数整定方法

说明书

本发明公开了一种分数阶PID控制器的参数整定方法，包括基于神经网络模型，计算分数阶PID控制器模型的积分阶次λ和微分阶次μ；基于获取的分数阶PID控制器模型的积分阶次λ和微分阶次μ，采用水平相位准则计算分数阶PID控制器模型的比例增益K_p、积分增益K_i以及微分增益K_d。本发明首先通过神经网络模型，计算分数阶PID控制器的积分阶次λ和微分阶次μ，之后再基于神经网络模型得到的积分阶次λ和微分阶次μ，采用水平相位准则计算分数阶PID控制器模型的比例增益K_p、积分增益K_i以及微分增益K_d，能够在保证PID控制器获得良好的鲁棒性的同时达到最优的动态响应性能，简化整个计算过程。

技术领域

本发明涉及PID自动控制技术领域，更具体地地说涉及一种分数阶PID控制器的参数整定方法。

背景技术

目前，伺服系统广泛使用的是传统的基于输出误差的反馈控制方式，所使用的控制器主要是传统的PID控制器。传统的PID控制器模型如下所示，其中K_p为比例增益，K_i为积分增益，K_d为微分增益。

传统的PID控制器具有结构简单、容易实现等优点，但对具有模型不确定性的系统容易出现超调量过大、调节时间过长等问题，无法满足高性能运动控制系统的性能指标要求。因此，对其进行改进，将其扩展为分数阶PID控制器，分数阶PID控制器模型如下所示，其中λ和μ分别表示积分阶次和微分阶次。伺服系统采用分数阶PID控制器能够获得比采用整数阶PID控制器更好的控制性能。

目前，分数阶PID控制器的参数整定方法主要分为频域设计法和时域优化算法两类。但是频域设计法无法保证控制系统具有最优的动态响应性能，而时域优化算法无法保证系统具有良好的稳定性和对增益扰动的鲁棒性，同时，采用优化算法搜索控制器参数需要进行大量的数值计算，不利于实际应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种分数阶PID控制器的参数整定方法。

本发明解决其技术问题的解决方案是：

一种分数阶PID控制器的参数整定方法，该方法所针对的伺服系统被控对象的传递函数如下所示，K、τ₁和τ₂均为对象模型参数，包括以下步骤：

基于神经网络模型，计算分数阶PID控制器模型的积分阶次λ和微分阶次μ；

基于获取的分数阶PID控制器模型的积分阶次λ和微分阶次μ，采用水平相位准则计算分数阶PID控制器模型的比例增益K_p、积分增益K_i以及微分增益K_d。

作为上述技术方案的进一步改进，基于神经网络模型，计算分数阶PID控制器模型的积分阶次λ和微分阶次μ，包括以下步骤：

步骤100，分别设定对象模型参数τ₁和对象模型参数τ₂的取值范围，设定对象模型参数K的值，分别设定伺服系统的开环截止频率ω_c的取值范围以及相位裕度的取值范围；