[发明专利]一种基于统计学原理的数字PID参数自整定方法

摘要

本发明提供了一种基于统计学原理的PID参数自整定方法，主要包括如下步骤：（1）初始化程序，读取传感器初始化参数；（2）参数整定：对数学模型，令(u(t))’为矩阵Y，(K，1/Ki，Kd)为矩阵B，为矩阵X，则有方程式Y=BX+b成立，利用如下矩阵计算式计算待估计参数：B=(Y–b)/X=(Y–b) *inv(X)；（3）分别计算比例相Ke(t)、积分相和微分相；（4）比例相、积分相和微分相求和；（5）控制器运行一定时间后，对整定后的参数进行适宜性判断。本发明参数自整定方法可以在PID算法内部实现，占有计算资源少，准确性好；参数整定完全自动化，不需要人工干预；输出信号收敛时间理论上比Ziegler‑Nichols法少一半，性能明显优于Cohen‑Coon法。

主权项

一种基于统计学原理的数字PID参数自整定方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）初始化程序，读取传感器初始化参数；（2）参数整定：对数学模型① ，式中，u：控制输出信号，e：当前值与设定值差，K：比例增益控制参数，Ki：积分增益控制参数，Kd：微分增益控制参数，t：输入采样时间，b：输出偏移；令(u(t))’为矩阵Y， (K，1/ Ki，Kd)为矩阵B，为矩阵X，则有方程式Y = BX+b成立，其中，矩阵X、Y均为实验采集数据，矩阵B是待估计的PID参数；利用如下矩阵计算式计算待估计参数： B = (Y –b)/ X = (Y – b ) * ( X )T ②整定过程开始时，设定至少三个不同的控制器输出值y1、y2、y3，分别计算相应的输入值x1、x2、x3；把控制器输出值Y=（y1，y2，y3）和输入值X = (x1，x2，x3)分别代入式②中，即可计算得到待估计参数K、Ki、Kd；在采样频率较高的情况下，可以增加输入值的采样数量，将得到的多组输入值求平均值，即可得到输入矩阵X；（3）分别计算比例相Ke(t)、积分相和微分相；（4）比例相、积分相和微分相求和；（5）控制器运行一定时间后，对整定后的参数进行适宜性判断，设判断函数，式中，u：控制器输出信号，e：当前值与设定值差，σ：e值正态分布的标准差；如果E＜4σ，则说明整定后的参数是适宜的，可进行控制器控制信号输出使用；如果E＞4σ，则表示控制对象的特性发生了变化，当前PID参数已经不适用，并按前述步骤对参数进行重新整定。