[发明专利]一种基于产生式规则推理的PID参数整定方法

说明书

本发明公开了一种基于产生式规则库推理的PID参数整定方法。本发明所建立的规则库，能够描述控制信号、闭环控制系统输出及偏差量与PID控制器参数（输出量）之间存在的复杂非线性关系，其中构建的规则库的前项属性为输入量的参考值，后项为输出量的置信结构。对于被激活的规则，通过融合算法将被激活规则后项中的置信结构进行融合，并从融合结果中推理出PID控制器参数的估计值。然后将规则库输出的估计值作为PID控制器的输入参数并得到控制量对被控对象产生控制作用，最终通过闭环系统将被控对象的输出量反馈至输入端，通过在线调整所建规则库模型参数来实现自整定PID控制器参数功能，并使得系统输出能够实时跟踪控制信号。

技术领域

本发明涉及一种基于产生式规则推理的PID参数整定方法，属于智能控制领域。

背景技术

PID控制是最早发展起来的应用经典控制理论的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，在工业控制等领用被广泛应用并取得了良好的控制效果。PID控制器的参数的优劣直接决定了PID控制器的控制性能，因此PID控制器的参数整定成为PID控制器设计的关键内容。对于传统的PID控制器，在把其投入运行之前，要想得到较理想的控制效果，必须先整定好其参数。

然而，随着工业的发展，对象的复杂程度不断加深，尤其对于大滞后、时变的、非线性的复杂系统，例如，在工业伺服系统中普遍应用的永磁同步电机，在实际运行中由于工况/负载/控制信号的非规律性变化，环境干扰等不确定性因素的存在，使得电机模型参数甚至是模型结构的不确定性改变，此时利用固定参数的PID控制策略无法保证系统继续良好的工作，且往往控制效果欠佳。针对此问题，长期以来，研究者一直在寻求PID控制器参数的自整定技术，以适应复杂的工况和高性能指标的控制要求。

在PID参数自整定中，专家经验和知识对于调整PID参数十分有效，结合专家经验等专家系统的PID控制器，其本质是基于受控对象和控制规律的各种知识，利用专家经验来建立输入信号与PID控制器参数之间的非线性关系。但是由于专家知识具有不确定性，专家经验知识的获取以及如何利用专家知识是一个难点，所以在利用专家经验时，需要利用好的方法对知识进行建模。基于产生式规则库推理的专家系统，融合了D-S证据理论、决策理论、模糊理论和传统的IF-THEN规则库等多种方法，具有对模糊不确定、不完整的非线性特征的数据进行建模的能力。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，设计一种基于产生式规则推理的PID参数整定方法。该方法以他励直流电机电机为被控对象模型形成闭环控制，通过在线调整产生式规则库模型参数来实现自整定PID控制器参数功能，并达到对象输出实时跟踪输入信号的效果。

本发明包括以下各步骤：

步骤(1)给出增量式的PID形式，增量式PID控制算法的表达式为：

这里k_p、k_i、k_d分别为比例系数、积分系数和微分系数，k_p∈[0,1]、k_i∈[0,1]、k_d∈[0,1]；e(t)、e(t-1)和e(t-2)分别为第t、(t-1)和(t-2)采样时刻输入控制系统的偏差值，e(t)∈[-1,1]、e(t-1)∈[-1,1]、e(t-2)∈[-1,1]。

步骤(2)构造关于PID控制器参数k_p的产生式规则推理模型，模型包含如下形式的规则：

构建产生式规则库，由L条规则组成，它能够描述输入信号r(t)、闭环输出y(t)以及闭环控制系统偏差量error(t)与PID控制器参数k_p之间存在的复杂非线性关系，建立的产生式规则库中的第k条规则可描述为：