基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用  

PID Self-adaptive Controlling Based on Smith Predicator and Its Application

作　　者：曹顺安[1] 谢学军[1] 刘光临[1] 

机构地区：[1]武汉大学动力与机械学院,湖北武汉430072

出　　处：《化工自动化及仪表》2004年第1期28-32,共5页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：湖北省教育厅科学研究计划项目 (2 0 0 3X0 97)

摘　　要：针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。Aiming at the big time-delay,big burthen fluctuating and mutable characteristic of the controlled object,combining Smith predicator with PID controller,the BP neural network tuning Smith-PID controlling policy is presented.The simulation and application show that the BP neural network tuning Smith-PID controlling has a strong robustness and better controlling character.A satisfactory controlling effect is obtained in practice.

关 键 词：SMITH预估器 BP神经网络 PID自适应控制 火电厂水质调节 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]