本论文首先对PID控制器参数整定的基本原理与方法进行了综述,然后针对单变量和多变量系统讨论了几种有效的整定方法,并分别进行了仿真研究,具体包括以下几个方面。 对标准遗传算法进行了改进,使用改进的交叉算子和变异算子对遗传算法染色体进行遗传操作,提出动态调整搜索空间策略,采用兼顾性能指标和响应过程平衡的适应度函数,应用基于方差因子的早熟判断策略和最佳适应值保留策略,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行迭代寻优整定。这种方法对未知对象的先验知识要求较少,可以在很大范围内对参数进行整定,多次整定可以得到预期的响应结果。 针对对象辨识给出的离散数学模型推导出数字内模控制(DIMC)算法,它适合于一阶、二阶大滞后系统的控制。对于不带滞后(或者滞后很小)的系统,用此方法整定出来的PID参数也可以获得比较满意的控制效果。 用预测控制的思想对多变量PID控制器进行整定,用此方法给出的PID参数对于弱耦合的多变量系统可以实现自动解耦,对于耦合较强的系统,可以通过调整λ和η参数的值,实现不同程度的解耦,降低系统之间的耦合。 在论文的最后简单给出了PID自整定软件包的设计方法,并介绍了PID参数自整定算法的研究前景与展望。