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北极星电力网技术频道 作者:夏红1，赏星耀2，宋建成1 2011/2/12 10:04:19
在PID参数工程整定法中有一类整定法，是要据广义对象的时间特性来整定参数。这种方法通过分析对象开环或闭环阶跃响应曲线，提取如静态增益K、上升时间T等特征参数，然后基于这些特征参数按给定的性能指标整定PID参数。Coon-Cohen开环整定法就是在获取广义对象特性的基础上，在负载干扰下并采用多种性能指标，如4∶1衰减、最小余差和最小积分平方误差(ISE)，综合出参数整定法。
从原理上看，这种方法与模式识别法有异曲同工之处。这样获取对象特性参数的方法虽然简单易行，但怎样确定反应曲线上的斜率最大处，通过该处的切线该如何画等问题还有待于解决，同时，这种方法近似程度太大，过于粗糙，这些都会给整定带来极大的误差。?
2.2.3基于模糊控制原理的方法
将模糊控制与常规的PID控制相结合，用模糊控制器实现PID参数的在线自动最佳整定，就构成了模糊式PID自整定控制器。模糊控制器用以实现PID参数自整定的方法有两种：一种直接将模糊控制器构造成具有PID控制功能，另一种则用模糊监督器完成PID参数的在线修正。
将模糊控制器构造成具有PID功能，这种形式学者们研究得比较多，提出了许多种结构形式，如三维模糊PID\+\{\[15\]\}、模糊PI+传统D[16]、模糊PD+传统I[17]、模糊P+传统ID[18]、并行模糊PD+模糊PI[19]、串行模糊PD+模糊PI[20]、并行模糊P+模糊I+模糊D[15]等等，这些都是非线性PID控制器。这类控制器还可以进一步通过调整量化因子、比例因子来类似于PID三参数在线自校正[21]。
至于用模糊控制器作为监督机构调整PID控制器的参数，一般是根据比例系数、积分时间和微分时间对误差及误差变化的不同作用，由误差及误差变化来调整参数[22];也可以由误差及响应时间来调整参数[23]，如此便于充分考虑在响应的不同时段三参数所起的不同作用;另外，也可用响应曲线上的其他特征量来调整PID参数[21]。?
2.2.4规则法的特点及不足
基于规则的PID自整定控制，对模型要求较少，是借助于控制器输出和过程输出变量的观测值来表征的动态特性，而不依赖于一个居间的过程模型，从而具有易于执行且鲁棒性较强的特点。它能综合采用专家经验进行整定，其中启发式规则还可将过程动特性和干扰特性区别开来，并从保持良好的闭环响应特性出发，确定出所需的校正参数。而且基于产生式规则实现控制的系统，其程序设计以逻辑型语句为主，它和以代数型语句为主的辨识法相比较，需要的计算时间较少，所以用于处理较快的运行过程。
但这类方法也存在一些不足，方法的指导原则仍然停留在较弱的理论基础上，它需要丰富的控制知识，其性能的优劣取决于开发者对控制回路参数整定的经验，以及对反馈控制理论的理解程度。另外，如果采用模式识别的方法，当专家系统不具备判断某种模式的知识时，整定后的控制会发散。?
3结束语
综合前面的讨论，可以得出这样一个结论：无论那种整定方法，都不是万能的，它们各有长处和不足，都有一定的适应范围。基于模型的自整定法对参数未知或参数时变的系统非常有效，但若遇到结构也是时变或非线性严重的系统，就显得力不从心了。而基于规则的整定法虽对模型的先验知识要求不高，可以解决传统方法对模型的依赖，但若系统出现事先未预料到的情况或要处理的问题过于复杂时，系统的控制品质将受到影响。
目前，将神经网络应用于PID控制也是一大研究热点。神经网络具有自学习、自组织能力，多层前馈网络可以任何精度逼近任意非线性，所以它可用于模型辨识。同时，用神经网络构造的PID控制器，因为网络权系数的在线自修正能力，因此能做到参数在线自整定。从原理上看，这是非常有吸引力的研究方向，但神经网络自身还有一些问题尚待解决，如网络层数、隐节点个数、全局最小问题等等，所以这种方法也非万能。
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