CN111522226A - 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法 - Google Patents

针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111522226A
CN111522226A CN202010427550.7A CN202010427550A CN111522226A CN 111522226 A CN111522226 A CN 111522226A CN 202010427550 A CN202010427550 A CN 202010427550A CN 111522226 A CN111522226 A CN 111522226A
Authority
CN
China
Prior art keywords
controller
servo turntable
design method
objective optimization
type pid
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010427550.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111522226B (zh
Inventor
张瀚文
毛耀
邓久强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Optics and Electronics of CAS
Original Assignee
Institute of Optics and Electronics of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Optics and Electronics of CAS filed Critical Institute of Optics and Electronics of CAS
Priority to CN202010427550.7A priority Critical patent/CN111522226B/zh
Publication of CN111522226A publication Critical patent/CN111522226A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111522226B publication Critical patent/CN111522226B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D3/00—Control of position or direction
    • G05D3/12—Control of position or direction using feedback

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法。主要解决在工程问题中，传统PID控制器在型次上存在限制的问题，且如何对控制器参数选择是控制器设计的难点。本发明采用NSGA‑II多目标优化算法，通过非劣排序的方法对系统时域指标和带宽同时寻优，来达到优化控制器参数的目的。提出了一种将时域和频域相结合的设计方法，为工程应用提供了一种简单可行的控制器参数整定方法，在闭环带宽和阶跃响应指标上都有显著提升，具有很好的工程应用意义。

Description

针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法
技术领域
本发明属于控制器参数整定领域，具体涉及一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，主要用于对伺服转台位置环控制器的参数整定。通过将时域指标和频域指标结合的方法，改善系统的带宽和阶跃响应，为工程应用提供一种简单有效的控制器参数整定方法。
背景技术
本发明针对的是应用于天线、雷达、光电等领域的伺服转台，PID控制器是控制系统中常用的控制器，高型PID控制器是在传统PID控制器的基础上，通过串联多个积分器来提高位置闭环的系统性能。传统PID整定方法有Z-N法、基于误差性能指标的方法、内模整定法等。但由于高型PID控制器的参数维度高，计算复杂，普通的数值优化方法无法求解。同时，传统的整定方法都是从时域或频域的单一指标进行参数选择。而NSGA-II算法是一种多目标优化算法，可以通过非劣排序的方法对系统开环增益和带宽同时寻优，来达到优化控制器参数的目的。本发明采用了NSGA-II算法对高型PID控制器的参数进行参数整定，此种多目标寻优高型PID控制器的伺服转台系统的性能在闭环带宽，阶跃响应指标上都全面超越采用文献《具有延迟特性的FSM系统中PI-PI控制器》(光电工程,2013(05):5-9)数值方法寻优的PID控制器，为工程应用提供直接有效的指导。
发明内容
本发明针对的是一种应用于天线、雷达、光电等领域的伺服转台，PID控制器是一种控制系统中常用的控制器。高型PID控制器是在传统PID控制器的基础上，通过串联多个积分器来提高位置闭环的系统性能。但由于高型PID控制器的参数维度高，计算复杂，普通的数值优化方法无法求解。NSGA-II算法是一种多目标优化算法，通过非劣排序的方法对系统开环增益和带宽同时寻优，来达到优化控制器参数的目的。本发明采用了NSGA-II算法对高型PID控制器的参数进行参数整定，此种多目标寻优高型PID控制器的伺服转台系统的性能在闭环带宽，阶跃响应指标上都全面超越采用数值方法寻优的PID控制器，为工程应用提供直接有效的指导。
为实现本发明的目的，一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其方法步骤如下：
步骤(1)：在伺服转台的X轴及Y轴安装位置传感器，用以测量平台系统的位置信息；
步骤(2)：通过频率响应测试仪对伺服转台的被控对象进行频响测试，输入为电压值，输出为电涡流传感器的采样值，通过对输入输出的模型进行对象辨识得到被控对象的模型G(s)；
步骤(3)：构建伺服转台系统控制器C(s)的形式为：
Figure BDA0002499273110000021
步骤(4)：构建控制系统的时域指标obj_ITAE和频域指标obj_BW。
时域指标obj_ITAE的形式如下：
Figure BDA0002499273110000022
其中，e(t)为系统阶跃响应的位置误差，t为阶跃响应的测试时间。
频域指标obj_BW的形式如下：
Figure BDA0002499273110000023
其中，Bandwidth是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的闭环带宽。
步骤(5)：构建控制系统的约束条件，相位约束con_PM和幅值约束con_GM；
相位约束con_PM，其形式如下：
Figure BDA0002499273110000024
其中，PM是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的开环相位裕度。
幅值约束con_GM，其形式如下：
con_GM:GM≥6dB
其中，GM是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的开环幅值裕度。
步骤(6)：采用NSGA-II算法对控制器C(s)中的参数x1,x2,x3,x4,n进行迭代寻优。NSGA-II算法的步骤操作如下：
操作1：输入NSGA-II算法的参数设置和变量范围；
操作2：生成初始父种群Pt；
操作3：计算当前种群中个体的目标函数值；
操作4：对群体进行非劣分层排序；
操作5：对当前种群进行选择，交叉，变异，产生新的子种群Qt；
操作6：合并父种群Pt和子种群Qt产生新的种群Rt：Rt＝Qt∪Pt
操作7：计算新种群Rt的目标函数值，并进行非支配排序；
操作8：选取前N个个体产生父代种群Pt+1，判断是否得到最大代数，若达到，结束迭代；若未达到迭代次数，重复操作3。
步骤(7)：得到整定后的位置环控制器C(s)，并计算系统闭环带宽Bandwidth及超调量Ms，调节时间ts。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
(1)本发明针对在工程中伺服转台控制器参数整定的难点问题，提出了一种多目标优化方法，并采用高型PID控制器，针对频域指标带宽和时域指标进行多目标寻优。
(2)本发明采用的NSGA-II算法具有多目标全局寻优能力。
(3)本发明在实际工程中易于实现，在时域和频域指标上对比传统PID参数整定方法都有明显提升。
附图说明
图1是一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法示意图。
图2是NSGA-II算法的流程图。
图3是本发明整定得到的系统闭环传递函数bode图与传统PID整定方法得到的系统闭环传递函数bode图的对比。
图4是采用本发明后本发明整定得到的系统阶跃响应图与传统PID整定方法得到的阶跃响应图的对比。
具体实施方式
下面以一伺服转台中的高型PID控制器的参数整定为例对本发明的设计过程和效果进行详细说明：
(1)通过频率响应测试仪(DSA)测出系统的被控对象传递函数模型为G(s)：
G(s)＝e-0.0015s
(2)采用数值优化方法优化PID控制器参数，得到对比PID控制器的传递函数为：
Figure BDA0002499273110000031
(3)采用多目标优化高型PID最优控制器设计方法，得到的高型PID控制器的传递函数为：
Figure BDA0002499273110000041
(4)采用(2)和(3)中得到的控制器分别对伺服转台系统进行控制，得到的闭环bode图如图3所示，阶跃响应对比图如图4所示。数值优化方法优化PID控制器系统的带宽为324.2105Hz，超调量为29.6％，调节时间为0.0167s。多目标优化高型PID最优控制器系统的带宽为347.8155Hz，超调量为0.1％，调节时间为0.008s。

Claims (8)

1.一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：其具体实施步骤如下：
步骤(1)：在伺服转台的X轴及Y轴安装位置传感器，用以测量平台系统的位置信息；
步骤(2)：通过频率响应测试仪对伺服转台的被控对象进行频响测试，输入为电压值，输出为位置传感器的采样值，通过对输入输出的模型进行对象辨识得到被控对象的模型G(s)；
步骤(3)：构建伺服转台控制器C(s)的形式为：
Figure FDA0002499273100000011
x1,x2,x3,x4,n均为控制器参数；
步骤(4)：构建控制系统的时域指标obj_ITAE和频域指标obj_BW；
步骤(5)：构建控制系统的约束条件，相位约束con_PM和幅值约束con_GM；
步骤(6)：采用NSGA-II算法对控制器C(s)中的参数x1,x2,x3,x4,n进行迭代寻优；
步骤(7)：得到整定后的位置环控制器C(s)，并计算系统闭环带宽Bandwidth及超调量Ms，调节时间ts。
2.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(2)中伺服转台被控对象的数学模型G(s)传递函数如下：
G(s)＝e-τs
其中，τ为伺服转台被控对象的滞后时间，可由对被控对象的对象辨识得到。
3.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(3)中的C(s)的模型形式如下：
Figure FDA0002499273100000012
步骤(6)中的算法迭代寻优得到。
4.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(4)中时域指标obj_ITAE的形式如下：
Figure FDA0002499273100000013
其中，e(t)为系统阶跃响应的位置误差，t为阶跃响应的测试时间。
5.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(4)中频域指标obj_BW的形式如下：
Figure FDA0002499273100000021
其中，Bandwidth是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的闭环带宽。
6.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(5)中的相位约束con_PM，其形式如下：
Figure FDA0002499273100000022
其中，PM是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的开环相位裕度。
7.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：步骤(5)中幅值约束con_GM，其形式如下：
con_GM:GM≥6dB
其中，GM是采用每次迭代下产生的控制器C(s)的控制系统的开环幅值裕度。
8.根据权利要求1所述的一种针对伺服转台的多目标优化高型PID最优控制器设计方法，其特征在于：NSGA-II算法的操作步骤如下：
操作1：输入NSGA-II算法的参数设置和变量范围；
操作2：生成初始父种群Pt；
操作3：计算当前种群中个体的目标函数值；
操作4：对群体进行非劣分层排序；
操作5：对当前种群进行选择，交叉，变异，产生新的子种群Qt；
操作6：合并父种群Pt和子种群Qt产生新的种群Rt：Rt＝Qt∪Pt
操作7：计算新种群Rt的目标函数值，并进行非支配排序；
操作8：选取前N个个体产生父代种群Pt+1，判断是否得到最大代数，若达到，结束迭代；若未达到迭代次数，重复操作3。
CN202010427550.7A 2020-05-20 2020-05-20 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法 Active CN111522226B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010427550.7A CN111522226B (zh) 2020-05-20 2020-05-20 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010427550.7A CN111522226B (zh) 2020-05-20 2020-05-20 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111522226A true CN111522226A (zh) 2020-08-11
CN111522226B CN111522226B (zh) 2022-06-28

Family

ID=71907886

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010427550.7A Active CN111522226B (zh) 2020-05-20 2020-05-20 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111522226B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115561999A (zh) * 2022-11-17 2023-01-03 苏州挚途科技有限公司 一种pi控制器的参数优化方法、装置、设备及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2222372Y (zh) * 1993-12-16 1996-03-13 李晓宁 通用操作控制器
CN104536297A (zh) * 2015-01-22 2015-04-22 中国科学院光电技术研究所 一种串级自抗扰的多闭环控制方法
US20160226989A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-04 Linkedin Corporation Second-pass ranker for push notifications in a social network
EP3065290A1 (en) * 2013-10-30 2016-09-07 Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki Motor control device
CN106325104A (zh) * 2016-10-28 2017-01-11 黑龙江省电力科学研究院 基于matlab建模仿真的热控pid参数设定调整方法
CN106647242A (zh) * 2016-12-15 2017-05-10 东华大学 一种多变量pid控制器参数整定方法
CN107728648A (zh) * 2017-11-03 2018-02-23 南京长峰航天电子科技有限公司 一种伺服转台跟踪精度的检测方法
US20180356772A1 (en) * 2015-11-30 2018-12-13 Suez Groupe Method for generating control signals adapted to be sent to actuators in a water drainage network
CN109884882A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 中国科学院光电技术研究所 一种基于微分跟踪器的光电跟踪系统控制方法
CN110673468A (zh) * 2019-12-04 2020-01-10 中航金城无人系统有限公司 一种无人机在线实时飞行状态辨识及调参方法
CN111045328A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 中国科学院光电技术研究所 一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2222372Y (zh) * 1993-12-16 1996-03-13 李晓宁 通用操作控制器
EP3065290A1 (en) * 2013-10-30 2016-09-07 Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki Motor control device
CN104536297A (zh) * 2015-01-22 2015-04-22 中国科学院光电技术研究所 一种串级自抗扰的多闭环控制方法
US20160226989A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-04 Linkedin Corporation Second-pass ranker for push notifications in a social network
US20180356772A1 (en) * 2015-11-30 2018-12-13 Suez Groupe Method for generating control signals adapted to be sent to actuators in a water drainage network
CN106325104A (zh) * 2016-10-28 2017-01-11 黑龙江省电力科学研究院 基于matlab建模仿真的热控pid参数设定调整方法
CN106647242A (zh) * 2016-12-15 2017-05-10 东华大学 一种多变量pid控制器参数整定方法
CN107728648A (zh) * 2017-11-03 2018-02-23 南京长峰航天电子科技有限公司 一种伺服转台跟踪精度的检测方法
CN109884882A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 中国科学院光电技术研究所 一种基于微分跟踪器的光电跟踪系统控制方法
CN110673468A (zh) * 2019-12-04 2020-01-10 中航金城无人系统有限公司 一种无人机在线实时飞行状态辨识及调参方法
CN111045328A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 中国科学院光电技术研究所 一种针对光电跟踪平台的基于模拟退火粒子群的滑模频域参数辨识方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HANWEN ZHANG等: "Parameter Tuning of PID-I Controller for Optoelectronic Tracking System Based on NSGA-II Multi-Objective Optimization", 《JOURNAL OF PHYSICS: CONFERENCE SERIES》 *
M. FARINA;K. DEB;P. AMATO: "Dynamic multiobjective optimization problems: test cases, approximations, and applications", 《IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION》 *
QI QIAO等: "Sliding Mode Control of the Optoelectronic Stabilized Platform Based on the Exponential Approach Law", 《2019 34RD YOUTH ACADEMIC ANNUAL CONFERENCE OF CHINESE ASSOCIATION OF AUTOMATION (YAC)》 *
RODRIGO JULIANI C. G.*,CLAUDIO GARCIA**: "Applications of an Optimal Multi-Objective Technique for Integrated Control Structure Selection and Tuning", 《IFAC PAPERSONLINE》 *
张华君等: "基于多目标遗传算法的温室大棚PID控制", 《中国林业产业》 *
李遥为,岳永坚: "模糊PID控制对伺服系统性能改善的研究", 《电子设计工程》 *
杨青，党选举: "基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现", 《计算机工程与应用》 *
范胜辉等: "多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用", 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115561999A (zh) * 2022-11-17 2023-01-03 苏州挚途科技有限公司 一种pi控制器的参数优化方法、装置、设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111522226B (zh) 2022-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sun et al. Quantitative tuning of active disturbance rejection controller for FOPTD model with application to power plant control
Chevalier et al. Fractional-order PID design: Towards transition from state-of-art to state-of-use
CN104698842B (zh) 一种基于内点法的lpv模型非线性预测控制方法
CN103888044A (zh) 一种模糊pid控制器的参数自整定方法
CN108873698B (zh) 一种抗扰动两阶段定点伺服控制方法
CN111522226B (zh) 针对伺服转台的多目标优化高型pid最优控制器设计方法
CN111123871B (zh) 针对化工过程遗传算法优化的预测函数控制方法
CN106054616B (zh) 模糊逻辑优化pid控制器参数的钛带卷连续酸洗活套高度控制方法
CN103955136A (zh) 电磁致驱动定位控制方法及其应用
CN109648556B (zh) 基于数据驱动的机械臂位置级联分数阶控制方法及系统
Ahmmed et al. Genetic algorithm based PID parameter optimization
Qian et al. LPV/PI control for nonlinear aeroengine system based on guardian maps theory
Dong et al. A novel data based control method based upon neural network and simultaneous perturbation stochastic approximation
Srikanth et al. Optimal parameter tuning of modified active disturbance rejection control for unstable time-delay systems using an AHP combined multi-objective quasi-oppositional jaya algorithm
CN112947083B (zh) 一种基于磁悬浮控制系统的非线性模型预测控制优化方法
Alkhafaji et al. A novel PID robotic for speed controller using optimization based tune technique
CN113641193B (zh) 一种非最小相位系统精确跟踪控制方法
Jianhong et al. Direct data driven model reference control for flight simulation table
CN106610588B (zh) 一种串级预测控制系统及方法
CN112782970A (zh) 一种GaN衬底生长加热炉温度自整定方法及系统
Rahmat et al. iTCLab PID Control Tuning Using Deep Learning
CN114114909B (zh) 基于粒子群算法优化的间歇过程2d输出反馈预测控制方法
Tian et al. A novel design method of multi-objective robust PID controller for industrial process
KARAHAN et al. Application of multi-objective controller to optimal tuning of pid parameters for different process systems using cuckoo search algorithm
Wang et al. Iterative learning control of output PDF shaping in stochastic systems

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant