[论文解读] Robust PI Control Design Using Particle Swarm Optimization

Saeed Tavakoli, Amir Banookh|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2010

Advanced Control Systems Design参考文献 9被引用 15

一句话总结

本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的鲁棒PI控制器整定公式，适用于一阶纯滞后（FOPDT）过程和带纯滞后的积分过程。该方法通过IAE准则优化负载扰动抑制，同时通过最大灵敏度约束确保鲁棒性，并利用具有设定值权重参数的两自由度结构改善设定值响应。主要贡献在于通过PSO优化得出的显式、易于应用的整定规则。

ABSTRACT

This paper presents a set of robust PI tuning formulae for a first order plus dead time process using particle swarm optimization. Also, tuning formulae for an integrating process with dead time, which is a special case of a first order plus dead time process, is given. The design problem considers three essential requirements of control problems, namely load disturbance rejection, setpoint regulation and robustness of closed-loop system against model uncertainties. The primary design goal is to optimize load disturbance rejection. Robustness is guaranteed by requiring that the maximum sensitivity is less than or equal to a specified value. In the first step, PI controller parameters are determined such that the IAE criterion to a load disturbance step is minimized and the robustness constraint on maximum sensitivity is satisfied. Using a structure with two degrees of freedom which introduces an extra parameter, the setpoint weight, good setpoint regulation is achieved in the second step. The main advantage of the proposed method is its simplicity. Once the equivalent first order plus dead time model is determined, the PI parameters are explicitly given by a set of tuning formulae. In order to show the performance and effectiveness of the proposed tuning formulae, they are applied to three simulation examples.

研究动机与目标

• 为FOPDT过程和带纯滞后的积分过程开发鲁棒的PI控制器整定规则。
• 使用积分绝对误差（IAE）准则优化负载扰动抑制。
• 通过将最大灵敏度约束在指定上限内，确保鲁棒性。
• 通过引入设定值权重参数的两自由度结构，改善设定值跟踪性能。
• 提供基于PSO优化得出的显式、易于实现的整定公式。

提出的方法

• 使用粒子群优化（PSO）确定PI控制器参数，以最小化负载扰动抑制的IAE。
• 施加最大灵敏度约束，以保证对模型不确定性的鲁棒性。
• 从原始过程识别出等效的FOPDT模型，用于控制器设计。
• 采用两自由度结构，引入设定值权重参数以增强设定值调节性能。
• 将PSO优化后的参数映射为显式整定公式，以供实际应用。
• 通过三个具有不同过程动态特性的仿真示例验证该方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对PI控制器进行整定，以在FOPDT过程中实现最优的负载扰动抑制？
• RQ2 何种约束可在存在模型不确定性时确保鲁棒性？
• RQ3 如何在不降低扰动抑制性能的前提下改善设定值响应？
• RQ4 基于PSO的优化能否生成显式、可复用的整定公式以适用于工业应用？
• RQ5 所提出的公式在不同过程类型中的性能表现如何比较？

主要发现

• 所提出的基于PSO的整定方法在满足最大灵敏度约束的同时，实现了优异的负载扰动抑制性能。
• 整定公式为显式推导，适用于FOPDT过程和带纯滞后的积分过程。
• 引入设定值权重参数的两自由度结构显著提升了设定值跟踪性能。
• 通过最大灵敏度约束验证，该方法在多种模型不确定性下均保持鲁棒性。
• 仿真结果表明，三种不同示例中性能表现一致，证实了其有效性和实用性。
• 该方法提供了一种简单直接的替代方案，避免了迭代优化，使基于等效FOPDT模型的控制器设计更加迅速高效。