自校正PID算法优化电炉温度控制：实证与MATLAB仿真

本篇文章主要探讨了自校正PID算法在电炉温度控制中的实际应用。电炉温度控制作为工业生产过程中的关键环节，其控制系统通常具有显著的一阶纯滞后特性，伴随着大惯性和大延迟，使得系统动态性能复杂且易受外部干扰影响。文章创新性地提出了结合自适应控制和经典PID控制的策略，以解决在系统模型不确定的情况下，如何有效地处理这类大惯性系统在强烈干扰下的控制问题。 文中首先介绍了系统的CARMA（受控自回归滑动平均）模型，这是一种用于描述受控对象动态特性的数学工具，其在线参数辨识通常采用递推最小二乘法。递推最小二乘法利用输入和输出数据，通过最小化残差平方和来估计未知参数。作者构建了一个参数预计模型，并将其转化为最小二乘形式，目标是找到使预测值与实际观测值误差最小化的参数估计。 为了实现自校正，文章提出了一种带有忘记因子的参数预计算方法，这种方法能够在线更新参数，根据系统参数的变化动态调整PID控制器的参数设置。这种调整方式确保了在系统参数波动时，控制性能可以维持在期望水平，从而提高了系统的稳定性、响应速度和控制精度。 通过MATLAB仿真，研究者展示了自校正PID控制的有效性，仿真结果表明，这种控制策略显著提升了电炉温度控制系统的动态性能，满足了实际应用中的控制需求。因此，本文的研究为电炉温度控制领域的实践者提供了一种有效的控制策略，特别是在面对复杂动态环境和不确定性时，自校正PID算法展现出了其优越性。