改进PID型迭代学习控制算法提升工业过程稳态控制

本文主要探讨了在工业过程稳态优化中的控制策略改进，特别是在重复性控制中广泛应用的PD型迭代学习控制的基础上。作者何善君、程菲和罗键骨针对工业过程稳态控制的动态品质提升问题，提出了一个创新的方法。他们首先注意到在PD型迭代学习控制中引入积分环节，目的是增强其对工业过程稳态控制的适应性。工业过程中常常存在噪声干扰，因此他们着重改进了局部对称双积分型迭代学习控制算法，引入了递归最小二乘法(RLS)滤波技术，以有效地过滤噪声的高频和低频成分，从而得到更理想的系统输出。 RLS滤波是一种自适应滤波方法，它通过在线估计噪声统计特性来不断更新滤波器参数，这在处理噪声环境下的控制问题时表现出色。在PID型迭代学习控制算法中结合RLS滤波，不仅可以提高控制精度，还能减少因噪声导致的控制误差，使得系统能够稳定地逼近稳态优化目标。 文章指出，传统的仪表控制器难以满足工业过程复杂环境下动态品质的理想控制效果，而迭代学习控制作为一种自适应控制策略，正逐渐在工业过程稳态优化中发挥重要作用。西安交通大学万百五教授团队的工作为这一领域奠定了基础，他们构建了一个从简单到复杂的工业过程控制系统的递阶控制理论体系，包括基本的迭代学习控制算法、开环和闭环控制以及针对噪声处理的优化方案。 PD型迭代学习控制在重复性运动控制中的成功应用，为扩展到工业过程稳态优化提供了启示，但需要针对工业过程的特点进行针对性的调整，如采用噪声平滑型迭代学习控制。文中提到的对称积分型迭代学习控制就是这样的尝试，它通过噪声平滑来改善系统的鲁棒性，从而实现更好的控制性能。 总结来说，这篇文章的核心内容涉及工业过程稳态优化中的控制策略升级，尤其是在PD型迭代学习控制中融合积分环节和RLS滤波技术，以克服噪声干扰，提高控制精度和稳定性。同时，它强调了迭代学习控制在工业过程控制中的潜力和应用前景，以及与传统控制方法的区别和优势。这项研究为工业过程的在线优化提供了一种新的解决方案。