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PID控制是使用最为广泛的一种控制方式,它具有结构简单、鲁棒性强、可靠性高、易于操作等优点。然而在工业生产过程中往往具有非线性、时变不确定性等,难以建立精确的数学模型,传统PID参数整定已不能满足精确控制的要求。本文研究了传统PID控制参数整定与自整定的方法和应用,对目前研究较为成熟的智能PID控制进行了MATLAB环境下的仿真分析和比较,归纳得出了各种控制器的应用场合和优缺点。在传统PID参数整定的基础上,引入新的思想方法和数学工具,深入研究了一种基于最小二乘支持向量机的参数整定PID控制器,在求取控制系统的支持向量机模型的基础上获取最优的三个PID参数,并通过仿真实验验证了该方法的优越性。论文的主要研究内容概括如下：(1)研究常规PID控制及传统算法的优缺点和应用场合,运用MATLAB软件中的simulink仿真工具对本课题所关心的PID控制及相应控制算法进行了仿真分析,验证特征参数的优化和自整定过程,为后来课题的研究做理论铺垫。(2)将最小二乘支持向量机(LS-SVM)与PID参数整定进行有机结合,得到最优化的三个特征参数。利用最小二乘支持向量机良好的非线性函数逼近能力和原理,通过支持向量机求取系统的瞬态数学模型,并在此基础上获取PID控制器三个特征参数值。在MATLAB中进行仿真实验,结果表明该方法对于系统跟踪参考输入、减少由未知干扰引起的系统输出变化的控制是有效的,具有一定的实用性,为PID参数整定研究提供一种新的思路。(3)运用本文提到的新方法,把PID整定应用在玻璃纤维网格布生产线,根据被控对象特性的变化,实时修改PID参数,实现PID最优控制。将其和常规PID控制算法进行仿真比较,通过对被控对象的设定值跟踪性能和抗干扰特性的分析研究,验证基于支持向量机算法下PID调节的优越性。