本技术涉及控制，特别涉及一种pid控制参数整定方法、终端及介质。
背景技术：
1、迄今为止，pid控制是工程系统中最基础、应用最广泛的控制算法。因pid控制简单、实用、可行，pid控制比先进的控制技术具有更大的影响力，工程人员仅需调节pid控制器3个参数，即可实现大部分应用需求。尽管pid控制实现简单，然而如何实现pid参数的优化整定仍是工程人员面临的实际工程挑战，已有的启发式pid参数整定方法如ziegler–nichols法特别依赖于工程人员的经验、直觉。在pid控制器设计时，往往存在多个互相冲突的目标(如高稳定性及快速响应性)需兼顾，当参数选取不当，pid控制效果一般，甚至发生输出震荡、发散，因此pid参数调试仍是一个困难的工作。专利cn 112000001 a公开了一种改进贝叶斯模型的pid参数整定方法，该方法以误差绝对值时间积分为性能指标，对于如何保证pid参数整定过程中的稳定性未做说明。专利cn 111505936b公开了一种基于高斯过程的pid控制参数自动安全整定方法，但该方法适用领域有限(汽车领域)，且安全pid参数所满足的约束需通过数据训练得到，在训练过程中安全稳定性也难以得到保证。上述pid参数整定方法中性能函数一般仅考虑跟踪误差性能，而对于控制信号的优劣并不考虑，且对于安全pid参数的显式约束并未给出，从而影响pid整定的效率及性能。
技术实现思路
1、本技术提供了一种pid控制参数整定方法、终端及介质，其优点是将pid参数的优化选取问题转换为贝叶斯优化问题，形成一种全局优化的贯序整定策略，该参数整定方法无需估计被控对象的(近似)模型、无需根据工程经验、直觉或者规则来调节参数，从而大大降低pid参数整定的工程实践门槛，方便一般工程人员使用。
2、本技术的技术方案如下：
3、第一方面，本技术提供一种pid控制参数整定方法，包括以下步骤：
4、s1：运行初始参数配置下pid控制器，记录被控对象输入信号x、输出信号y以及控制信号u；
5、s2：利用记录的被控对象数据计算控制性能指标；
6、s3：根据步骤s2获得的控制性能指标，利用贝叶斯优化计算最优控制器参数值；
7、s4：根据步骤s3获得的最优控制器参数值，迭代整定pid控制器最优控制参数直至控制器性能满足要求。
8、该方法将pid参数的优化选取问题转换为贝叶斯优化问题，形成一种全局优化的贯序整定策略，该参数整定方法无需估计被控对象的(近似)模型、无需根据工程经验、直觉或者规则来调节参数，从而大大降低pid参数整定的工程实践门槛，方便一般工程人员使用。
9、进一步的，步骤s1中，给定参考输入信号，控制器根据反馈误差信号生成控制信号
10、
11、其中e(t)＝x(t)-y(t)，kp、ki、kd分别表示比例、积分、微分控制增益，按照固定采样周期ts记录被控对象的输入信号、输出信号以及控制信号数据。
12、进一步的，步骤s2中，控制性能指标包括被控对象参考输入信号与输出信号最大绝对误差、被控对象参考输入信号与输出信号的均方根误差、被控对象控制信号高频能量、被控对象输出信号高频能量、信号上升响应时间、稳态跟踪误差中的一项或多项加权和。
13、进一步的，步骤s2中，控制性能指标为：
14、κ＝w1cmae+w2crmse+w3cthe+w4cphe (6)
15、其中，wi为加权系数；
16、其中，cmae为被控对象参考输入信号与输出信号最大绝对误差：
17、
18、其中误差e(k)＝x(k)-y(k)，其中x(k)表示kts时刻被控对象的参考输入信号，y(k)表示kts时刻被控对象的输出信号，k为最大采样值；
19、其中，crmse为被控对象参考输入信号与输出信号的均方根误差：
20、
21、其中，cuhe为被控对象控制信号高频能量，对控制信号u(k)高频滤波得到ξu(k)，根据帕塞瓦尔定理计算控制信号中的高频能量：
22、
23、其中，cyhe为被控对象输出信号高频能量，对输出信号y(k)高频滤波得到ξy(k)，则
24、
25、进一步的，步骤s3中，控制器参数的优化选取通过求解以下黑箱优化问题得到
26、
27、其中f(θ)表示加权性能指标，集合θc为pid控制器参数θ可行集合，具体步骤包括：
28、s31：利用步骤s1获得的训练数据建立控制器参数θ与整体性能指标κ之间的高斯过程回归方程
29、κ＝f(θ) (8)
30、其中表示均值为m(θ)、协方差方程为k(θ,θ′)的高斯过程，k(θ,θ′)为协方差函数，利用最大似然估计求取高斯过程回归参数，最大似然估计函数为似然参数ξ通过求解以下问题得到
31、
32、其中表示n次试验采用的控制器参数，为输入特征矩阵，表示n次试验加权性能指标，为输出向量；参数ξ包括基函数系数、噪声方差以及核函数超参数中的任意一种；
33、s32：确定pid控制器参数θ可行集合θc：
34、
35、
36、
37、其中0＜ε＜1，表示第i次测试的pid参数；
38、s33：根据采集函数确定下次测试的pid控制参数θ*；基于步骤s31得到已有测试数据(θ,k)的模型(8)，计算加权性能κ＝f(θ)的后验分布：f(θ)～n(k(θ,θ)t(kθθ+σ2i)-1k,k(θ,θ)-k(θ,θ)t(kθθ+σ2i)-1k(θ,θ)) (13)
39、其中根据式(13)计算贝叶斯优化所需的采集函数，采集函数采用期望改善函数、改善概率函数、上置信界函数以及知识梯度函数中的任意一种，以上置信函数为例，最优点通过以下方式求得
40、
41、其中μn(θ)＝k(θ,θt(kθθ+σ2i)-1k，σn(θ)＝k(θ,θ)-k(θ,θ)t(kθθ+σ2i)-1k(θ,θ)，λn为置信参数；在求解最优控制器参数时，考虑参数所处的可行约束集θc，求解问题(14)得到下次测试时的最优pid控制器参数θ*＝θn+1。
42、进一步的，步骤s4中，测试步骤s33得到的最优控制器参数θ*，按照步骤s1、s2得到第n+1次整定参数θn+1＝θ*及所对应的加权性能κn+1，将(θn+1,κn+1)加入训练集(θ,k；若在测试控制器参数θ*时发生不稳定情况，则终止此次测试，并将加权性能κn+1置为较大数值以惩罚该组测试参数。重新执行步骤s3以得到下一步待测最优pid控制器最优整定参数θ*；如此迭代循环，直到控制器性能满足测试要求，得到了pid控制器优化整定参数。
43、第二方面，本技术提供一种终端，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器被配置为：调用并执行所述计算机指令以实现如上所述的pid控制参数整定方法。
44、第三方面，本技术提供一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机指令，所述计算机指令被计算机调用并执行时，实现如上所述的pid控制参数整定方法。
45、综上所述，本技术的有益效果有：
46、1.本技术提供了一种pid控制器参数的整定方法，该方法将pid参数的优化选取问题转换为贝叶斯优化问题，形成一种全局优化的贯序整定策略，该参数整定方法无需估计被控对象的(近似)模型、无需根据工程经验、直觉或者规则来调节参数，从而大大降低pid参数整定的工程实践门槛，方便一般工程人员使用；
47、2.本技术提供了一种pid控制器参数的整定方法，该方法不同于一般的启发式整定方法无法提供最佳控制性能，但本技术提供的方法在参数整定过程中以加权性能优化作为参数调节的目标，通过有限次试验即可实现pid参数的优化整定；
48、3.本技术提供的pid控制器参数整定方法能有效地减小参数调节过程中不稳定情况的发生，通过合理设定安全pid参数所在约束集，可极大地提高稳定pid参数整定的成功率，同时避免保守pid约束集选取对控制性能的影响；
49、4.本技术提供的pid参数整定方法同样适用于pi、pd控制。
1.一种pid控制参数整定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的pid控制参数整定方法，其特征在于，步骤s1中，给定参考输入信号，控制器根据反馈误差信号生成控制信号
3.根据权利要求1所述的pid控制参数整定方法，其特征在于，步骤s2中，控制性能指标包括被控对象参考输入信号与输出信号最大绝对误差、被控对象参考输入信号与输出信号的均方根误差、被控对象控制信号高频能量、被控对象输出信号高频能量、信号上升响应时间、稳态跟踪误差中的一项或多项加权和。
4.根据权利要求2所述的pid控制参数整定方法，其特征在于，步骤s2中，控制性能指标为：
5.根据权利要求1所述的pid控制参数整定方法，其特征在于，步骤s3中，控制器参数的优化选取通过求解以下黑箱优化问题得到
6.根据权利要求1所述的pid控制参数整定方法，其特征在于，步骤s4中，测试步骤s33得到的最优控制器参数θ*，按照步骤s1、s2得到第n+1次整定参数θn+1＝θ*及所对应的加权性能κn+1，将(θn+1,κn+1)加入训练集(θ,k)；若在测试控制器参数θ*时发生不稳定情况，则终止此次测试，并将加权性能κn+1置为较大数值以惩罚该组测试参数。重新执行步骤s3以得到下一步待测最优pid控制器最优整定参数θ*；如此迭代循环，直到控制器性能满足测试要求，得到了pid控制器优化整定参数。
7.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器被配置为：调用并执行所述计算机指令以实现如权利要求1-6任意一项所述的pid控制参数整定方法。
8.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质存储有计算机指令，所述计算机指令被计算机调用并执行时，实现如权利要求1-6任意一项所述的pid控制参数整定方法。
