В современных условиях промышленная автоматизация требует высокой точности и надежности управления технологическими процессами. Одной из ключевых задач является настройка параметров пропорционально-интегрально-дифференциальных (ПИД) регуляторов, которые широко применяются в системах автоматического управления. Однако традиционные методы настройки часто не обеспечивают необходимой точности и требуют значительных временных затрат. В статье проводится анализ современных методов оптимизации параметров ПИД-регуляторов, включая математическое моделирование, применение эволюционных алгоритмов и машинного обучения. Рассматриваются алгоритмы перебора (grid search), генетические алгоритмы и методы на основе нейронных сетей. Для сравнительной оценки применены как классические подходы (метод Зиглера-Николса), так и методы, основанные на автоматизированных оптимизационных критериях, таких как интеграл абсолютной ошибки (IAE) и интеграл квадратичной ошибки (ISE). Проведенные эксперименты показали, что использование современных методов оптимизации, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта, позволяет существенно повысить точность настройки ПИД-регуляторов по сравнению с традиционными подходами. Например, применение генетических алгоритмов снизило среднюю ошибку регулирования на 15%, а использование методов машинного обучения – до 20%. Также были выявлены ограничения в применении некоторых методов для задач со сложной динамикой процессов. Результаты исследования подчеркивают важность выбора подходящей методологии оптимизации в зависимости от условий и специфики задачи. Несмотря на высокую эффективность современных алгоритмов, их применение требует дополнительных вычислительных ресурсов и временных затрат для обучения моделей. Анализ показал, что интеграция современных методов оптимизации параметров ПИД-регуляторов существенно улучшает точность и надежность систем промышленной автоматизации. Дальнейшие исследования предполагают разработку гибридных методов, сочетающих преимущества различных технологий.
In modern conditions, industrial automation requires high precision and reliability of process control. One of the key tasks is to adjust the parameters of proportional-integral-differential (PID) regulators, which are widely used in automatic control systems. However, traditional tuning methods often do not provide the necessary accuracy and require considerable time. The article analyzes modern methods for optimizing the parameters of PID controllers, including mathematical modeling, the use of evolutionary algorithms and machine learning. Grid search algorithms, genetic algorithms, and neural network-based methods are considered. Both classical approaches (the Ziegler-Nichols method) and methods based on automated optimization criteria, such as the absolute error integral (IAE) and the quadratic error integral (ISE), are used for comparative evaluation. The experiments have shown that the use of modern optimization methods based on artificial intelligence algorithms can significantly improve the accuracy of PID control settings compared to traditional approaches. For example, the use of genetic algorithms reduced the average adjustment error by 15%, and the use of machine learning methods by up to 20%. Limitations have also been identified in the application of some methods for tasks with complex process dynamics. The results of the study emphasize the importance of choosing the appropriate optimization methodology, depending on the conditions and specifics of the task. Despite the high efficiency of modern algorithms, their application requires additional computing resources and time to train models. The analysis showed that the integration of modern methods for optimizing the parameters of PID controllers significantly improves the accuracy and reliability of industrial automation systems. Further research involves the development of hybrid methods that combine the advantages of various technologies.
In modern conditions, industrial automation requires high precision and reliability of process control. One of the key tasks is to adjust the parameters of proportional-integral-differential (PID) regulators, which are widely used in automatic control systems. However, traditional tuning methods often do not provide the necessary accuracy and require considerable time. The article analyzes modern methods for optimizing the parameters of PID controllers, including mathematical modeling, the use of evolutionary algorithms and machine learning. Grid search algorithms, genetic algorithms, and neural network-based methods are considered. Both classical approaches (the Ziegler-Nichols method) and methods based on automated optimization criteria, such as the absolute error integral (IAE) and the quadratic error integral (ISE), are used for comparative evaluation. The experiments have shown that the use of modern optimization methods based on artificial intelligence algorithms can significantly improve the accuracy of PID control settings compared to traditional approaches. For example, the use of genetic algorithms reduced the average adjustment error by 15%, and the use of machine learning methods by up to 20%. Limitations have also been identified in the application of some methods for tasks with complex process dynamics. The results of the study emphasize the importance of choosing the appropriate optimization methodology, depending on the conditions and specifics of the task. Despite the high efficiency of modern algorithms, their application requires additional computing resources and time to train models. The analysis showed that the integration of modern methods for optimizing the parameters of PID controllers significantly improves the accuracy and reliability of industrial automation systems. Further research involves the development of hybrid methods that combine the advantages of various technologies.