如何將智能方法應用到PID參數調整中？

原子力顯微鏡（AFM）是一種常見儀器，可以用來研究固體材料的表面結構。作為AFM核心部件之一，PID控制器(比例-積分-微分控制器)被廣泛應用於控制掃描儀中，以保證樣品和探針之間能夠保持適當的距離。為了便於跟蹤，需要設置恰當的PID參數。在這種情況下，一個合適的PID的參數調整方法變得尤為重要。

一般來說，PID參數調整方法分為兩類：一是工程調整法，主要依靠經驗以及受控系統之動態性能和穩態性能間的定性關係來完成調整。但是這種方法需要具有豐富經驗的工程師監控整個系統，以便及時調整參數。另一種方法是理論計算，可以使用Ziegler-Nichols法、極點配置及其相關方法Cohen-Coon、內模原理（IMC）法等。在使用這些理論方法獲得PID參數之前，還必須建一個簡化的系統模型。總地來說，以上這些方法都需要工程師的參與才可以完成，自動化程度較低。

然而，在人類無法干預的環境中使用原子力顯微鏡時，就沒辦法在每次成像前手動設置控制器參數了。Daniel Y. Abramovitch提出了一種半自動PID增益調整方法，通過將PID控制器作為陷波濾波器來實現更高的帶寬。Xianwei Zhou則提出，採用繼電器控制器，針對不同的掃描速度自動進行PID調節，也可以得到質量良好的圖像。雖然這些方法在一定程度上解決了自動調整參數的問題，但仍然需要系統模型，不能簡單地通過實際樣本形態來設置參數。

近年來，智能方法被越來越多地應用到PID參數調整過程中，值得一提的是迭代學習控制（ILC）。這種方法結構簡單，無需模型，適用於電力空氣動力學生物工程等領域。這篇論文，提出了一種基於ILC（PID）的PID參數智能調整方法。在原子力顯微鏡掃描過程中，尖端的光柵運動可視為重複運動，通過分析成像校準光柵樣本和CD-R樣本證明這種方法可以實現優異的跟蹤性能。同時也證明迭代學習控制下的學習功能可以在成像過程中使PID參數進行自動調整，從而提高AFM系統的智能化程度。

英文原文作者：

Hui Liu, Yingzi Li, Yingxu Zhang, Yifu Chen, Zihang Song, Zhenyu Wang, Suoxin Zhang, Jianqiang Qian

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0968432817303074

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