荆立坤，唐宜强，潘凤萍，吴振龙

（1.华电潍坊发电有限公司，山东潍坊261000；2.华电国际技术服务分公司，济南250014；3.南方电网电力科技股份有限公司，广州510080；4.郑州大学电气工程学院，郑州450001）

0 引言

尽管先进控制理论经历了快速发展，比例-积分（Proportional-Integral，PI）控制器在实际现场应用中仍然发挥着不可替代的作用［1］。最近的文献调查显示，广东省的燃煤机组中超过94%的回路采用PI控制器［2］。PI控制器在一类高级惯性温度控制系统［3］、孤岛混合微电网整流器［4］、典型多变量系统［5］、钻杆系统［6］以及永磁同步电机系统［7］等方面有很好的应用；此外，PI控制器在火电机组协调控制系统［8］、过热汽温系统［9］和脱硝系统［10-12］也有许多成功应用。由此可见，PI控制器未来将在能源、化工系统中继续发挥主导作用。

为了取得满意的控制效果，PI控制器参数的整定与优化得到越来越多的重视，如Skogestad内模控制（Skogestad Internal Model Control，SIMC）法［13］、齐格勒-尼科尔斯（Ziegler-Nicholas，Z-N）法［14］、最大灵敏度（Ms）约束的积分增益优化法（Ms-Constrained Integral Gain Optimization，MIGO）［15］等。此外，许多学者基于不同的优化目标提出了基于概率鲁棒的参数整定方法［16］、基于线性二次调节器的参数整定方法［17］和基于预期动态响应的参数整定方法［18］等。一些优化算法，如遗传算法［19-20］、粒子群算法［21］和量子衍生算法［22］也应用于PI控制器的参数优化。

然而，SIMC法和Z-N法主要考虑跟踪性能，没有考虑抗干扰性能和系统鲁棒性；MIGO法考虑了鲁棒Ms约束的抗干扰整定，但忽略了跟踪性能。上述基于优化算法的参数整定方法均是对单一性能指标进行无约束优化，没有考虑鲁棒约束；……