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由于PID控制具有高度的非线性、时变不确定性等特点,因此控制过程较为复杂。针对PID控制的关键问题——PID参数整定,设计了一套基于蚁群算法的PID参数优化系统。对六自由度并联平台控制参数优化进行了研究。蚁群算法是一种寻优简单、鲁棒性强、效率高的寻优方法。该算法可根据蚁群信息素反馈载体确定决策点。为了规划蚁群活动的行为方向,需要根据相应的信息素更新规则,对每只蚂蚁个体进行信息素的增量构建,以达到优化PID控制器三个参数的目的,进而消除系统参数不确定性对控制系统的影响。详细阐述了基于蚁群算法的六自由度并联平台的电液伺服PID控制参数优化。理论分析和实例仿真研究表明,提出的优化策略是有效、可行的。该方案不但降低了设计的难度,而且提高了控制系统设计的品质,在控制工程领域中有着十分广阔的应用前景。 相似文献
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随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。 相似文献
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蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用的分布式并行计算机制特别适用于组合优化问题(COP)的求解。在简要介绍蚁群算法的基础上,针对PID控制参数整定问题提出了一种基于蚁群算法的PID参数优化策略,并给出了该算法的具体实现步骤。仿真试验结果表明同传统的Ziegler-Nichols(ZN)法、遗传算法优化整定的结果进行比较,系统单位阶跃响应的超调量σ分别减少了51.5%和22%和调整时间ts分别减少了61.4%和67.5%,动态和稳态性能进一步改善,进而验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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蚁群算法在PID控制器参数优化中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
PID参数优化一直是控制工程领域研究的热点,针对提高系统的稳定性和响应特性,传统的PID控制参数多采用试验的方式进行优化,往往费时而且难以达到较好的控制效果.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种新型的蚁群算法的PID参数优化策略,将蚁群算法能快速稳定找到最优参数解的特点与PID精确调节的特点有机结合起来,在控制... 相似文献
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提出一种基于蚁群算法的PID参数优化控制算法,对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究.蚁群算法采用分布式并行计算机制,易于与PID控制方法结合,优化后的控制器克服了传统的PID控制参数不易整定的缺点,且控制器结构简单规范、动态和静态性能良好,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制,对航空发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果. 相似文献
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基于蚁群算法的真空烧结炉最优PID温控系统 总被引:1,自引:1,他引:0
蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强等优点;针对真空烧结炉大惯性、大滞后性、非线性和时变性等特点,采用常规PID控制难以达到温度的精度控制,论文采用蚁群算法优化PID控制器参数,并给出了真空烧结炉最优PID控制系统设计的方法;该方法以误差绝对值为性能指标,实现了不完全微分PID参数的优化;仿真结果表明,该系统与传统的PID相比,有较好的稳态精度和动态性能,具有一定的科学性和实用性. 相似文献
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床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,分析了蚁群的自组织行为,给出该行为的数学模型一蚂蚁群体优化(Ant Colony Optimization,ACO)。提出一种基于蚁群算法优化PID控制器参数的方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对船舶减摇问题,对综合减摇系统动力学模型方程进行分析,可知该系统为混沌系统。利用相图与Lyapunov指数谱分析方法,验证该系统在特定条件下的混沌行为,通过选取合理受控参数,利用非线性反馈控制方法使系统的混沌行为得到有效控制。该方法使系统混沌动力学行为得到了改善,并保留了系统原有的动力学特性。将混沌搜索算法与蚁群算法相结合,实现对PID控制参数寻优,使混沌蚁群算法不仅具备较强全局优化能力,与此同时,系统的收敛速度得到提高,该控制系统的性能得到增强。 相似文献
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蜂群—蚁群自适应优化算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁棒性;根据蜂群算法基本思想,利用雇佣蜂和观察蜂设计了高效的局部搜索算子,从而提升了算法的局部能力。针对五个标准测试函数的仿真实验结果表明:与蚁群优化算法相比,新算法的全局和局部寻优能力均得到了极大的提升。 相似文献
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蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。 相似文献