一种用于优化PID参数的改进蚁群算法

PID控制由于算法简单,鲁棒性好在工业的过程控制中应用很广泛,但是传统的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法作为一种新型的仿生优化算法。该算法具有很多优良的性质,近年来在优化领域中得到了广泛应用。本文提出了一种改进的蚁群算法。通过增加高斯变异这一环节来增强算法的智能性。最后通过仿真实验获得了较好的控制效果。     

基于蚁群算法PID控制器的自动配料系统研究

针对传统PID配料控制系统精度不高的问题,提出了一种基于蚁群算法PID参数优化控制方法,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。在简要介绍蚁群算法原理的基础上,描述了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真应用研究表明,该方法比传统的PID控制有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,能有效提高系统配料精度,进而验证了该方案的可行性和有效性。     

基于改进蚁群算法的PID参数优化

一般传统PID控制器参数优化都采用Ziegler-Nichols法,由于其无法获得满意的动态指标,因此本文提出一种基于改进蚁群算法的PID控制器参数优化方法。蚁群算法是一种仿生进化算法,其采用分布计算机制,具有较强鲁棒性。本文提出的改进蚁群算法,可自适应调整路经上的信息素,并将各路径上的信息素强度限制在某个区域内,以避免搜索停滞。仿真实验表明该方案可行。     

基于蚁群算法的数控进给伺服系统PID参数优化

数控机床进给伺服系统的好坏,极大地影响了机床的加工性能。以蚁群系统和蚁群算法为基础提出了将蚁群算法与PID结合起来利用其全局寻优的能力对PID控制器参数进行优化的一种新的设计方法。在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于控制数控机床进给伺服系统中的执行电机。计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的PID参数优化控制器具有良好的动态和稳态性能。     

遗传算法与蚁群算法在PID优化中的应用比较

针对控制中PID优化问题,分别用遗传算法和蚁群算法进行了寻优,并进行参数调试比较,得出2种算法都可以进行寻优,但遗传算法操作上要比蚁群算法简单得多,而且收敛速度比蚁群算法快的结论。     

蚁群参数寻优自适应PID控制实验研究

应用蚁群参数寻优自适应PID控制,进行了基于随机激励的非线性结构振动控制实验研究。通过蚁群算法转换、性能指标函数建立、路径构建和信息素更新等详细阐明了蚁群参数寻优PID控制的具体实现步骤。建立基于蚁群寻优PID控制的实验控制系统,对压电作动器和传感器在系统中的优化选位进行了分析。对汽车车身板件振动进行控制实验,对板件分别施加随机持续激励和脉冲激励,观测控制前后的振动情况,验证了控制系统的有效性。     

用于连续函数优化的改进蚁群算法

主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点.在连续空间中,以蚁群算法为主要寻优思路,采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性;采用自适应的交叉、变异概率以增强算法的智能性,仿真实验获得了较好的效果.     

基于改进PID算法的恒温控制系统设计

温度控制在一系列的工农业生产中都有应用,但由于传统的位式控制算法的控制对象具有惯性,且调节时间长,往往使得控制效果在目标值上下波动,其结果往往不太理想。为了解决上述问题设计了一款基于改进PID算法实现的温度控制系统,采用以ARM-CortexM3为核心CPU、以DS18B20芯片为温度传感器、OLED为显示界面、AT24C02作为参数存储器件以及PTC材料作为加热器。经过仿真和多次试验结果表明系统最终实现响应快、控制灵敏、能承受较大干扰且实际误差为0.05℃。     

基于蚁群算法的改进广义预测控制及参数优化

本文针对大惯性、大迟延的被控对象,设计了一种控制品质更好的改进型广义预测控制,并结合蚁群算法对广义预测控制参数进行优化,结构简单,容易在计算机中实现.仿真结果表明,结合蚁群算法后的改进型广义预测控制明显优于常规PID控制,能够更快、更准确地跟踪设定值,大幅减少调节时间,获得基于常规GPC控制更好的控制效果.     

基于改进量子粒子群算法的PID参数优化

受遗传算法中变异机制的启发,提出一种引入变异因子的改进量子粒子群算法(MQPSO),粒子以不同的概率在种群最优解的位置附近进行变异。在典型函数的测试中,MQPSO算法的收敛精度要好于QPSO算法。应用于电厂主汽温控制系统PID参数优化,仿真结果表明,系统获得了较好的控制效果。     

基于改进蚁群算法的配电网潮流计算

牛顿—拉夫逊法是求解潮流计算的有效方法,但当初值选择不当,有可能不收敛,且受R、X比值影响较大。本文提出了基于改进蚁群算法的配电网潮流计算方法,利用Matlab编程实现。计算结果表明,该方法解决了牛顿—拉夫逊算法对初值敏感问题,使潮流计算的收敛过程得到有效地控制,提高了算法的稳定性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

传统的蚁群算法在移动机器人路径规划过程中,在加速算法收敛时易陷入局部最优问题,针对此问题提出了一种新型蚁群算法的移动机器人路径规划方法。首先建立了机器人路径规划数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行了改进,将环境中局部的机器人路径信息引入到蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高了蚁群算法的收敛速度并防止算法早熟。通过引入交叉操作并对蚁群算法中参数进行调整,避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够明显提高最佳路径搜索能力,整体性能优于传统蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的桥式起重机路径规划问题研究

通过研究桥式起重机路径规划问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。针对传统蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,借鉴A*算法和狼群分配原则改进自适应启发函数、信息素更新机制。根据桥式起重机的运行特征,通过运动学动力学分析抽象出两个仿真因子:路径长度和节点数量,提出以路径长度、运行时间和稳定性等性能参数为代价的新的评价标准。栅格环境下的桥式起重机路径规划仿真结果表明,改进的蚁群算法提高算法的收敛速度,避免搜索陷入局部最优,可以得到较优的工程应用路径。     

蚁群算法在电控助力转向系统中的应用

介绍了蚁群算法的基本知识,将蚁群算法引入电控助力转向系统(EPS)中,对EPS结构参数和控制参数进行集成优化,并用MATLAB进行了仿真.结果表明采用集成优化系统的转向轻便性和灵敏性都有了提高,改善了助力特性,从而使设计的结果达到了全局最优.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法。首先,为使算法在搜索时更具导向性引入方向夹角启发因子减少提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度。多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速,高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性.     

改进蚁群算法下的物料配送路径优化研究

为满足混线生产车间物料配送准时化的需求,以配送路径最小为目标函数,满足配送工具装载量、工位时间窗等约束条件,分析并建立了车间物料配送路径优化问题的模型。基于蚁群算法对蚂蚁选择概率作改进,引入确定性和探索性搜索扩大搜索空间,并结合遗传算法里的相关操作,改善全局搜索的局限性和收敛速度,运用改进的蚁群算法对模型求解。最后通过某汽车后桥生产车间实际案例分析,验证了该算法的有效性。为制造企业车间物料配送优化提供了可参考的模型和算法。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。     

基于改进蚁群算法的分形刀轨连接技术

为了解决分形刀轨中存在的大量空行程和跳刀问题,使用部分边界裁剪轮廓对分形路径段进行了连接。首先采用蚁群算法对同一切片层面上的分形路径段进行初步连接,确定整体最短连接路径。然后依据扫描路径规划原则,对连接路径进行有效性判断,消除了不合理连接路径对成形质量的影响。针对基本蚁群算法存在的收敛慢、易陷入局部最优解等缺陷,采用动态调整选择策略和信息素挥发系数对蚁群算法进行了改进。试验结果表明,该方法有效减少了同一切片层面上的空行程和跳刀次数,且改进的蚁群算法具有很好的收敛效果和全局搜索能力。