基于粒子群算法的自整定PID控制器

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好.本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器.它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化.仿真结果证明其性能良好.     

基于粒子群算法的PID参数优化

粒子群优化PSO算法是近几年出现的一种新型演化算法,对连续函数的优化效果良好。通过采用PSO算法对PID参数进行了优化,使用实数编码方法,用局部版粒子群算法取得了良好的优化结果。说明了粒子群算法寻优简单、鲁棒性强、易于并行化,是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。     

基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定

PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化，但参数的整定及在线自适应调整对常规的PID控制器是难以解决的问题。根据粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，提出了一种基于粒子群优化算法整定PID控制器参数的设计方法，并定义了一种新的性能指标函数来评价PID控制器的性能。现以二阶的船舶控制装置为研究对象，运用粒子群优化方法对PID控制器参数进行了寻优研究。仿真结果表明，该方法比一般PID参数整定方法具有更好的控制性能指标，有着一定的工程应用价值。     

基于改进粒子群优化的胶粘剂生产过程温度控制

针对大惯性、纯迟延、非线性、时变的胶粘剂生产过程,提出一种改进粒子群优化的PID控制算法。该算法针对常规PID设计方法存在的缺点,提出了一种可兼顾多项性能指标的PID控制器参数整定的改进粒子群优化方法。该方法将遗传算法中的变异思想引入到标准的粒子群优化算法中,避免了算法陷入局部极值点,以寻优PID控制器参数。将该方法应用于胶粘剂生产过程,较好地实现了反应釜温度的跟踪控制。仿真结果和实际情况表明所提出算法的有效性和优越性。     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器整定

由传统的Z-N(Ziegler-Nichols)整定公式得出的PID参数,不能得到最佳的控制性能.为此,本文提出一种基于适应度指数定标和边界缓冲墙相结合的改进型粒子群算法,应用于PID参数的整定.首先采用适应度指数定标的选中概率,挑选出粒子进行随机变异;其次对越界的粒子进行缓冲,保证粒子落在寻优空间内以增加粒子种群多样性,同时调整种群粒子个数、社会和认知因子以提高寻优效率.在仿真实验中,将改进的粒子群算法分别应用于5种不同的工业过程,整定他们的PID参数.对误差绝对值乘以时间积分的性能指标(ITAE)做最小化,得到了相应的PID参数,验证了这里提出的改进型粒子群算法的有效性.     

一种基于改进粒子群算法的PID参数整定方法

粒子群算法是一种基于仿生学的全局优化算法,具有方法简单,易于实现,寻优效果好等优点,是工业PID控制参数整定的常用方法。本文针对标准粒子群算法的PID整定方法易于陷入局部最优,引入遗传算法中杂交的思想,通过引入杂交算子改善早熟问题,同时针对粒子群算法样本集随机产生,无法保证样本集多样性的缺点,特引入混沌理念,对样本集采用混沌序列法生成,提高样本的多样性,随机性。仿真结果表明,所采用改进算法在PID参数整定中,超调小,收敛快,较好的弥补了标准粒子群算法的弊端。     

一种PID参数整定的粒子群优化算法

提出了一种PID控制器参数整定的粒子群优化算法。该方法首先通过定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据系统的实际控制要求对各指标项适当加权。之后由带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,从而实现PID控制器的自动参数整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法得到的PID控制器。     

基于改进PSO算法的PID参数自整定

研究了比例-微分-积分(PID)控制器参数自整定问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法。采用实编码方法和基于指数曲线的非线性惯性因子取值策略，该途径易于实现，并且提高了寻优的速度和精度。仿真实例表明了该方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的旋转倒立摆PID参数整定

针对旋转倒立摆PID参数整定耗时费力且精度低的问题,对旋转倒立摆实验系统PID参数整定展开了研究.利用MAT-LAB进行仿真,分别采用试凑法、粒子群算法和改进粒子群算法求取了旋转倒立摆的PID参数.实验结果表明,相比于试凑法,通过粒子群算法得到的PID参数可使系统性能更优;改进后的粒子群算法寻优过程产生的超调量和达到收敛所需时间更小,得到的PID参数可进一步提高旋转倒立摆实验系统的性能.基于改进粒子群算法整定旋转倒立摆PID参数的方法在其他控制系统中也有参考价值.     

基于改进粒子群算法的中药提取过程PID优化控制

提出了一种适合于中药提取过程的基于改进粒子群算法的PID优化控制方法;针对粒子群算法存在早熟和局部收敛的问题对算法进行了改进,采用一种非线性动态自适应方法作为惯性因子权值调整策略,使惯性权值随粒子目标值的变化而自动改变;将该法应用于中药提取温度控制系统PID控制器参数优化设计,首先利用广义Hermite-Biehler定理计算控制对象的PID控制器参数稳定域;然后在参数稳定域范围内采用改进粒子群算法寻优得到了满足指定性能指标(ITAE)最小的最佳控制器参数值;最后针对中药提取工段的温度控制二阶时滞系统进行了仿真,验证了该方法的有效性。     

基于多种群风驱动优化算法的PID参数整定

针对标准风驱动优化算法容易收敛到局部最优和未成熟收敛的问题,提出了一种多种群风驱动优化算法,并将其用于PID控制器的参数整定。该算法将PID控制器的比例、积分和微分参数作为空气微团的位置矢量,以ITAE指标作为算法的适应度函数,通过多个种群协同搜索,寻求解空间中适应度值最小的位置。通过实验仿真,并与基于标准风驱动优化算法、基于遗传算法和基于粒子群算法的PID参数整定相比,该算法在收敛速度、收敛精度等方面均表现出更好的性能。     

基于RandW-SecPSO的四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化

为了提高四旋翼飞行器姿态控制的控制性能,将分数阶PID控制器运用到四旋翼飞行器的控制系统中.提出了一种带随机权重平均值的二阶粒子群算法(RandW-SecPSO)去优化分数阶PID控制器的参数.将随机权重平均值与二阶粒子群算法相结合,对粒子群进行二阶初始化,同时加入随机权重用以平衡全局搜索能力和局部开发能力,这样提高了算法的收敛精度,并将其与PID控制器进行仿真分析.通过搭建仿真平台,验证了该算法的可行性.仿真结果表明:RandW-SecPSO算法在优化四旋翼飞行器分数阶控制器的参数上要好于粒子群算法(PSO),与PSO算法相比调节时间缩短了0.7s,上升时间减少了0.2s,超调量减小了8％,具有收敛速度快、超调量小、稳定性好等优点.总之RandW-SecPSO算法优化分数阶PID动态响应特性比PID要好很多.     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系,分析了一种P/I/D各部分参数关于误差的理想变化过程,根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的连续非线性函数,构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

基于布谷鸟搜索算法优化的BLDCM角度控制

当前,经典比例积分微分(PID)控制在无刷直流电机(BLDCM)控制领域仍然占据十分重要的地位。为了解决传统PID控制器参数优化费时、最佳控制性能难以保证的问题,提出使用布谷鸟搜索(CS)算法优化PID控制器(CS-PID)构成电机的角度位置控制。其次,选用时间乘绝对误差积分(ITAE)函数作为CS算法的适应性函数,为PID控制器参数优化的合理性提供参考。最后,以粒子群算法优化PID(PSO-PID)控制器为基准,利用MATLAB仿真软件在恒定阶跃函数下分别对CS-PID控制器和PSO-PID控制器进行了实验测试。仿真试验结果表明:CS-PID控制器具有较好的控制性能指标;相对于PSO-PID控制器,CS-PID控制器优化算法具有优越性和有效性。     

基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法（WDO）的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明：该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。     

基于粒子群算法的PID控制器参数自整定

根据粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出一种对PID控制器参数和非最小相位系统的两阶段PI／PD控制器参数进行自整定的计算框架．仿真结果表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性．     

粒子群算法在PID控制器参数整定中的研究与应用

针对自动化控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的PID控制器的设计方法,给出了具体的实验架构。采用系统参数鉴定的方式得到直流伺服发电机的传递函数,并利用粒子群算法搜寻PID参数。实验采用MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。所得到模拟结果跟遗传算法搜索PID参数的结果做比较,结果显示用粒子群算法调整PID参数所得到的运算时间比用遗传算法的运算时间要短。     

永磁同步电机PID参数优化研究

研究永磁同步电机优化控制问题,永磁同步电机具有强耦合和强非线性特性的特点,应用环境一般较为复杂且常常存在各种干扰使电机系统稳定性差,针对传统PID控制方式很难满足电机系统要求,控制效果差,超调大。为提高控制精度,提出一种改进的PID控制方法。将PID控制器的参数作为粒子群中的粒子,系统控制精度作为粒子的寻优目标,通过粒子搜索找到最优PID控制参数,从而对电机进行精确的控制。仿真结果表明,粒子群算法的PID控制器提高了永磁同步电机系统控制精度,为永磁同步电机优化设计提供了科学依据。