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相似文献
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1.
对遗传算法和PID控制器做了简单的介绍,提出了一种应用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,重点介绍了遗传算法的优化过程。文章通过实例对几种参数整定方法的控制效果进行了仿真和比较,证明了基于遗传算法的PID参数整定方法的可行性和良好的控制效果。最后将该算法应用于气流炸药生产线的风速控制,取得了预期的控制效果。  相似文献   

2.
阎晓霞 《电力学报》1997,12(3):39-42,62
本文提出了一种PID参数优化算法。该法通过遗传算法进行PID参数遗传进化寻优。经过仿真计算,表明该种优化算法的有效性。  相似文献   

3.
基于遗传算法-BP神经网络优化的PID控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用遗传算法全局随机搜索能力,设计一种基于遗传算法的神经网络学习算法。对于非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为一种有效的控制策略。该文提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化。仿真结果证明了该算法的有效性。  相似文献   

4.
时间最优PID控制是一种将Bang-Bang控制与PID控制相结合的控制方法,参数设定是该控制器设计的核心环节。本文基于人工智能中的遗传算法理论,设计了一套针对时间最优PID控制器参数设计的寻优算法,并给出相应的计算机辅助设计方案。运用该方法优化的算法对电加热炉炉温控制系统进行的仿真实验体现了良好的优化效果。  相似文献   

5.
PID控制是自动控制中的一种成熟的方法,其难点在于参数的整定。本文将改进的遗传算法应用于PID的整定和参数优化,MATLAB的仿真结果表明本文的算法能有效的改进系统的收敛性和稳定性。  相似文献   

6.
一种基于遗传算法和神经网络的PID控制   总被引:6,自引:1,他引:6  
提出了一种融合遗传算法和神经网络的PID控制算法。该控制器先利用遗传算法对BP网络的初始权系数进行学习优化,再利用BP算法实现对PID参数在线调节,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响,仿真结果表明了该控制方法的有效性。  相似文献   

7.
改进量子遗传算法在PID参数整定中应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
参数整定是PID控制器设计的关键,针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进量子遗传算法的参数整定方法.该算法在基本量子遗传算法的基础上引入了量子交叉、量子变异和群体灾变操作.基于改进量子遗传算法的PID参数整定方法将PID控制器参数整定转化为参数优化问题,通过改进量子遗传算法的进化计算实现参数整定.与其他参数整定优化算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的控制品质.仿真结果验证了该方法的可行性.  相似文献   

8.
基于遗传算法PID参数寻优的电加热炉温度控制系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对工业过程中常见的一阶大滞后对象的PID参数整定问题,提出自适应遗传算法对PID控制进行参数寻优。应用自适应遗传算法对电加热炉温度控制器参数进行优化,并将结果与常规的PID控制方法进行比较,仿真与实际结果表明,当被控对象存在较大纯滞后特性时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。  相似文献   

9.
改进粒子群算法在PID参数整定中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
PID控制是过程控制中应用最广泛的控制方法,其关键在于PID参数的优化。针对其参数整定和优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。仿真结果证明了该算法的有效性,其性能优于遗传算法和基本微粒群算法,具有一定的工程应用前景。  相似文献   

10.
遗传算法PID参数优化的改进   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了遗传算法的基本原理 ,并针对简单遗传算法在PID控制中存在的问题进行了分析 ,提出在不同情况下采用不同的变异概率的方法 ,并分别进行了实验仿真。仿真结果表明 ,用改进的遗传算法优化PID参数 ,可以提高优化性能 ,对控制系统具有良好的控制精度、动态性能和鲁棒性  相似文献   

11.
改进的混沌算法在PID参数整定中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
PID控制由于鲁棒性好和易于实现等优点,在工业上广泛应用;但是PID参数整定繁琐、难以达到最优状态、控制结果出现较强的振荡和大超调等问题。在传统的混沌算法的基础上,引入微粒群算法的寻优思想,形成了一种新的混沌算法,并应用在PID控制器的参数优化上。仿真证明了该算法能有效地实现PID参数最优整定,控制结果具有稳定、超调小、响应快的优点。该算法寻优速度快,效率高,容易实现,其性能优于常规遗传算法,为解决PID控制器参数全局最优设计提供了一种有效的方法。  相似文献   

12.
基于改进粒子群优化算法的PID参数整定   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
粒子群优化算法PSO(ParticleSwarmOptimization)是近年来出现的一种新型演化计算方法,其算法简单易懂,优化性能良好。该文提出改进的PSO算法结合Matlab强大的矩阵计算和系统仿真功能,对文中实例的PID参数进行了优化整定。仿真显示优化结果比遗传算法好,收敛性能比遗传算法高。  相似文献   

13.
一种满意控制的水轮机调速系统参数优化方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
水轮机调速器比例积分微分(proportion-integration- differentiation,PID)参数优化是经久不衰的研究课题,目前研究较多的是基于最优化理论的参数设计。提出一种基于水轮机转速性能指标满意度参数优化的新方法,该方法直接计算系统响应的上升时间、超调量、调整时间、稳态误差和反调量等性能指标,籍此得到各性能指标的满意度函数,并以系统总体满意度作为适应度函数,利用遗传算法进行参数优化,得到总体满意度符合设计要求的PID参数。该方法设计目标更实际、具体,尽管参数不一定最优,但能满足系统响应要求,且代价较小,更具实用性。应用至刚性水击模型和弹性刚性水击模型水力系统的PID参数优化设计,仿真结果表明满意度控制方法在水轮机调速系统参数优化中的有效性和实用性。  相似文献   

14.
一种基于PSO-PID算法的分布式机器人实时控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了粒子群优化(PSO)算法的原理、算法参数及其对算法性能的影响。以PSO算法为基础,提出了一种新的粒子群优化不完全微分PID算法。根据多关节机器人系统的特点,介绍了一种新的分布式机器人实时控制系统。系统采用双速率控制策略和分布式控制方式,机器人运动控制运用粒子群优化算法定时寻优PID参数,使其随着系统参数的变化而实时更新,实现最优不完全微分PID控制。实验结果表明,该系统设计科学、性能优越,新算法寻优能力强、控制效果好。  相似文献   

15.
乔维德 《微特电机》2008,36(1):8-10,30
针对开关磁阻电机驱动系统的严重非线性、时变和强耦合性,应用免疫反馈机理和模糊控制理论,在传统PID控制器基础上设计一种模糊免疫PID控制器,并提出利用遗传算法对PID控制器参数进行优化设计方法.仿真结果表明,基于遗传优化的模糊免疫PID控制器具有良好的调速和控制特性,其控制性能明显优于传统PID控制和模糊免疫PID控制.  相似文献   

16.
曹迅恺 《微特电机》2007,35(10):44-47,60
将遗传算法中的变异机制引入基本蚁群算法中,用遗传蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PID调节器参数,提高了PID调节器的自整定能力,有效地降低了系统中的转速脉动,增强了系统的快速性和稳定性。仿真实验表明:该策略使直接转矩控制系统的动、静态性能得到了明显的提高和改善。  相似文献   

17.
发电机励磁控制关系到系统电压稳定和无功分配。复杂突变工况下,采用工程整定方法得到的PID参数很难满足系统稳定的高品质要求,寻找参数的智能优化方法成为研究热点。禁忌搜索(Tabu)是一种高效搜索算法,模拟人类记忆来跳出一般优化方法的早熟局限。本文通过动态调整邻域范围、终止准则,改进禁忌条件来提高算法效率。建立励磁调节系统及PSS模型,以综合电压性能指标为适应度,应用Tabu优化PID参数,并在RTDS实验装置上进行验证。优化后的PID控制,电压跟踪和抗干扰性能都有明显提升,证明了该方法的有效性。  相似文献   

18.
一种改进的遗传多目标优化算法及其应用研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
为解决含多个目标和多约束的优化问题,本文结合了非支配排序思想、精英保留策略,小生境技术,并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘汰技术进行改进,提出了一种向量模适应度函数来作为淘汰准则,得到一种改进的Pareto遗传多目标优化算法。通过最小化两个多元目标函数,验证了该算法能够获得更加均匀分布的Pareto前沿,避免了局部收敛的问题。在此基础上,将改进多目标优化算法用于PID控制器参数整定,以锅炉过热汽温串级控制系统为例进行了仿真研究。结果表明改进的遗传多目标优化算法可以获得多组对应不同性能指标的控制器参数,为决策者提供了更多的选择余地,具有很好的应用价值。  相似文献   

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