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。     

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GLBest-PSO算法的CSTR系统鲁棒PID控制

连续搅拌反应釜(CSTR)系统是一类具有多变量、强非线性和多工作点的复杂工业过程,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。针对常规PID控制器参数整定困难,难以取得满意效果,本文提出了一种基于改进粒子群优化算法的CSTR系统鲁棒PID控制方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最大-最小问题,在对粒子群优化算法进行改进的基础上,引入合作进化思想对该最大-最小问题进行求解,获得了基于优化性能指标最优的鲁棒PID控制器参数。针对实例的仿真结果表明,利用此方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,性能指标优于其它方法得到的鲁棒PID控制器,当过程对象操作范围发生大的变化时,利用本文方法设计得到的鲁棒PID控制器能获得满意的结果。     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

研究PID控制器性能优化中,由于被控对象具有高阶、非线性等特点,而在工业生产过程中,传统的PID参数整定方法易出现超调和震荡问题,使系统响应特性差。为改善系统性能,提出一种改进粒子群算法的智能优化策略,将PID控制器参数作为粒子群中的粒子,以控制误差时间积分函数作为优化目标,进行PID控制参数的并行优化。利用MATLAB仿真软件进行仿真,并通过与传统整定方法(Z-N法)进行比较。结果表明,粒子群的PID参数整定法可提高控制器性能,并能够实现目标的最优整定,为PID控制器性能优化提供依据。     

基于Lbest PSO和NNs的电液伺服系统输出力PID控制研究

为了实现电液伺服系统输出力的稳定控制,结合局部最优粒子群优化算法和神经网络模型,提出一种PID控制器设计方法。该方法将神经网络模型(NNS)与PID控制器耦合,得到基于神经网络的PID控制器参数整定结构;再采用局部最优粒子群优化算法(Lbest PSO)确定神经网络的权重,从而得到基于局部最优粒子群优化算法和神经网络的PID控制算法;最后将提出的PID控制算法用于控制虚拟的电液伺服加载系统,以进行仿真实验。仿真结果表明,由该PID控制器控制的电液伺服系统的输出力平稳地收敛于给定力,从而提高了系统的稳定性。     

基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优

PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进行仿真实验,与粒子群(PSO)算法和经典的Z-N参数整定方法进行比较。实验表明,所提算法精度高、原理简单,可高效整定PID控制器参数。     

基于粒子群算法的汽车悬架PID控制仿真

研究汽车悬架稳定性控制优化问题,由于PID控制器在汽车主动悬架中参数的选择决定汽车行驶的稳定性能.针对传统参数整定的方法存在盲目性,设计了一种用粒子群算法优化整定PID参数的方法.利用粒子群算法的并行全局搜索策略,以主动悬架性能指标为目标函数对PID参数进行优化设计.应用改进方法对汽车悬架主动控制系统进行仿真.仿真结果表明,用粒子群算法优化的PID控制器的汽车主动悬架相对于PID控制主动悬架及被动悬架而言,改善了车身垂向加速度和悬架动行程.同时解决了PID控制器参数整定的问题.     

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.     

中央空调房间温度智能PID控制的仿真研究

中央空调房间温度控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定得到的PID参数难以保证系统控制始终处于优化状态和良好的品质特性,提出了参数自整定方法,通过实时改变PID参数从而保证控制系统的优良品质。结合粒子群优化算法和模糊控制以及传统PID控制各自的优势,设计了一种新的自适应模糊PID控制器。鉴于PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化,采用粒子群算法离线优化PID参数,并利用模糊控制在线调整PID参数,以取得良好的控制效果。利用Matlab软件进行了数字仿真。仿真结果表明,方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

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。     

基于多种群遗传算法的水面无人艇航迹控制方法

针对水面无人艇(USV)的航迹控制问题,提出了一种由视线导向法和多种群遗传算法整定的PID航向控制器组成的航迹跟踪控制方法.该方法采用多种群遗传算法克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的问题,增强了算法的全局寻优能力;并根据模型特点改进了适应度函数,使得对控制器性能的评价更加合理.与标准遗传算法和粒子群算法的对比仿真表明,多种群遗传算法在PID参数整定方面寻优能力更强、稳定性更高;同时,整定出的PID控制器针对不同的模型参数,均表现出收敛速度快、无超调、无稳态误差的优良特性.航迹仿真结果表明,设计的航迹控制方法能够有效跟踪给定航迹.     

基于粒子群优化的分数阶PID滑模控制参数整定

为了提高系统的控制性能,解决单一控制方法不足,将分数阶PID算法与滑模变结构算法相结合,同时为了规避分数阶PID的滑模变结构算法手动调节参数的复杂性以及不确定性,采用粒子群算法对其参数进行优化,完善分数阶PID的滑模变结构控制器,提高其控制精度.并将新型算法应用于单相全桥逆变器,通过Matlab仿真并与分数阶PID滑模变结构控制函数(PID-SMC)及滑模变结构控制(SMC)方法相比较,研究结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,较短时间内可以找出最优解,整定后的算法静态误差小,上升速度快,抑制系统抖振能力强,具有较强的鲁棒性.     

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MyPSO-BP的黄酒发酵温控系统

在 Labview组态软件、西门子PLC300和温度传感器构成的温度控制系统基础上,提出一种新的黄酒发酵温度控制系统,将带交叉因子的粒子群优化(PSO)算法应用到BP神经网络(MyPSO-BP)比例积分微分(PID)控制中。改进的PSO算法初始化神经网络的权重和阈 值,可以更好地在线整定PID参数,增强系统的稳定性和鲁棒性,减小误差。对系统进行Matlab仿真实验,结果表明,该系统相较于传统的神经网络PID控制器具有更好的温度控制性能。     

基于蚁群算法的航空发动机PID参数优化

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.     

利用改进粒子群算法整定PID参数

PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定与优化问题,提出了一种改进的粒子群算法,该算法将区间算法与轮盘赌选择引入种群微粒位置的初始化操作。仿真实验表明,新算法能有效克服早熟收敛现象,降低随机性初始种群的影响,提高算法收敛精度。     

飞机地面空调车温度控制的仿真研究

研究优化飞机地面空调车温控制问题,由于飞机地面空调车温度控制是非线性、时变性强的系统,工作环境不确定性,面对复杂系统温控模型不准确,传统的PID控制存在超调量大、响应速度慢、抗干扰能力弱等缺点。为提高温度控制精度,提出了一种新的稳定性好、精度高、抗干扰能力强的遗传-粒子群PID控制方法。结合传统的PID方法,遗传算法和粒子群算法的各自优点,实现了PID参数的在线整定。通过在matlab上进行仿真,实验结果证明算法具有超调量小、响应速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,PID控制性能有显著提高,为飞机地面空调车的温度控制设计提供了依据。     

基于改进BBO算法的分数阶PID控制器设计

针对分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative,FOPID)控制器参数整定,提出了一种改进生物地理学优化(Biogeography-Based Optimization,BBO)算法。该算法改进点主要包括:迁移操作中保留精英个体;变异操作中引入差分进化(Dtferential Evolution,ED)算法的变异策略;消除重复样本。仿真结果表明:在分数阶PID控制器参数整定中,与原始的BBO算法、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)比较,提出的改进BBO算法具有超调量小、误差小,收敛更快的特点。