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.     

新型的PID控制器参数整定方法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题。针对这一问题,结合全局-局部最优模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,称为全局-局部参数最优的粒子群优化算法。算法利用全局-局部最优惯性权重及全局-局部最优加速度常数,算法的速度更新方程被简化,性能得到改善。利用一组bench mark问题对该算法进行测试,仿真结果表明了算法的有效性和高效性。将该算法应用到对传统PID控制器的参数优化当中,仿真结果表明方法可以获得满意的控制效果,各项控制性能指标优于传统方法整定得到的PID控制器。     

基于人工鱼群算法的鲁棒PID控制器参数整定方法研究

本文首先分析了采用极小--极大原理设计鲁棒PID控制器的方法,指出这是一类复杂非线性且非单鞍点的优化命题,常规优化算法通常不能有效的求解.随后提出了采用人工鱼群算法进行参数整定的方法.最后对典型问题进行了仿真研究.结果表明,人工鱼群算法具备分布并行的寻优能力,对初值不敏感,能够快速对鲁棒PID的参数进行整定,整定后的PID控制器具有良好的控制效果.     

鲁棒PID控制器参数整定与仿真

介绍了一种基于最小-最大原理整定鲁棒PID控制器参数的方法,并应用MATLAB优化工具箱函数按非线性二次规划法搜索合理的PID参数。仿真结果表明,优化函数寻找最佳PID参数简便可靠;当模型在一定范围内变化时,按该方法整定的鲁棒PID控制器均能保证控制系统的动态性能良好。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。     

一阶参数不确定滞后过程的鲁棒PID控制器设计

提出一种针对一阶参数不确定滞后过程的鲁棒PI／PID控制器优化设计方法。首先基于D-分割法技术，给出确定一阶参数不确定滞后过程的整个PI／PID控制器的可行鲁棒稳定域算法；在定义一个与控制器给定点跟踪性能、鲁棒性能和抗扰动性能相关的目标函数的基础上，给出PI／PID控制器设计的约束优化问题；最后应用一种启发式粒子群优化（PSO）算法对该约束问题进行求解。仿真结果表明，所提出的方法可得到更小的调节时间、更小的超调、较强鲁棒性和更好的抗扰动性能，表明了所提出的方法的有效性。     

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。