基于遗传算法的PID控制器参数优化与仿真

阐述了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计方法。仿真研究表明,遗传算法应用于PID参数优化,与传统的寻优方法相比可提高控制器的稳定性和动态特性。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

本文提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。在参数整定与优化过程中。考虑了过程控制系统的参数整定特点和寻优精度。通过仿真研究表明：该方法比一般PID参数整定方法具有更好的控制性能指标。     

基于遗传算法的PID参数整定

１引言ＰＩＤ是连续系统控制理论中最成熟、应用最广泛的一种控制方式。它是按偏差的比例,微分、积分的线性组合来控制的一种调节器。但ＰＩＤ参数的整定在实际应用中主要是靠操作者按经验规则来调整。这往往难以满足控制要求,而且实际的被控对象往往是变化的。如果不对...     

基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化

针对遗传算法存在容易早熟的不足,将模拟退火算法融合到遗传算法中,建立了模拟退火遗传算法,并将其应用于PID控制器的参数优化.结果表明,将模拟退火算法融合到遗传算法中是有效的,基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化是可行的.     

基于参考模型的自适应优化实时调节PID系数的方法及其仿真

提出一种基于参数模型的自适应优化实时调节PID系数的方法,并结合实际控制对象进行了计算机仿真,仿真结果表明,采用这种方法可以解决PID调节器系数难以确定的困难。     

基于改进遗传算法的PID参数整定策略

针对简单遗传算法（SGA）收敛速度慢、易于早熟等缺点,在前人研究成果的基础上,将传统的轮盘赌选择法与最优保留策略结合起来,并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子,结合兼顾性能指标和响应过程平衡的适配函数,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行迭代寻优整定。仿真试验结果表明改进的遗传算法是一种简单高效的寻优算法,与传统的寻优方法相比可明显地改善控制系统的动态性能。     

基于免疫遗传算法的水轮机调速器PID参数优化

采用免疫遗传算法优化水轮机调速器的参数,避免了根据经验公式不易获得最佳参数以及采用单纯形法和传统遗传算法易陷入局部最小值的缺陷,获得的调节参数优于采用传统遗传算法整定的调节参数,性能指标良好,同时仿真研究的结果表明,该优化搜索算法不依赖于参数的初值,寻优效率高,具有很强的鲁棒性。     

一种优化PID整定方法在电液阀控系统中的仿真

在常规PID设计方法基础上,引入优化设计理论,利用MATLAB优化工具箱中的优化函数,把控制系统设计功能和Simulink建模仿真相结合,对电液阀控系统在一段时间内进行仿真,以寻求输出最优跟踪输入,从而获得一组最优的PID参数.     

基于遗传算法的数控机床转台交流伺服系统PID参数优化

根据数控机床的实际应用需要,提出了一种新的优化交流伺服系统的控制方法,即基于遗传算法(GA)的PID自适应位置控制算法.该方法利用GA算法的全局寻优特性来提高PID控制器的控制性能与自适应能力.以某数控成型铣齿机SKXC3000中大型数控转台的位置伺服系统为研究对象,在Matlab 7.1环境中,对设计出的GA-PID调节器进行仿真研究.仿真结果表明,这种GA-PID控制器具有良好的动态性能以及很强的鲁棒性,完全能满足数控伺服系统的性能要求.     

改进遗传算法在直流伺服电动机的PID优化控制

提出了一种改进型遗传算法,它可减少传统遗传算法的进化时间和收敛代数,提高了进化的爬坡能力。同时,利用此改进算法对直流伺服电动机的控制系统进行PID控制参数优化整定,仿真结果表明该方法得到的优化参数更接近全局最优解,使控制系统具有更好的鲁棒性和稳定性。     

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。     

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。     

一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器

针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。     

一种混合遗传算法在PID参数优化中的应用

针对常规遗传算法收敛速度慢、易于早熟、局部寻优能力差等缺点,设计了一种混合遗传算法,即在全局搜索的遗传算法中引入局部搜索的单纯形算法,并将其应用于PID参数寻优.仿真结果表明,此混合遗传算法寻优设计的PID控制器可以有效地提高寻优精度和收敛速度,具有很好的动态品质和稳定性.     

基于改进遗传算法的方案组合优化设计

建立了方案组合优化教学描述,提出了一种基于改进遗传算法的产品方案优化设计模型,实现了该改进算法,并成功地应用于多功能输出变速箱的方案优化设计,获得了方案的最优解。     

基于改进粒子群算法的PID参数整定

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。PID控制因其算法简单、鲁棒性好、可靠性高而被广泛应用于工业控制过程。该文提出了一种改进的PSO算法以提高其优化性能,通过典型测试函数的实验证明了该改进的PSO算法具有较好的优化性能。最后,将改进后的PSO算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。     

基于改进粒子群算法的PID参数整定

提出一种改进的粒子群算法,算法中对粒子的进化方程进行了改进,以此来增加种群间信息的共享。通过典型函数的测试,验证了改进粒子群算法具有较好的优化性能。将改进后的算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。     

一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究

遗传算法是目前优化搜索算法中应用比较广泛的一种,但基本遗传算法存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。针对上述问题对遗传算法(GA)的选择算子进行改进,在最优保存策略的基础上将每代种群按照适应度由小到大排序,平均分成前中后3段,按照0.6、0.8、1的比例进行选择;从尾段中随机抽取个体来补足种群由于选择操作而损失的个体;既利用了最优保存策略的全局收敛特性同时也保持了种群的多样性;用改进的遗传算法调整神经网络的权值形成了新的改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP);通过与选择算子为适应度比例选择算子的GA-BP网络进行比较,结果表明算法改进后缩短了收敛时间同时减少了运行误差;最后将该改进算法应用于水泥回转窑的故障诊断中,验证了算法的可行性。     

基于整数编码遗传算法改进的起重机主梁优化

轻量化是起重机的发展趋势之一,利用优化技术减轻主梁质量是其关键而有效的方法之一。首先,综合考虑主梁设计模型中变量的离散性与连续性以及各类约束,对传统主梁优化模型进行了补充与改进;然后,对传统的整数编码遗传算法进行了改进,保留了选择、交配、变异操作产生的群体,扩大了搜索空间,能够处理新的主梁优化模型中设计变量取值区间不同、变量间有约束的情况;最后,以浙江省某企业的QD型起重机为实例,利用改进的整数编码遗传算法对主梁进行了优化求解,同时通过与现有算法的比较,优化模型的有效性和算法的收敛稳定性得到了验证。