基于自适应遗传算法的改进PID参数优化

PID参数设置是决定PID控制性能的关键,为了获取较优的PID控制效果,提出了自适应遗传算法整定和优化PID参数的方法;首先将系统的综合性能控制区分为不同目标的局部性能控制,针对局部目标采用不同的目标函数;之后采用自适应选择、交叉和变异概率对不同控制目标进行PID参数寻优,自适应遗传算法在保持种群多样性的同时能够加快算法收敛;最后通过发动机怠速转速控制应用表明本算法的可行性和有效性:改进的PID控制和遗传算法有效提高了PID参数寻优能力,提高了控制系统的响应能力和稳定性.     

基于遗传算法的PID参数整定与优化

PID参数整定与优化一直是自动控制领域研究的重要问题。采用遗传算法进行PID参数整定与优化是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。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。     

基于遗传算法的PID参数整定及仿真

PID参数整定是一个多参量组合优化问题,文章针对目前常用的工程整定法和理论设计法只能从系统的单项性能指标出发进行整定,而无法对系统性能进行全面控制的缺陷,提出了基于遗传算法的PID参数整定方法.这种方法可以充分利用遗传算法的适应度函数,有效地引入所需的系统性能指标,对系统进行全面的参数设计.而且,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.     

用遗传算法实现PID参数整定

PID参数整定一直是控制领域中的重要研究问题。本文在MATLAB平台上将遗传算法应用于PID参数的自动整定,算法实例仿真取得了良好的效果,为PID参数整定方法提供了一种新的尝试。     

用遗传算法优化PID参数

PID控制是最早发展起来的控制策略之一,因其设计方法及控制结构简单易行,直今仍在工业过程控制中得到广泛应用.在PID控制中,控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化.目前,PID参数的整定及优化方法有很多,如Z-N法,继电型自整定法,最优设定法及梯度法、单纯形法.但各有其弊,前几种整定方法带有经验性并不是最优解,后两种极易陷入局部最优点.而遗传算法是一种寻求全局最优且不需任何初始信息的高效优化方法.本文把遗传算法应用于PID参数寻优,通过仿真验证效果很好.     

基于混沌免疫遗传算法整定PID参数

针对传统免疫遗传算法PID参数整定速度慢的缺点,通过引入了混沌增殖思想和隔离小生境技术,结合免疫遗传算法的特点,设计了一种智能的PID参数整定方法。该方法利用混沌增殖对初值的敏感性以及随机性、遍历性、规律性,使免疫遗传算法能够更加有效地跳出局部收敛区域而以更快的速度向全局最优值收敛,进而较好地处理了通常遗传算法中遇到的“早熟”问题。通过隔离小生境技术的引入使得子种群的进化不仅同整个种群的进化密切相关,还有自身进化的独立性,这有利于种群个体多样性的保持。通过实际PID参数整定的例子,结果表明该算法能明显改善免疫遗传算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高。     

基于遗传算法的PID参数的优化控制策略

在PID参数的优化过程中,采用常规的整定方法,往往费时且难以满足控制要求。选取遗传算法来进行参数寻优,该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。通过MATLAB仿真实验结果表明,该方法可以应用于多数控制系统,并能达到良好的控制效果。     

基于遗传算法的PID参数优化与仿真

本文提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过仿真研究，表明了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明显地改善了控制系统的动态性能。     

遗传算法在PID参数整定中的应用

针对传统PID参数整定的困难性 ,本文提出了把遗传算法运用于PID参数整定中 ,采用遗传算法进行PID参数整定是一种寻求全局最优且与初始条件无关的优化方法。仿真结果表明基于遗传算法运的PID参数整定具有良好的控制特性。     

基于遗传算法的PID参数寻优

遗传算法是一种模拟自然进化而提出的简单高效的优化组合方法。该文主要研究了控制器参数优化问题 ,并利用遗传算法的基本原理对单回路及串级回路进行了离线寻优。仿真结果表明了遗传算法应用于控制器参数优化的可行性和有效性。同时遗传算法还克服了其它方法的某些弊端     

遗传算法优化模糊PID的喷雾干燥温度控制应用

针对洗衣粉喷雾的干燥过程,首先分析了产生进塔风温的燃油热风炉稳定性对洗衣粉基粉湿含量的重要意义,从而提出了一种基于遗传优化模糊PID参数的喷雾干燥温度控制方法。这种控制方法采用遗传算法优化的模糊控制中的比例因子和量化因子,从而使控制规则和隶属函数的优化更加合理,最后通过MATLAB对优化后的模糊控制器进行仿真。结果显示,经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高。     

基于自适应遗传算法的PID参数优化仿真研究

针对现有PID调节器的整定方法和遗传算法优化参数存在的问题，提出了一种自适应遗传算法用于PID参数寻优的方案。该算法采用了变群体规模和自动改变交叉概率、变异概率的措施，能提高算法的执行效率，收敛性较好，而且不易陷入局部最优解。以过热汽温控制系统为例，分别采用了简单遗传算法和改进遗传算法，对串级控制系统的PID参数寻优，仿真结果表明改进后的遗传算法具有较强的执行效率和很好寻优效果。     

基于量子遗传算法的PID控制器参数自整定

提出了一种基于量子遗传算法（QGA）的PID控制器参数整定方法。首先定义一个包含表示系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据实际系统的性能要求对指标项进行适当加权。之后采用具有量子比特个体表示形式和量子旋转门实现种群进化的量子遗传算法,对PID进行多目标寻优,从而实现PID参数的自动整定。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和一般遗传算法得到的PID控制器。     

基于AGA优化BP网络的焦炭质量模型

焦炭生产过程是一个复杂的工业生产过程,为了对焦炭质量进行准确的预测,需要建立有效可靠的焦炭质量模型.针对在对焦炭质量影响因素进行分析的基础上,采用主成分分析方法提取了影响焦炭质量的原料煤的成分,建立测试模型.根据改进的自适应遗传算法优化BP神经网络进行分析,提出了基于AGA优化BP神经网络的焦炭质量模型进行仿真.仿真结果表明,提出的质量模型建模方法是有效的和可靠的,模型预测精度高.对进行焦炭生产过程质量优化、提高焦炭质量具有重要意义.     

基于Nash均衡的自适应遗传算法

文章针对遗传算法中存在算法“搜索能力”和“收敛能力”的矛盾问题,提出了在遗传算法中引入博弈理论,将“搜索能力”和“收敛能力”看成博弈中的两个参与者,利用Nash均衡理论协调处理这一对矛盾,达到“双赢”目的,即在保证全局最优的同时提高收敛速度。通过理论分析和实例表明该算法的优越性。     

遗传算法的一个调节算子研究

虽然遗传算法在许多领域获得了成功应用，但它本身存在不成熟的过早收敛问题是影响其发展的中的课题，本文通过对遗传算法要理的分析和认识，给出了遗传算法早熟现象产生的原因是模式缺少，并提出了一个在遗传算法中在于模式抽取和模式补偿的调节算子以解决早期现象，最后给出了运算实例证明该算子是有效的。     

基于遗传算法的非线性系统模型参数估计

针对非线性系统模型的多样性 ,提出适用于多种非线性模型的基于遗传算法的参数估计方法 ,并以多种非线性模型为例作了仿真研究 .结果表明 ,遗传算法是非线性系统模型参数估计的有效工具