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.     

自整定PID控制策略在温度控制中的应用

首先对常规PID控制和自整定PID控制策略做比较,介绍自整定PID控制策略在温度控制中的广泛应用,详细说明几种自整定PID控制的参数设定方法的设计特点、基本原理和设计过程。然后提出应用自整定PID控制策略在设计中注意的几点问题。最后以一温度控制系统为例,采用上述方法设计温度控制器,计算和仿真结果表明自整定PID控制策略是一种设计温度控制器的有效方法。     

基于改进遗传算法的PID参数整定及其在加热炉中的应用

提出了一种遗传传算法交叉概率与变异概率的自适应确定方法,应用该方法对PID控制器的参数进行优化,并以加热炉为研究对象进行仿真研究,结果表明该方法能实现对PID参数的全局优化,仿真系统具有较好的控制效果。     

基于改进遗传算法的环形倒立摆PID参数整定

针对传统的环形倒立摆PID控制器参数整定方法主观性强,系统响应性能不佳等问题,提出来了一种基于改进遗传算法的环形倒立摆PID参数整定方法.采用仿真研究方法,比较了试凑法、遗传算法和改进遗传算法求取的PID控制器参数对环形倒立摆的控制效果.实验表明,相比于试凑法,遗传算法得到的PID控制器参数使系统的超调量减小、调节时间...     

智能自整定PID在药剂温度控制系统中的应用

针对一些工业控制对象中出现的纯时滞、大惯性、时变不确定性等问题, 提出了基于模糊逻辑来智能调整PID控制器参数的方法, 并且将其应用到了一类药剂温度控制系统当中. 另外, 还给出了此方法的硬件和软件实现. 最后, 实际系统的运行结果表明此方法能够降低被控量超调、提高控制精度并且增强系统的鲁棒性, 证明其在一类过程对象的应用中优于传统的PID控制方法.     

基于改进遗传算法的PID调节器多目标优化设计

文章提出了一种基于改进的遗传算法(IGA)的PID调节器的优化设计方法。采用一种新的多染色体交叉操作和复合式变异操作,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度。将IGA用于PID调节器的多目标优化设计,可现实PID调节器参数的最优整定。仿真结果证实了该方法的有效性。     

自动控制系统的参数整定及自整定

本文论述了参数整定在自动控制系统中的重要性，介绍了几种参数整定方法，并着重叙述了经验法的优点及实验方法，同时介绍了自整定的基本实施方法及其研究应用情况。     

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。     

基于改进遗传算法的PID控制器设计

针对一般遗传算法存在的不足，提出一种改进的遗传算法，并将其应用于PID控制器参数设计。该方法采用实数编码，是为了操作方便、提高精度和收敛速度，且能克服传统PID参数整定的费时性。仿真结果表明，基于改进遗传算法设计的PID控制器获得了良好的控制效果，其控制性能优于常规的PID控制器。     

基于遗传算法的锅炉水温PID控制寻优

遗传算法相比传统调节方法具有更好的鲁棒性和最优性。结合锅炉动态水温单回路控制系统的PID参数整定与优化问题,采用遗传算法对其参数进行优化。仿真结果表明,这种优化算法加快了收敛速度,有效提高了系统的全局稳定性,增强了PID控制器的鲁棒性。     

基于遗传算法的生物芯片反应仪温控箱PID控制系统

为了改进原有的常规PID控制器,从传热学原理出发,针对生物芯片反应仪温控箱的数字式温度控制系统,建立了该温控箱的传递函数模型,并通过大量实验确定了模型的系数;由此提出了一种较实用的遗传算法PID方案;仿真结果表明,改进的温控器较原控制器,有更小的振荡幅度和更短的调整时间;将所得结果应用到生物芯片反应仪温控箱表明,改进的PID控制器提高了系统动态性能,增强了系统稳定性和快速性;此算法以实际工程为基础,因此具有一定的理论价值和较大的实际意义.     

基于实数编码遗传算法的PID控制系统设计

提出一种使用遗传算法确定PID控制系统参数的方法。它以使用工程中常用的频域指标作为目标函数,使方法更具有实效。根据这一思想,使用C语言设计遗传算法的各个部分,如编码方式、适应度函数、遗传操作算子等。最后,对实际的算例进行计算并将结果在Matlab环境下进行了仿真。仿真结果表明:本方法快速、有效。     

遗传算法在PID参数优化中的应用

采用常规整定方式,往往费时且难以满足控制要求。本文使用浮点编码遗传算法优化PID控制器的参数,取得了很好的效果。     

基于BP神经网络PID的漂白温度控制算法的研究

本文讨论了使用BP神经网络PID控制算法,并且将这种控制算法应用在漂白工段的控制当中。利用神经网络自学习能力,在线整定PID控制参数。实践证明BP神经网络PID控制器具有实现简单,适应性强,具有较高的控制精度等特点。     

基于改进遗传算法的FNNPID控制器在温度控制系统中的应用

根据温度控制系统的特点,为提高其控制质量,设计了一种模糊神经PID控制器。该控制器在温度偏差大时采用模糊神经控制,偏差小时采用模糊神经PID控制,由模糊控制开关保证两种控制方法的平滑过渡,用改进的遗传算法优化网络参数。仿真实验表明采用该控制方法系统响应速度更快、超调更小、精度更高、适应性更强。     

基于混沌遗传算法的PID参数优化

随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,各种先进PID控制器参数整定方法层出不穷,给PID控制器参数整定的研究带来了无限活力和契机;然而很多先进的PID参数整定方法并没有像预期的那样产生完美的控制效果.将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的"遍历性、随机性、规律性"的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法.     

基于遗传算法的半导体制冷器非线性PID设计

针对常规线性PID对具有非线性特征的半导体制冷器温度控制系统存在快速性和超调量难以兼得、抗干扰能力差的问题,提出将非线性PID控制用于半导体制冷器温度控制的策略.通过对线性PID存在问题以及PID各增益参数与偏差信号之间非线性关系的分析,构建了增益参数的非线性函数,针对非线性函数中参数较多问题提出了自适应遗传寻优的求解方法.仿真和实验结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器相比线性PID控制器,调节时间缩短,超调量减小,抗干扰能力更强.     

遗传算法复合控制在纸浆蒸煮中的应用

本文根据造纸车间的纸浆蒸煮过程,提出了一种基于遗传算法的CMAC(小脑模型关联控制器)与PID复合控制方法来优化对纸浆蒸煮的温度控制,用遗传算法优化PID控制器的初始参数,然后再结合CMAC网络进行控制。仿真试验研究表明该方法用于纸浆蒸煮温度控制是可行的,控制效果得到显著提高。