细菌群觅食优化算法及PID参数优化应用

针对细菌觅食(BF)算法收敛速度慢和粒子群优化(PSO)算法早熟的缺点,提出了一种细菌群觅食优化(BSFO)算法。将PSO算法中粒子速度的更新公式替代BF算法位置公式中的方向向量,使细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置并向细菌群体历史最优位置游动的能力。Benchmark函数的测试表明,BSFO算法对于大部分测试函数的结果较为理想。将BSFO算法用于材料试验机电液位置伺服系统的PID控制器参数寻优仿真,获得了较好的控制性能。     

基于粒子群算法液压伺服系统PID参数的优化

PID控制器在液压伺服系统中得到广泛的应用。为了有效地寻找液压伺服系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立PSO-PID控制器参数模型,对PID控制器的参数进行实时优化;利用MATLAB对系统进行仿真,结果显示在液压伺服系统的工况相同时．新型控制器能取得满意的控制效果。     

两种群智能算法在PID参数优化中的应用分析

PID的参数优化是应用工程中非常关键的一个问题.针对PID的参数优化,分析了两种最常用、经典的群智能算法——粒子群算法和蚁群算法在PID参数优化中的应用.两种群智能算法与PID控制器的结合适用于不同场合,各有优势和不足.两种群智能算法都能够有效地对PID参数进行整定,使得系统得到更好的鲁棒性和精确度.     

基于粒子群算法的PID控制器参数优化

提出了使用粒子群算法对PID控制器的比例带δ、积分时间Ti寻找最优解的方法.运用MATLAB通过对电厂中过热汽温控制系统内回路一级过热器的辨识模型进行仿真,表明该种算法的有效性.     

基于微粒群算法优化PID参数研究

提出一种利用微粒群算法优化PID控制器参数的方法.微粒群算法(P S O)是一种新的随机优化算法,具有搜索速度快、寻优能力强、算法简单等特点.介绍了将微粒群算法用于PID控制器参数优化的方法、算法实现流程,仿真实验证明了微粒群算法的有效性,其性能优于遗传算法和传统的经验方法.     

基于改进的免疫克隆算法的PID参数优化

依据PID控制器的控制原理,结合人工免疫算法和克隆选择原则,提出了一种新的基于周期变异的免疫克隆算法,并基于此算法在线优化PID控制参数,仿真结果表明控制输出能快速平稳地跟随期望输出值,系统响应可以获得良好的实时性、稳定性和较高的控制精度。     

基于粒子群算法的开关磁阻调速电动机PID控制器参数优化

针对开关磁阻调速电动机(SRD)非线性、数学模型难以精确建立的特点,采用粒子群算法对开关磁阻电动机PID控制器参数进行优化,基于MATLAB Simulink建立SRD仿真模型,仿真验证粒子群优化算法的有效性。     

基于粒子群优化免疫克隆算法的Stewart平台控制

结合粒子群优化算法的进化方程和免疫系统的克隆选择机制,提出一种组合优化算法.该算法有效利用了抗体的历史信息和抗体之间的合作,提高了种群的多样性和算法的收敛速度,并具有全局搜索能力.然后,在此算法的基础上,设计了一PID控制器(PCA-PID),可动态地改变其参数,以适应时变被控对象.仿真程序表明,与单纯的粒子群算法以及克隆选择算法设计的控制器相比,PCA-PID有更好的控制性能.     

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。     

基于金豺优化算法的PID参数优化研究

针对控制系统PID参数难以寻优的问题,提出一种金豺优化(Golden Jackal Optimization, GJO)算法。该算法受金豺家族狩猎过程的启发,以PID的3个参数组成金豺的位置坐标,根据金豺的狩猎规则更新公豺和母豺豺对的位置,使其向最优解迭代。为了验证算法的效果,将该算法分别与Z-N临界比例法、粒子群优化算法和灰狼优化算法进行比较。仿真结果表明,采用金豺优化算法控制系统的PID参数,系统具有调节时间短、上升速度快和超调量小等优点,为PID参数优化提供了参考。     

基于遗传算法的自动平衡数字式显示仪表的PID控制器设计

在介绍数字自动式字显示仪表工作原理的基础上，分析了显示仪表各部分结构参数对系统动态性能的影响，并建立了数学模型。根据系统动态性能指标的要求，基于遗传算法设计了一种PID控制器，并利用MATLAB语言对该数学模型进行了仿真。仿真结果表明：该仪表具有无超调量、调节时间短、PID参数整定简单等优点，能满足实际应用对动态性能要求。     

基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究

在数控加工中,为了尽可能提高生产效率和降低生产成本,采用粒子群优化算法对加工参数进行多目标优化。以切削速度、切削宽度和每齿进给量为决策变量,以加工时间和成本为目标函数,并以机床性能、刀具参数、工件质量等为约束条件,建立优化模型。采用罚函数法对约束条件进行处理,将多目标问题转化为单目标优化问题进行求解。为解决粒子群优化算法优化效果受参数影响较大的问题,提出了参数自适应协同粒子群优化算法(WCVPSO),算法参数按照一定规律变化,提高了优化算法的精度和收敛速度。实际加工试验表明,提出的优化方法提高了加工效率,降低了加工成本。     

一类切换模糊PID控制器设计及其仿真

提出了一类高动态性能切换模糊PID控制器设计方法.通过对传统PID控制中比例控制和微分控制作用的分析,结合模糊PID控制器鲁棒性能和自适应性好的优点,设计了一类新的模糊控制器.由于该类控制器先后经历比例控制,微分控制和模糊PID控制的切换,使被控系统不仅具有一般模糊PID控制器的所具有的良好的鲁棒性能和自适应性,而且与一般模糊控制器相比具有更小的超调量和调节时间,是一类动态性能良好的控制器.最后将该控制器应用于一伺服系统进行仿真对比,并给出了Simulink仿真框图.仿真结果说明了该控制器的优越性.     

基于模糊 PID 控制的微位移平台监控系统设计

针对微细电化学加工的加工状况,利用压电陶瓷作为微位移器件,将高性能嵌入式微处理器、大规模可编程逻辑器件以及模糊PID算法应用于微位移平台监控系统的开发,设计并实现了微细加工控制领域的模糊PID微位移平台监控系统。实验结果表明,微位移平台监控系统采用模糊PID控制算法,系统稳态误差明显减小。     

基于改进模拟植物生长算法的高速宽铅带连轧机优化设计

为解决传统优化设计方法设计的铅带连轧机存在的问题,基于改进模拟植物生长算法对其进行了优化。以轧辊对数、轧制速度、轧辊直径、轧制量等为决策变量,轧制铅带质量、设备运行可靠性以及综合经济性为优化目标,通过对模拟植物生长算法的改进,结合高速宽铅带多辊连轧机构建了优化模型。通过实际算例,进一步介绍了该方法的实际运用,同时也证明了该方法在多工艺参数优化设计方面有着独特的优点。     

多工序多工步制造系统切削用量的优化研究

通过对建立的多工序多工步制造系统生产时间和生产成本的数学模型的优化分析，并考虑了相应的生产条件约束限制，从而提出了基于最大生产率多工序多工步有约束制造模型切削用量优化求解思想——主目标生产效率最大，次目标生产费用最小，并给出了有效的优化算法。     

可视化溢流阀失稳实验教学平台设计与分析

为了在教学过程中形象展示溢流阀内部工作过程,研究溢流阀颤振行为,设计并搭建了可视化溢流阀失稳实验平台.通过采用有机玻璃结构的溢流阀工作实验,直观反映阀芯在工作中的运动过程.设计特殊结构加装激光位移传感器监测阀芯运动位移.应用Labview软件搭建实验控制与采集平台,实时显示并初步处理实验数据.结果表明,失稳实验教学平台...     

基于遗传算法的汽车底盘系统协调控制优化

为了消除汽车底盘集成系统机械与控制系统间的耦合,首先建立了汽车悬架与转向系统整车动力学模型,分别设计了主动悬架(ASS)LQG控制器和主动前轮转向系统(AFS)滑模变结构控制器和两系统的规则协调控制器。以集成系统机械与控制参数为优化变量,以反映汽车动力学综合性能为目标函数,基于遗传算法编制了集成优化程序,对集成控制系统进行了优化仿真计算。仿真结果表明:汽车底盘集成控制系统经过参数优化后,汽车综合性能得到改善:汽车的横摆角速度、车身侧向加速度均方根值分别降低了近34%,38.12%,车身俯仰角速度降低了4.91%、改善了车辆的乘坐舒适性,方向盘操纵转矩大大降低,提高了汽车转向时的转向轻便性。     

麦弗逊悬架参数化与仿真优化系统的构建

为方便对麦弗逊悬架进行改进与优化,利用ADAMS/View二次开发功能构建麦弗逊悬架的运动分析系统。该运动分析系统包括参数化设计对话框与仿真优化对话框。在参数化设计对话框内可以根据设计需求直接修改硬点坐标和车轮定位参数;而在仿真优化对话框内则可以通过编写用户自定义函数,建立自定义的优化目标对麦弗逊悬架进行仿真优化。利用该系统对某款电动汽车的麦弗逊悬架进行参数化设计与仿真优化,通过对比优化前后的仿真结果,证明该系统可以达到良好的优化效果,并验证仿真系统的可用性。