基于MATLAB的增量式PID参数整定

增量式PID控制较常规PID更具优势,但有关其参数整定的方法很少,针对这种问题,介绍了增量式PID算法的原理及特点,基于MATLAB平台,模拟扩充临界比例度法对增量式PID参数的整定方法,整定过程简单直观,控制效果明显改善,证实了该方法对增量式PID有较好的整定效果。     

基于差分进化算法的PID参数整定

研究了PID控制器的参数整定问题.常用的工程整定法没有考虑系统的任何要求,只能提供给系统一个稳定的状态,无法使系统运行最佳.理论设计法只能保证满足系统的某一特性要求.针对这两种方法存在的缺陷,将差分进化算法应用于PID参数整定,提出了基于差分进化算法的PID参数整定方法.新方法根据系统性能指标,设计适应度函数,充分利用差分进化算法优秀的寻优能力,寻找出较优的PID参数.最后,通过实例对三种参数整定方法的控制效果进行了仿真和比较,仿真结果证明了基于差分进化算法的PID参数整定方法明显优于工程整定法和理论设计法.     

仪用PID参数自整定控制器设计与应用

传统的继电振荡PID参数自整定方法由于在整定期间要使系统处于临界振荡状态,并且整定周期较长,限制了在许多工业控制过程中的应用。介绍了一种基于开关阶跃响应算法的PID参数自整定控制器,通过在实际温度控制系统的应用,与继电振荡PID参数自整定算法以及ModiconPLC的PID参数自整定模块进行分析比较,证明该算法在安全性及整定时间上明显优于其他两种算法。     

基于粒子群优化算法对PID参数的优化整定

本文首先介绍了PID控制器,在此基础上提出了一种基于智能群算法对PID控制器的比例、积分、微分三个参数进行优化整定的改进PSO算法,并利用Mat lab对PID工业控制器进行模拟仿真,利用仿真曲线进行直观的对比。通过与标准PSO优化算法及常规的Z-N整定法的比较,结果表明基于改进PSO算法对PID的整定方法不仅能快速的从全局搜索出优化的整定参数,而且也能够大大地提升整定效果。实验结果也表明该算法具体良好的收敛速度和稳定性,是一种具有高控制精度、高稳定性和快速性的PID整定算法。     

航空发动机分数阶PID控制器的参数自整定方法

控制器作为航空发动机的大脑,是保障发动机正常运行的核心部件,随着对发动机控制器精度和时效性的要求越来越高,传统PID控制器的性能亟需进一步提升.本文提出了改进的分数阶PID离线和在线参数整定方法,应用于涡扇发动机推力的控制中.首先,利用Caputo分数阶微积分定义建立分数阶PID模型,实现时域上的数值计算;其次,基于对数正态分布提出了改进的布谷鸟算法,实现了分数阶PID离线参数整定;然后,结合RBF网络设计参数线上整定方法,解决了参数在线整定问题;最后将相关理论应用于发动机推力的控制中,结果表明,相比其他几种优化算法,改进的布谷鸟优化算法对分数阶PID控制参数整定效果最好;利用RBF神经网络对分数阶PID进行在线整定时控制效果稳定,且分数阶PID的控制效果优于传统的PID控制,能提高对推力的控制能力.     

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。     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化。在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性。仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果。     

基于BP算法PID控制器的研究

文中主要研究了基于BP算法的PID控制器在非线性系统中的控制效果以及对权值整定初始化的优化.在介绍BP网络基本原理的基础上以非线性控制系统Simulink仿真为例,使用基于BP算法的PID控制器对该系统进行优化和整定,并结合Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值,使得每层神经元的活动区域能大致平坦地分布在输入空间,实现了对PID参数的实时调节,并且使神经网络的学习和收敛速度加快,大大改善系统的初始运行的稳定性.仿真结果表明,基于BP算法的PID控制器在非线性控制系统中对其参数优化整定具有良好的效果.     

PID算法及参数自整定在温控系统中的实现

对PID算法及参数自整定进行了研究，介绍了PID控制算法在温控系统中的应用，给出了以ASTROM提出的极限环法为基础实现PID参数自整定的原理及软件实现。在此基础上提出了一种基于PID算法控制，且带PID参数自整定的智能温控系统的硬软件实现方法。实践证明这种方法是切实可行的。     

基于自整定模糊PID控制的Buck变换器设计与仿真

DC-DC功率变换器在各个领域应用广泛,工业应用中大多采用PID控制。尽管PID控制具有结构简单、鲁棒性和可靠性高等特点,但PID参数不能随系统内部参数的变化而自行调整,导致无法达到最优控制。为此,设计一种基于模糊控制理论的、可在线自整定参数的PID算法,并用Matlab2012对典型Buck变换器和模糊自整定PID算法仿真。结果表明:模糊PID控制器既可实现高精度、高鲁棒性控制,又能完成PID参数的在线自整定。     

基于蚁群-遗传算法的QoS路由选择

论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体，利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

基于蚁群算法的PID控制器智能优化

PID控制由于算法简单，鲁棒性好在过程控制中获得了广泛的应用，但是经典的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法是一种新型的优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。本文介绍了蚁群算法的数学模型，针对某个线性系统设计了基于蚁群算法的智能PID控制器，仿真表明智能PID控制器具有良好的控制性能。     

多约束条件下路由选择算法研究

采用遗传算法和蚁群算法相结合的融合算法，继承了遗传算法和蚁群算法的优点，在求精解效率上优于遗传算法，在时间效率上优于蚁群算法，能很好地实现多约束条件的最优路径计算，测试证明融合算法优化性能和时间性能都取得了很好的效果。     

一种新的求解0-1背包问题的混合算法

该文汲取了蚁群算法（ACA）和抗体免疫克隆算法（AICA）的优点,提出了一种求解0-1背包问题的混合型算法,该算法充分利用了前者的搜索能力和后者的种群多样性。仿真实验对算法的部分参数进行了分析,并与其他文献的算法进行比较,结果表明,该算法是一种具有较高性能的混合优化算法。     

基于图像处理的变电站中隔离开关的状态研究

随着图像处理技术的不断发展,本文利用图像处理技术分析变电站中隔离开关的状态。蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)使用的广泛性,很多学者将其应用到图像处理中。本文将蚁群算法应用于变电站设备区域图像分割中,从某个或某些像素点出发,提取出变电站的隔离开关信息,然后对其进一步的图像处理,分析隔离开关的状态。但是,蚁群算法在运算过程中,易出现过早收敛于局部最优解及运算时间过长的缺点。为了使蚁群算法收敛于全局最优解及加快收敛速度,本文针对传统的蚁群算法模型对其信息浓度更新规则改进及参数的改进。通过仿真对比分析改进后的蚁群算法对于图像分割效果更好。     

基本蚂蚁算法中算法参数的优化

蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用.但蚂蚁算法的一个不足是,算法参数的设置凭借经验,没有充足的依据.本文对蚂蚁算法中各参数与算法收敛之间的关系进行了深入研究和分析,给出了参数与迭代次数之间的函数关系.应用此函数来确定蚂蚁算法参数,求解经典TSP Benchmark问题,运算结果比参数分段法更优.     

改进的种群分类蚁群算法及其应用

提出了一种改进的种群分类蚁群算法,该算法在种群分类的基础上,引入了蚂蚁的知觉感觉特性等。该算法能明显的防止蚁群算法可能出现早熟的问题,从而解决了传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾。为了说明该算法的性能,将该算法应用到聚类分析算法中,设计了算法的模型以及算法步骤,并通过仿真实验证明了本算法的可行性和有效性。     

基于正交实验的蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用正交实验的方法来设置蚁群算法在求解车间调度问题的参数。蚁群算法在求解车间调度问题时的性能大部分依赖于参数的设置,各参数的值不同,则蚁群算法的收敛速度和得到的解也不同,使用正交实验的方法来测试各个参数对蚁群算法性能的影响,通过对实验结果的分析可得出参数的最佳组合方案。用经典的JSP的样例对这种组合方案进行了测试,实验结果表明用正交实验法得到的蚁群算法的参数设置方案可以加快算法的收敛速度,使算法能够得到问题的最优解或近似最优解。     

混合遗传算法和蚁群算法在HP模型中的应用

遗传算法和蚁群算法在HP模型中已经有了大量的研究及成果,蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。提出了一种先用遗传算法生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法。将该算法用于二维HP模型中,计算结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上都比单一的遗传算法和蚁群算法有所提高。     

基于免疫克隆算法的倒立摆控制参数优化

基于免疫克隆选择原理,针对单级倒立摆PID控制数学模型,设计了一种新的PID参数优化算法——免疫克隆算法。选用简单遗传算法、克隆选择算法与其进行比较研究,通过MATLAB仿真实验,观察该算法搜索结果稳定性好,算法收敛性强。通过Simulink仿真实验,进一步研究3种算法最优目标函数下的PID控制参数的实际控制效果,采用免疫克隆算法优化的控制参数,系统控制响应可以获得良好的实时性、稳定性、控制精度,效果优于其它2种算法。