改进差分算法的仿人控制器设计与参数优化

为改善流程工业控制质量,减少噪声对控制决策规则的影响,根据专家控制操作的经验,提出了3种基本仿人智能控制(HSC)方式。通过详细分析被控系统的误差特征,提出了仿人智能控制的决策规则,并采用智能积分实现了位置学习。由于控制决策规则对噪声非常敏感,改进设计了一种基于误差大小的仿人智能控制规则。针对仿人智能控制在实际应用中参数多,不易设置的问题,对多种不同的工业过程模型,采用行域可变的差分进化(RVDE)算法对仿人智能控制器的参数进行优化。优化结果与以往优化结果以及常规控制方法的结果进行了比较,改进仿人智能控制算法对控制系统性能有明显改善。