基于粒子群算法的PID控制器参数优化研究

PID参数优化一直是自动控制领域研究的重要问题,PID的控制效果取决于比例、积分和微分三个参数取值.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化选择问题,改善系统性能,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略.通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化,最后将优化方案应用于中央空调温度控制系统.仿真应用研究表明,PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了优化方案的可行性和有效性.     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

研究PID控制器性能优化中,由于被控对象具有高阶、非线性等特点,而在工业生产过程中,传统的PID参数整定方法易出现超调和震荡问题,使系统响应特性差。为改善系统性能,提出一种改进粒子群算法的智能优化策略,将PID控制器参数作为粒子群中的粒子,以控制误差时间积分函数作为优化目标,进行PID控制参数的并行优化。利用MATLAB仿真软件进行仿真,并通过与传统整定方法(Z-N法)进行比较。结果表明,粒子群的PID参数整定法可提高控制器性能,并能够实现目标的最优整定,为PID控制器性能优化提供依据。     

非线性优化控制算法在合成氨生产中的应用

针对合成氨生产过程控制仿真中被控参数的非线性、时变性和不确定性等特征引起的控制系统执行效率差,线性控制优化精度低等问题,提出了一种粒子群优化的非线性控制算法.首先将PID控制器控制增益与信号偏差的非线性关系进行修正,将其控制参数动态调节转化为粒子群优化问题;然后利用粒子群优化算法在控制参数的三维空间内进行非线性参数最优解搜索,得到PID控制器的最优控制参数;最后利用该非线性控制算法对合成氨生产过程控制进行仿真测试.测试表明,优化控制算法相对于传统的PID控制,具有较优的系统稳态,且阶跃响应振幅低,系统稳定性高.     

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果.     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

研究自动控制器参数优化问题,PID参数优化是自动控制领域研究的重要内容,系统参数选择决定控制的稳定性和快速性,也可保证系统的可靠性.传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,往往费时而且难以满足控制的实时要求.为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种遗传算法的PID参数优化策略.通过建立遗传算法优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数作为遗传算法中的个体,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,动态调整PID的三个控制参数,进行PID控制参数的在线优化,将优化方案应用于农业温室温度控制系统进行了仿真.仿真表明,引入遗传算法的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,保证实现了控制效果.     

基于人群搜索算法的PID控制器参数优化

关于PID控制器在工业控制领域应用优化问题,PID参数优化成为工业自动化研究的热点.PID参数优化对于系统的稳定性、可靠性和快速响应等特性有着重要的意义.为了改善和优化PID控制器性能,提出一种人群搜索算法(SOA),以PID三个参量为搜寻队伍,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量.通过对比遗传算法和粒子群算法PID参数优化,仿真结果表明,改进算法提高了系统的控制精度,系统响应速度快,鲁棒性好,为控制系统PID参数整定提供了参考.     

混合粒子群算法优化分数阶PID控制参数研究

分数阶比例-积分-微分(PID)控制器是一种把PID控制器的整数阶次推广到分数的比例、积分、微分控制器,它比传统的PID控制器更能精确地控制复杂的被控系统.而参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了一种混合粒子群算法BFA-PSO优化参数值.该算法将具有趋化、繁殖和驱散特点的细菌觅食算法和参数少,易于优化的粒子群算法相结合来计算出精确的分数阶PID控制器的参数值.通过对传统PID控制器和分数阶PID控制器参数优化的实验仿真,结果表明基于该算法的分数阶PID控制不仅无超调量、收敛速度快,而且鲁棒性强、收敛精度高,可用于控制不同的对象和过程.     

智能PID控制器优化仿真研究

研究PID控制器优化问题,现代工业控制过程中,由于许多被控对象受到于扰因素影响,具有高度非线性和不确定性,常规PID控制精度低,提出一种遗传算法、粒子群算法和RBF神经网络相融合的PID控制器设计方法(GA-PSO-RBF).首先采用遗传算法选择PID控制参数初始值,然后采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,采用优后的RBF神经网络辨识控制对象的输出对输入的变化灵敏度,最后采用单神经元对PID控制器进行在线性调整,得到理想的控制效果.仿真结果表明,GA-PSO-RBF神经网络PID控制器的超调量小,响应速度快,提高了系统的控制精度.     

永磁同步电机PID参数优化研究

研究永磁同步电机优化控制问题,永磁同步电机具有强耦合和强非线性特性的特点,应用环境一般较为复杂且常常存在各种干扰使电机系统稳定性差,针对传统PID控制方式很难满足电机系统要求,控制效果差,超调大。为提高控制精度,提出一种改进的PID控制方法。将PID控制器的参数作为粒子群中的粒子,系统控制精度作为粒子的寻优目标,通过粒子搜索找到最优PID控制参数,从而对电机进行精确的控制。仿真结果表明,粒子群算法的PID控制器提高了永磁同步电机系统控制精度,为永磁同步电机优化设计提供了科学依据。     

粒子群优化PID在变风量空调系统中的应用

针对在变风量(VAV)空调系统中,传统PID控制自适应能力差、对非线性系统控制效果不佳的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法整定PID参数的方法。通过选取被控对象模型(空调房间模型),在目标空间中寻找最优PID控制参数集,并选取被控系统的误差绝对值乘时间积分(ITAE)指标作为粒子群算法的目标函数。通过设计优化程序,得到了系统仿真图。与传统Ziegler-Nichols(Z-N)算法整定PID结果相比,系统在工况切换时超调量降低、调节时间缩短。为了避免粒子群算法陷入局部极值,对算法进行了加权。在系统中的应用效果表明,与基本PSO算法相比,加权后的PSO算法在系统工况切换时,收敛速度变慢、系统偏差量减小、调节时间缩短。经仿真分析得出,加权后的PSO算法能有效地降低PID控制器的超调量。该优化算法应用于具有多种变化特性的VAV空调系统中,提高了系统的控制性能。