基于GA的模糊-PID控制器设计

提出一种基于GA优化的模糊-PID复合控制算法，该算法可实现在偏离工作点较远的区域采用模糊控制，在工作点附近实施PID控制，两种控制算法优势互补。采用遗传算法分步优化模糊-PID控制器参数，解决了控制器参数整定和优化等难点问题。该算法在SCON-2000先进控制软件平台进行了工程化实现，对实际工业对象的控制结果表明，该方法比常规PID控制、模糊控制具有更强的鲁棒性和更好的稳态性能，能使系统的响应满足既快速又不振荡的要求。     

工业锅炉汽包水位先进PID控制研究

锅炉是工业生产中重要的动力设备,在实际运行过程中,基于安全性、稳定性及经济性等方面的考虑,汽包水位须维持在某一期望值附近.以MATLAB为仿真平台,构建汽包水位三冲量控制系统,分别采用常规PID控制器、模糊自适应PID控制器和基于遗传算法的PID控制器.常规PID控制器参数是由人工整定且固定不变的,其控制效果存在进一步提高的空间.模糊自适应PID控制算法能在线整定、优化PID参数,遗传算法能根据模型自动寻找最优PID参数,汽包水位控制系统中常用的先进控制算法.通过比较仿真结果.发现使用先进PID控制算法能有效地加快响应速度、减小超调量、减少调节时间、提高克服扰动的能力.     

煤矿局部通风机转速控制算法研究

煤矿局部通风机系统目前主要采用常规PID控制算法进行变频调速,但PID控制参数的调整主要依赖人工经验,调节时间长、实时性差,且容易发生控制量超调和振荡输出。针对上述问题,提出了一种粒子群(PSO)优化PID控制算法,并将其应用到煤矿局部通风机转速控制中,即在基于常规PID控制算法的煤矿局部通风机转速控制系统中添加PSO算法,实现PID控制参数优化。常规PID控制部分直接按照Z-N整定法得出的最优参数设置运行;PSO优化PID控制部分通过S函数算法程序随机产生一组三维粒子,通过调用函数assignin将三维粒子的值赋给转速控制系统仿真模型中的Kp,Ki,Kd三个参数,以控制系统误差指标ITAE作为适应度函数进行迭代寻优,实现了PSO寻优与PID参数整定优化的统一。仿真实验结果表明,相比于常规PID控制,经过PSO算法优化后,局部通风机转速控制输出性能改善明显,尤其是超调量和调节时间指标,超调量仅为常规PID控制算法的20%。     

MIMO系统非线性模糊免疫PID的设计与优化

针对工业中常规控制器难以达到较好控制效果的控制难点,提出了免疫PID控制器,利用模糊控制可以无限逼近非线性的特性,构成非线性模糊免疫PID控制器,并基于正交函数将M1MO(多输入多输出)控制系统的非线性模糊免疫PID控制器的设计过程转化为由一个只含有代数方程的算法来实现,最后用具有自适应功能的遗传算法对其进行优化.仿真结果表明,所设计的控制器在控制性能上优于常规PID,并能快速得到最优参数.另方面对于多输入多输出控制系统,控制器的设计和优化显得更为简便和有效.     

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。     

进化规划模糊算法在PID控制中的应用

针对非线性控制系统,利用进化规划模糊算法,对PID控制器规则基的参数进行离线优化,优化后的模糊控制规则可对系统实现实时控制。该控制算法无需任何先验知识和量化因子,具有很强的数据挖掘能力,且模糊规则基的寻优速度较快。通过对非线性系统进行仿真,验证了该算法的有效性,与传统固定参数PID控制方法及遗传算法整定参数PID控制方法相比,明显地提高了系统的稳定性和动态性能。     

自适应遗传PID算法在压缩机防喘振的研究

针对离心压缩机防喘振控制原有调节过程能量浪费严重,传统的PID控制难以获得满意的效果的问题,提出一种新的基于遗传算法的自适应PID拉制算法.利用遗传算法可快速全局寻优的特点,通过对PID控制参数的遗传算法优化,将性能指标构成相应的适应度函数,采用自适应变异概率,反复进行遗传操作以获得控制器的最佳整定参数.仿真结果表明,与传统PID整定结果相比较,该方法提高了参数的优化性能,系统动态性能进一步提高,可以取得较好的控制效果.     

基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定

PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化，但参数的整定及在线自适应调整对常规的PID控制器是难以解决的问题。根据粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，提出了一种基于粒子群优化算法整定PID控制器参数的设计方法，并定义了一种新的性能指标函数来评价PID控制器的性能。现以二阶的船舶控制装置为研究对象，运用粒子群优化方法对PID控制器参数进行了寻优研究。仿真结果表明，该方法比一般PID参数整定方法具有更好的控制性能指标，有着一定的工程应用价值。     

Fuzzy—PI双模模糊张力控制系统仿真

研究多功能卷绕机控制系统,针对自动卷绕线张力控制系统是一个非线性、强耦合、时变的复杂系统,为提高控制系统性能指标,用普通的PID难以达到理想的控制效果,设计出一种基于Fuzzy-PI双模模糊控制原理的控制器,控制器集PI控制和模糊控制的优点于一身,既消除了常规模糊控制器的稳态误差,又具有模糊控制器动态性能好的特点.并在MATLAB平台上对卷绕系统进行仿真实验,仿真结果表明,Fuzzy-PI双模模糊张力控制系统比常规PID张力控制系统响应快,调整能力强,鲁棒性好,有效地改善了控制性能指标.     

一种PID参数整定的粒子群优化算法

提出了一种PID控制器参数整定的粒子群优化算法。该方法首先通过定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据系统的实际控制要求对各指标项适当加权。之后由带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,从而实现PID控制器的自动参数整定。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得到的PID控制器。