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。     

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。     

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。     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。     

中央空调房间温度智能PID控制的仿真研究

中央空调房间温度控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定得到的PID参数难以保证系统控制始终处于优化状态和良好的品质特性,提出了参数自整定方法,通过实时改变PID参数从而保证控制系统的优良品质。结合粒子群优化算法和模糊控制以及传统PID控制各自的优势,设计了一种新的自适应模糊PID控制器。鉴于PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化,采用粒子群算法离线优化PID参数,并利用模糊控制在线调整PID参数,以取得良好的控制效果。利用Matlab软件进行了数字仿真。仿真结果表明,方法调节精度较高,调节迅速,超调小,具有一定的可行性。     

汽包水位粒子群-PID优化控制

对循环流化床锅炉汽包水位控制系统,采用串级三冲量PID控制,应用粒子群优化算法对PID控制器进行参数整定,并获得了最优参数。仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案使汽包水位控制系统具有更好的控制品质,提高了系统的静动态特性。     

基于GLBest-PSO算法的CSTR系统鲁棒PID控制

连续搅拌反应釜(CSTR)系统是一类具有多变量、强非线性和多工作点的复杂工业过程,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。针对常规PID控制器参数整定困难,难以取得满意效果,本文提出了一种基于改进粒子群优化算法的CSTR系统鲁棒PID控制方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最大-最小问题,在对粒子群优化算法进行改进的基础上,引入合作进化思想对该最大-最小问题进行求解,获得了基于优化性能指标最优的鲁棒PID控制器参数。针对实例的仿真结果表明,利用此方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,性能指标优于其它方法得到的鲁棒PID控制器,当过程对象操作范围发生大的变化时,利用本文方法设计得到的鲁棒PID控制器能获得满意的结果。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定

粒子群算法是一种新的基于群体智能的全局优化算法,算法简单并且容易实现,已经被广泛应用在各个领域.本文为改善传统PID控制器的参数整定问题,提出了一种改进的粒子群算法.并用它来优化PID控制器的三个参数,得到的控制器结构简单,易于实现,仿真结果证明这种控制器具有良好的性能.     

基于粒子群算法的弹簧-阻尼系统PID控制器优化设计

弹簧-阻尼系统在工程技术中有着广泛的应用,它的稳定性对工程有比较重要的影响。研究了弹簧-阻尼系统PID控制器的设计,并针对PID控制器参数整定困难的问题,利用粒子群算法对PID参数进行了优化,最后采用MATLAB进行仿真实验证明该方法的可行性和优越性。将实验所得到的仿真结果与预估法、Z-N整定法所得到的结果进行比较,证明了用粒子群算法调整PID参数可以有效消除系统的冲击,从而使系统更加稳定和可靠。     

粒子群算法在PID控制器参数整定中的研究与应用

针对自动化控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的PID控制器的设计方法,给出了具体的实验架构。采用系统参数鉴定的方式得到直流伺服发电机的传递函数,并利用粒子群算法搜寻PID参数。实验采用MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。所得到模拟结果跟遗传算法搜索PID参数的结果做比较,结果显示用粒子群算法调整PID参数所得到的运算时间比用遗传算法的运算时间要短。