基于粒子群算法的PID控制器参数优化研究

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粒子群算法优化PID控制参数研究

维普资讯
控制器设计
．
《电气自动化）０６年第２２０８卷第４期
ＣｏｎｔｏｌｒｒｌｅＤｅｓ￣ｉｎｌ
— — — — — —
粒子群算法优化Ｐ制参数研究ＩＤ控
ＲｅｅｒｈｎａｒｃｅｓａｃｏＰｔｌＳｗａｍＯｐｉｚｔｎｉｒｔｍｉａｉＡｌｏｉｍｔＯｐｉｚＰＩｏｇｒｈｔｏｔｍｉｅＤＣｏｔｏｌｒＰａａｔｓｎｒｌｒｍｅｅｒｅ
在解空间中摸索。每个粒子根据自己和其它粒子的‘ 飞行经验 ” 群游，从而达到从全空间搜索最优解的目的。具体搜索过程如下：
每个粒子在解空间中同时向两个点从接近，第一个点是整个
要求对被控过程和控制规律有全面的先验知识。或建立在要求具有连续导数的光滑搜索空间的基础上。若参数空间不可微或参数
法用的交叉（ｒｓｖｒ以及变异（ｕａｏ）ｃｏｓｅ）ｏｍｔｉ。而是粒子在解空间追随ｔｎ
上海电机学院电气学院（海２０４）付ｎｈｉｉｎｉｎｖｒｔＳａｇａ０２０ＣｉａＦｉｏａｇｊＬｘａＳａｇａａＪＵｉｓｙｈｎｈｉ０４，ｈ）ｕＸａｇｎｉｉＤｅｉ，２ｎｉ
公式来更新自己的速度和新的位置：
ｔ，Ｊ＝Ｗ★ ｌｌＪ＋ｃ ★ｒｄ）ｐｅｔＪ—ｐｅｅｔ）ｌａ（ ★（ｂｓｌｎｒｓｎｌＪ（）１
行为研究，ＳＰＯ同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系】统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算

基于PSO的PID控制器参数优化研究

基于PSO的PID控制器参数优化研究摘要：本次设计的是基于PSO算法的PID控制器参数优化设计。

人们对PID控制器参数优化的研究是紧跟在它产生之后的，现在常用的优化整定方法有两类，分别是工程和理论计算的方法。

工程整定方法操作简单而且方便，但是整定过程需要丰富的工程经验，理论算法只要知道被控对象的传递函数，就可以对控制器参数进行优化。

粒子群算法的形成是受到了群体智能的影响，它是一种启发式的全局搜索新算法，为了找到搜索空间中的全局最优解，粒子之间的合作方法既有竞争又有协作。

这种算法有概念容易掌握、程序容易实现、全局搜索能力强等特征。

本文采用粒子群算法进行PID控制器的参数优化，在MATLAB环境下进行算法编译并在SIMULINK中搭建框图进行仿真，同时使用单纯形法对同一个被控对象的PID控制器参数进行优化，对两种算法的优化性能进行了分析比较，发现粒子群优化算法不仅程序编写容易实现，优化速度快，而且优化效果比单纯行法的优化效果优越一些。

关键词：PID控制器；优化算法；粒子群优化算法；MATLAB1 引言PID控制是近年来工业生产中应用较广的一种控制方法，它以结构简单、便于操作、可靠性强、鲁棒性好等为优势。

它也是比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）控制的简称，它的控制过程是根据系统产生误差的比例、积分、微分的线性组合来调整确定，则PID控制器的控制性能由控制器参数、、决定。

对于PID控制器设计的核心问题之一，就是对参数的整定研究。

但对PID控制器的参数整定是较为困难的，因为现实中的控制系统变得较为复杂，多数的系统控制对象是时滞、高阶的、并为非线性。

因此有了PID控制优化算法的产生。

比如蚁群算法、神经网络算法、遗传算法和爬山法等。

而有优化最主要的是要比较高的收敛速度和寻到最小的位置点。

2 微粒群算法介绍微粒群算法是生物学家根据鸟群觅食的集体行动方式演化而来的。

一种基于粒子群算法的二自由度PID控制器优化设计

｛了仿真实验，仿真结果表明，系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性。；二自由度；粒子群算法
ｉ
【ｂｔｃ】ＰｒｃｗｒｐｉｉｔｎＡｇｒｈ肌ｅｅｔｅｐｉｉｔｎｍｔｄｔｓｌｅ叩一｛ＡｓａｔａｉｅａｏｔｚｉｌｉｍｉｒｔｌＳｍｍａｏｏｔｓｆｃｖｏｔｚｉｅｏｏｅｔｉｍａｏｈｏｖｈ
“
十“ ” “ “ 。ｒ “ 。 “ 一“
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ｔ【要】摘粒子群算法在解决复杂问题的优化设计上具有算法简单，计算速度快的优点，将粒子群｛ｉ算法引入到二自度ＰＤ控制器的参数整定中，由Ｉ用于改进二自由度ＰＩＤ控制器参数整定的效率并进行ｌ
一
种基于粒子群算法的二自由度ＰＤ控制器优化设计Ｉ
孔凡国邹慧君黄伟
（五邑大学机电工程系。－江门５９２）上海交通大学，２００（上海２０３）０００
ＤｅｉｎｆｒｗｏｄｇｅｆｒｅｏＰＩｏｎｒａｅｎｐｒｃｅｓｒｏｔｚｔｎａｇｒｈｓｇｏｅｒｅｏｅｄｍｃｔｂｓｄｏａｔｌｗａｍｐｉａｉｌｏｉｍｔｆＤｏｌｉｍｉｏｔ
Ｘｉ（ｍ＝Ｘ．‰ ）速度为Ｖ．，．产（Ｖ２…Ｖ）设第ｋ次迭代中粒Ｖｌ＇，存存单调变化的关系，同时它也具有内模控制的优点，可使系统子ｉ的速度为ｍ则在第ｋ１，＋次迭代中粒子ｉ的位置为：

粒子群算法优化模糊 pid

粒子群算法优化模糊 pid
模糊 PID 控制器是一种基于模糊逻辑的 PID 控制器，它结合了传统 PID 控制器和模糊控制的优点，可以更好地适应复杂的非线性系统。

粒子群算法是一种启发式全局优化算法，通过粒子间的合作与竞争来寻找最优解。

在模糊 PID 控制器的设计中，PID 参数的选择对控制器的性能有着重要的影响。

传统的 PID 参数整定方法往往需要依赖经验或者试错，而粒子群算法可以用于优化模糊 PID 控制器的参数，以提高控制器的性能。

具体来说，可以将模糊 PID 控制器的参数作为粒子群算法的搜索空间，通过粒子群算法的迭代来寻找最优的参数组合。

在粒子群算法中，每个粒子代表一个候选的参数组合，粒子的位置和速度可以根据粒子的历史最优位置和全局最优位置进行更新。

在优化过程中，可以通过模糊规则来调整 PID 参数的取值范围，以保证控制器的稳定性和鲁棒性。

同时，可以使用适应度函数来评价控制器的性能，以指导粒子群算法的搜索方向。

总的来说，使用粒子群算法优化模糊 PID 控制器的参数可以提高控制器的性能和自适应能力，是一种有效的方法。

基于量子粒子群优化算法的PID参数控制

第１２卷
第２２期
２１０２年８月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１Ｎｏ２２Ａｕｇ２２１２．．０１
１７ — １１ｆ０２２ —４９Ｏ６１８５２１）２５８－４
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｎｎｅｎｃｃｅｈｏｏｙａｄＥ￣ｅ６ｇｅ
出算法的有效性和所设计控制器的优越性。关键词量子粒子群ＰＤ参数Ｉ遗传算法Ａ自适应控制中图法分类号Ｔ３１６Ｐ０．；文献标志码
比例、分、分控制器简称ＰＤ控制器ｊ积微Ｉ。ＰＤ控制器是在工业过程中最常见的一种控制方Ｉ法，ＩＰＤ控制的优点是原理简单，用方便，棒性使鲁强，控制品质对过程变化的灵敏度较低，有无其具
优值附近，但后期的优化效率不高，使其局部搜索
能力较弱。
现提出了一种基于量子粒子群算法（ＰＯ）ＱＳ优化ＰＤ控制算法，Ｉ基本ＰＯ算法＿收敛速度快、Ｓ４运
余差功能，适用性较广，可用于各种工业控制。但保守的ＰＤ控制器参数整定采用手动调整，Ｉ其控制
⑥
２１ＳｉＴｃ．ｎｒ．０２ｃ．ｅｈＥｇｇ
基于量子粒子群优化算法的ＰＤ参数控制Ｉ
赵振江
（沈阳化工大学计算机科学与技术学院，沈阳１０４）１１２
摘
要
针对传统ＰＤ算法参数最优或接近最优确定较为困难，出一种量子粒子群（ＰＯ优化ＰＤ参数的算法。并用平Ｉ提ＱＳ）Ｉ

基于多目标粒子群算法的PID控制器设计

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｈｉｇｈｄｅｍａｎｄｓｏｆｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ，ｂｏｔｈｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎ
ｏｆｈｅｔｓｙｓｔｅｍ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎｌａＰＩＤｔｕｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇｓｉｎｇｌｅｔｒｇａｅｔｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉ — ｚａｔｉｏｎｌｇａｏｉｒｔｈｍ，ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｒｅｓｕｌｔｓｖｅｉｒｆｙｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．
ｔａｋｅｎａｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎｉｎｄｉｃｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄａｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．ＡｇｒｏｕｐｏｆＰｒｅａｔｏｏｐｔｉ —
ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌＰＩＤｔｕｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｍｉｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｗａｓｅｍ－

基于粒子群算法的PID控制器研究与应用

广泛的应用于参数的优化领域。图ＩＰＤ算法原理图ＩＰＤ算法在时域的方程式为：Ｉ
ＰＯ算法即粒子群优化算法，它是对鸟群觅食过程中的Ｓ迁徙和聚集的模拟，更确切地说是由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。该算法是利用局部个体的行为，而预测整个群体的运动趋势，目前在工业控制、函数参数
２１０２年第４期
（总第１０期）２
信息通信
ＩＮＦＯＲＭＡＴＯＮ＆ＣＯ＾仉ＣＩＮＩＡＴＩＯＮＳ
２ｌ０２
（ｕ．Ｎ２）Ｓｍｏ１０
基于粒子群算法的ＰＤ控制器研究与应用Ｉ
孙静
（乡职业技术学院，新河南新乡４３０）５００
（）２使用形态学的开．闭运算和闭．开运算可以去除脉搏信
搏波检测算法［］电子测量技术，０ｌ３（）７９Ｊ．２１，４６：１７［】胡学龙．７数字图像处理（２版）Ｍ］北京：第［．电子工业出版
社，０１１５１２２１：７．８
号图中小于结构元素的噪声。
时域方程中的后两项可以用数值逼近法近似。下列方程式的采样周期为Ｔ采样点ｔｋ＝Ｔ。
ｒＩ１
优化等方面。本文将利用粒子群算法对ＰＤ控制器的参数进Ｉ
行优化研究。
１基于粒子群算法的ＰＤ参数优化Ｉ
１１Ｉ．ＰＤ控制器ＰＤ控制是将偏差的比例、Ｉ积分和微分通过线性组合构成
性、适应性和鲁棒性，而验证了优化方案的可行性和有效性。进关键词：粒子群算法；比例积分微控制器；参数整定参中图分类号：Ｐ７文献标识码：文章编号：６３１３（０２０—０５２Ｔ２３Ａ１７．１１２１）０３— ４０

基于粒子群算法的PID控制器参数优化

由适应值来评价。在每一次迭代过程中，粒子都通过跟踪两个 “ 极值 ” 来更新自己，即个体极值
（ｐｂｅｓｔ）和全局极值（ｇｂｅｓｔ）。每个粒子在飞行过程中所经历过的最优位置是粒子本身找到的最优解，相应的适应值称为个体极值，是粒子自身的
小判断位置的优劣。第ｉ个粒子的速度记为：ｖ。＝（ｖｖ … ，ｖ），ｉ＝１，２，… ，ｍ。第ｉ个粒子自身所经历过的最优位置记为Ｐｉ＝（ＰＰｉ：，… ，Ｐｉ），ｉ＝１，２，… ，ｍ，个体极值为ｐｂｅｓｔｉ。整个
基于粒子群算法的ＰＩＤ控制器参数优化苗春艳。等
基于粒子群算法的ＰＩＤ控制器参数优化
ＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＰＳＯ
．
Ｃ２ｒ２（Ｐ（ｔ）一ｘ（ｔ）））（２）
在粒子群算法中，可以把每个备选解想象成Ｎ
维搜索空间上的一只鸟，称之为 “ 粒子” 。粒子以
一
Ｘｉ＇
ｎ
（ｔ＋１）＝Ｘｉ（ｔ）＋ｖ（ｔ＋１）
［关键词］粒子群算法；ＰＩＤ控制器；目标函数；惯性权重［中图分类号］ＴＰ２７３［文献标识码］Ａ

无刷电机粒子群PID算法的优化研究

果证明，此算法具有较好的快速性、定性和鲁棒性。稳关键词：粒子群；体极值；个全局极值；无刷电机；棒性鲁
中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：０１４５（０８１ — ０５０１０ — ５１２０）１０６ — ３
０引言
无刷电机的控制算法是目前电机控制研究的关键技术。性能更高、格更低的ＰＤ控制器应用于直流价Ｉ无刷电机控制系统中，善了无刷电机的性能，宽了改拓电机的应用领域 ” ，而对于ＰＤ系数的整定一直没然Ｉ
ｔｚｔｎ（ＳｉａｉＰＯ）ａｇｒｈａｒｓｎｅｏｔｎｈｏｆｃｅｔｆＩｍｉｏｌｏｉｍｗｓｐｅｅｔｄｔｕｅｔｅｃｅｉｉｎｏＤ．ＴｅｌｅｒｍｅｈｄｗｓａｏｔｄｔａｉｎｎｎｒｉｌＯ — ｔＰｈｉａｔｏａｄｐｅｏｌｍｅｔｅｔＩｎｇｉａＣｌ
ＯｐｉｉａｉｎｒｓａｃｆＰＳ－ＤｌｏｉｈｆｒｔｅｂｒｈｌｓＣｏｏｔｍｚｔｏｅｅｒｈｏＯＰＩａｇｒｔｍｏｈｕｓｅｓＤｍｔｒ
ＲＥＮＹＵ．ＸＶＸｉｏｂｉａ｜ａ
度精度控制不够、应速度慢等，主要原因是对ＰＤ控制器的系数整定没有一个更合理的方法。在充响其Ｉ分考虑了无刷电机的这种机械特性的基础上，出了一种改进的粒子群算法，ＰＤ系数进行了整定，提对Ｉ并采用了线性方法调准速度权值，用反余弦函数构造加速因子的调整策略Ｍａａ／ｉｕｉ采ｔｂＳｍｌｋ仿真结ｌｎ

粒子群算法优化pid参数

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，可以用于求解非线性、非凸、多峰和高维等优化问题。

在PID 控制器参数优化中，PSO 算法可以用来寻找最优的PID 参数组合，以达到最优的控制性能。

下面是PSO 算法用于PID 控制器参数优化的一般步骤：
1. 初始化：随机生成粒子群的位置和速度，初始化全局最优解和局部最优解。

2. 计算适应度：对于每一个粒子，计算其适应度值，即PID 控制器的控制效果。

3. 更新位置和速度：根据粒子的当前位置和速度，更新其位置和速度，以使其适应度值最大。

4. 检查个体最优解和全局最优解：检查每个粒子的适应度值是否有更新，并更新全局最优解。

5. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，例如最大迭代次数或者适应度值达到预设阈值。

6. 输出结果：输出最终得到的PID 参数组合，并应用到实际控制系统中。

在实际应用中，PSO 算法可以通过不断迭代优化PID 控制器的参数，以达到最优的控制效果。

同时，可以通过调整粒子群的初始位置和速度、权重系数、停止准则等参数，进一步提高算法的收敛速度和精度。

基于粒子群优化算法的分数阶PID控制器设计

收发功率差值得出通道衰减值。

最终形成一年12组数据。

由于川气东送光传输战场多，链路长，故上述操作耗时耗力，且易出错。

而自用VBA 实现光传输数据统计分析系统后，上述工作全部程序自动完成，操作简单，运行稳定准确，为项目部线上工作人员节约大量人力物力。

通过对光传输网管功能的补充，使项目部对光传输系统的维护更加专业化，面对甲方的严格要求也能从容面对。

操作界面见下图：3.2拓展功能分析上述功能是为了实现数据的纵横比较：①各离散值与厂家给出的对应参考值比较，由此可以比较出不在正常工作值域的光板和链路。

②通道衰减值全年统计比较，可以便于我们分析比较链路的使用时长对链路衰耗的影响。

我们在上述功能的基础上，还可以开发出更多有用的拓展功能，如全年通道衰减值与我们的光缆中断工作统计离散数据分析比较光缆接续对链路衰减的影响，和光缆正常使用能承受的中断接续次数等等。

我们不用再为第一手的离散数据而烦恼，而且还可以利用第一手的数据快速的研究分析，提升我们的专业技术实力和形象。

4总结与期望经过对已编写的VBA 光功率统计分析系统的半年使用，程序运行稳定正常，大大提高了项目部川气东送的工作效率，完成程序自动化对以往人工操作的替换。

正是基于上述程序功能的实现，验证了VBA 编程在川气东送光传输系统中的可利用性。

项目部可以在上述程序的基础上拓展更多有用的功能和研究需求，不断完善系统功能，提升单位技术实力，摆脱对设备供应商的严重技术依赖，实现单位资源节约和市场稳定及拓展的发展要求。

作者简介:许磊（1981-），男，湖北新州人，汉族，副主任师，工程师，研究方向：信息工程。

1概述PID （比例（proportion ）、积分（integration ）、微分（differentiation ））控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器[1,2]。

PID 控制器操作起来简单易理解，广泛的运用于生活当中。

基于粒子群算法PSO的PID控制器优化设计资料

将以上参数代回图2所示的仿真模型，等到的单位阶跃响应曲线如图6所示。由图5可知，算法优化过程中，性能指标ITAE不断减小，PSO不断寻找更
优的参数。由图6可知，对于不稳定的被控对象，由PSO设计出的最优PID控制器使得Kp、Ki、Kd的选择合理，很好地控制了被控对象。
结果分析
图4 PSO优化PID得到的Kp、Ki、Kd变化曲线
结果分析
图5 PSO优化PID得到的性能指ห้องสมุดไป่ตู้ITAE变化曲线
结果分析
图6 PSO优化PID得到的最优参数对应的单位阶跃响应曲线
粒子群算法实现
根据粒子群算法的基本原理，粒子在搜索空间中的速度和位置根据以下公式确定：
x 其中，表示粒子群的位置；表示粒子群的速度；为惯性因子；
C1、C2为加速常数；r1、r2为[0，1]区间的随机数;Pt是粒子迄今为止搜素到的最优为止；Gt是整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置。
粒子群算法实现
图3 PSO优化PID的过程示意图
设计优化过程
图3中，粒子群算法与Smiulink模型之间连接的桥梁是粒子（PID控制器参数）和该粒子对应的适应值（即控制系统的性能指标）。
优化过程如下：PSO产生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、 ki、Kd，然后运行控制系统的Simulink模型，得到该组参数对应的性能指标，该性能指标传递到PSO中作为该粒子的适应值，最后判断是否可以退出算法。
图2 Simulink环境下的PID控制系统模型
解题思路及步骤
优化设计过程利用粒子群算法对PID控制器的参数进行优化设计，其过程如图3所示。
粒子群算法（PSO）

基于改进粒子群算法的PID参数整定

（）
一ｏ ¨ 珥ｃ（）ｓ
（０ ≤ ６０一６０≤ ０）

２仿真结果）搜索空间维数Ｄ设为３，始化群体个数 Ⅳ设０初
为３，０最大迭代次数设为１０。对各函数分别进００
行１０次随机测试，真曲线如图１～图４所示。０仿
・
１・６
工业仪表与自动化装置表１仿真结果
２１第２期０２年
进化方程做出了调整，证了粒子在进化过程中优保秀信息的及时共享，过仿真可以看出改进的算法通ＭＣＳＰＯ在收敛速度和精度上都有所改善。
粒子群算法的全局和局部搜索能力的平衡主要由惯性权重控制。当值较大时，法具有较强的算全局搜索能力；Ｗ较小时，法有较强的局部搜而算索能力。比较好的做法是在搜索的前期值较大，以便得到位置较好的粒子，后期减小Ｗ值，加在使
［］ＳｉＥｅｈｒＲＣＡｍｄｆｄｐｒｃｅｓａｍｏｔｚｒ２ｈＹ，ｂｒａ．ｏｉｅａｉｗｒｐｉｅｔｉｔｌｍｉ
为验证基于上述改进的粒子群优化算法的ＰＤＩ参数优化整定方法的有效性，选取一个典型的二阶被控对象进行ＰＤ参数的寻优运算与仿真。Ｉ
献［］出过多粒子协同寻优方式ＣＳ，５提Ｐ０但是这种进化是在进化到一定阶段的协同，文通过改进粒该子进化方程，出一种实时交互信息的协同方式提

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定
蒋凌云;魏庆来;张峰华;王博宇;张俊康;韦欣彤
【期刊名称】《控制工程》
【年(卷),期】2024(31)3
【摘要】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。

【总页数】8页(P470-477)
【作者】蒋凌云;魏庆来;张峰华;王博宇;张俊康;韦欣彤
【作者单位】中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室;中国
地质大学(北京)信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
【相关文献】
1.基于改进粒子群优化算法的PID参数整定
2.基于粒子群优化算法的PID控制器
参数整定3.基于改进粒子群优化算法的PID控制器整定4.基于改进粒子群算法的PID控制器参数整定优化5.基于改进粒子群优化算法的四旋翼PID参数整定研究
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基于粒子群算法的PID参数优化

�
[
� -0. 4
� 4），参数范围为（0 ， 1），参数范围为（0 ， 1），粒子群 � � PI D 控制器就是通过调整、、，这 3 个参数来 � 种群规模为 20 ，迭代次数为 50 ，的取值根据迭代的次
1
]
使系统的控制性能达到给定的要求。从优化的角度来 � � 数线形减小，初始值为 1. 5 ，最终值 0 . 4。 2 = 3 = 2。说就是在这 3 个变量的参数空间，寻找最优值使系统的 PI D 参数粒子群算法寻优结果如表 1 所示。表 1 控制性能达到最优。无疑这 3 个变量的参数空间是很大的。手工整定法建立在经验的基础上，从根本上来说是一种试凑法，对较大的参数空间它往往难以找到较优的结果，而基于其它优化方法的一些解析法也常常因对象模型的不确定而难以得到全局最优解。为优化 P I D
� � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � F . 1 PI D 社会性行为的模拟。在粒子群算法中，每个粒子表示
� � � 1 2
…，），每个粒子的速度向量 =（ 1 ， 2 ， …，）。 � � �2ຫໍສະໝຸດ 粒子群算法在 PI D 参
� � � � � � � � � � � + （）+ （） � � � � � � � � +1 = 1 2 ， 3 ，0 引言（1 ） � � � � + � � � +1 = + 1 在工业过程控制的发展史上， PID 控制是历史最 � � 式中：1 是惯性权重； 2 、 3 是加速度常数。从社会心悠久、生命力最强的控制方式。国内外 90 % 以上的 � 理学的角度解释，1 表示粒子对自身当前情况的依赖回路仍然采用 PI D 控制器， PI D 控制器在工程控制中 � 情况；表示粒子对自身经验的依赖情况；表示粒子占重要的地位。 PI D 控制器被广泛应用主要是因为其结构简单、实际中容易被理解和实现，而且许多高

基于粒子群算法液压伺服系统PID参数的优化

液压伺服系统是在液压传动和自动控制理论基础上建立起来的一种自动控制系统。由于其优良的动态性能，在机械行业得到了广泛应用，通常在一些简单的液压伺服系统中，我们采用传统ＰＩＤ控制方法对系统进行控制就能得到较好的控制效果，然而随着社会的进步，液压技术与自动化水平也相应提高，人们在对一些复杂的液压伺服系统进行控制时，由于系统的非线性、滞后性和时变性等特点，用传统ＰＩＤ控制方法很难对这些系统进行有效的控制，为此就需要采用一些新型的控制策略对系统进行控制［１］。近几十年来，一些新型的智能算法（如神经网络、遗传算法、免疫算法）被人们相继提出，这些算法具有通用性和鲁棒性好、算法简单以及并行处理等优点，对于一些传统ＰＩＤ控制算法不能较好控制的复杂系统，选取合适的智能控制算法可以取得好的控制效果。随着这些算法的逐渐成熟，在复杂的液压伺服系统中的应用也越来越多。当然，这些算法也有一些缺陷，如遗传算法，其主要缺点为： ① 容易早熟，其算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解； ② 涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题； ③ 稳定性差，因为遗传算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能得到稳定的解。为了克服液压伺服系统中传统ＰＩＤ控制器的不足，本文拟采用粒子群优化算法来调整液压伺服控制系统中的

基于混沌粒子群优化算法的数字PID参数整定

动态响应曲线。通过分析几种算法整定ＰＤ参数的结果，明ＣＳＩ表ＰＯ具有更好的优化效果。关键词：变换器；混沌粒子群优化算法；控制器；参数整定
中图分类号：Ｍ６Ｔ４文献标识码：Ａ文章编号：００１０２１）００６ — ３１０ — ０Ｘ（００１ — ０２０
ｍｉａｉｎ，ｅｅｉｌｏｔｍｓｔａｒｎｔｅｉｓａｌｔｎｏｏｖ￣ｒＳｄｇｔＩｏｔｌｒｐｒｍｅｅ．ｎｅｕｎｙｚｔｏｇｎｔａｇｒｈｏｃｒｙｏｈｎｔａｉｆｃｎｅｅ ’ ｉｉＰＤｃｎｒｌａａｔｒＣｏｓｑｅｔ，ｃｉｌｏｌａｏｅｌｔｒｅｄｆｒｎｔｏｓｏｇｒｔｍｒｂａｎｄｔｐｉｚＩａａｔｒｓｗｅｌａｈｅｐｎｅｃｒｅｏｃｒｈｅｉｅｅｔｍｅｈｄｆａｏｈａｅｏｔｉｅｏｏｔｌｉｍｉｅＰＤｐｒｍｅｅｓａｌｓｔｅｒｓｏｓｕｖｓｃｎｅｎ— ｉｇｏｔｕｏｔｇｙａｃＦｒｈｒｒｔｅｒｓｌｆＰＤｐｒｍｅｅｒｕｌｅｆｒｅｏｄａｏｔｇｙａｃｒ－ｎｕｐｔｖｌｅｄｎｍｉ．ｕｔｅｍｏｅ，ｈｅｕｔｏＩａａｔｒａｅｆｌｐｒｍｄｔｒｗｖｌｅｄｎｍｉｅａｓｙｏａｓｏｓｕｖｓｏｈｕｐｔｒｕｈａｎｌｓｆｓｖｒｌｃａｓｆａｉｎｆＰＤａａｔｒｓｔｌｏｔｍｕｉｇｉｐｎｅｃｒｅｆｔｅｏｔｕ．ｏｇｈＴｎａａｙｉｏｅｅａｌｓｉｃｔｓｏＩｐｒｍｅｅａｏａｇｒｈｔｎｎ，ｔｓｉｏｓｉｃｎｂｏｃｕｅｈｔＣＳｃｎｐｏｉｅｂｔｒｏｔｚｔｎａｅｃｎｌｄｄｔａＰＯａｒｖｄｅｔｐｉａｉ．ｅｍｉｏＫｅｗｏｄｃｎｅｔｒｈｏａｔｌｗａｐｉｚｔｎ；ｃｎｒｌｒａａｔｒｔｎｎｙｒｓ：ｏｖｒ；ｃａｓｐｒｃｅｓｒｏｔｅｉｍｍｉｉａｏｏｔｌ；ｐｒｍｅｅｕｉｇｏｅ

基于改进粒子群算法的PID参数整定

基于改进粒子群算法的PID参数整定张索峰;李平【摘要】A modified particle swarm optimization algorithm is proposed, in which evolution equation of particle is improved for enhancing information among swarms. This method proposed one kind improved PSO algorithm, based on the analysis of the basic functions. The provided method was proved feasible by its application to the PID controller parameter installation and was of better superiority through the MAT-LAB simulation.%提出一种改进的粒子群算法,算法中对粒子的进化方程进行了改进,以此来增加种群间信息的共享.通过典型函数的测试,验证了改进粒子群算法具有较好的优化性能.将改进后的.算法应用到PID参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】3页(P14-16)【关键词】PID控制;PSO算法;参数【作者】张索峰;李平【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP180 引言优化问题体现在生活的方方面面，因此如何寻优、怎样寻得最优解往往是人们最为关注的问题。

粒子群算法(PSO)［1］是一种群智优化算法，自从出现以来在解决实际问题中体现出强大的能力。