基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制
基于粒子群算法的PID控制器优化设计
基于粒子群算法的PID控制器优化设计1.引言PID控制器是工业应用中最常用的一种控制器,其可以根据系统的误差来产生控制信号,从而达到稳定、快速、精确控制系统的目的。
然而,传统的PID控制器存在参数调节不便、系统抗干扰性差等问题。
为了解决这些问题,本文采用粒子群算法优化PID控制器参数,提高系统的控制性能。
2.粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群、鱼群等动物群体的行为,并将其应用于参数优化等问题中。
算法的核心思想是通过不断地更新最优粒子位置和最优位置,从而逐步优化目标函数。
3.PID控制器模型PID控制器包括比例、积分和微分三个环节,其控制信号的计算公式为:u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt,其中e(t)为系统的误差,Kp、Ki、Kd为比例、积分和微分增益。
4.粒子群算法优化设计粒子群算法的核心是粒子的个体速度和位置更新,根据目标函数的相对大小来调整更新的方向和距离,从而找到更优的解。
在PID控制器的优化设计中,可以将粒子视为PID控制器的参数向量,即粒子的位置表示PID参数。
4.1适应度函数设计适应度函数是粒子群算法优化的关键,其评价了每一个粒子的好坏。
在PID控制器的优化设计中,可以选择系统的稳态误差、超调量、响应时间等指标作为适应度函数。
4.2粒子的速度和位置更新粒子的速度和位置更新公式如下:v(i+1) = w * v(i) + c1 * rand( * (pbest(i) - x(i)) + c2 * rand( * (gbest - x(i))x(i+1)=x(i)+v(i+1)其中,v(i)为第i代粒子的速度,x(i)为第i代粒子的位置,w为惯性权重,c1和c2为加速因子,rand(为随机数函数,pbest(i)为第i代个体的历史最优位置,gbest为全局最优位置。
4.3粒子群算法的优化过程根据上述速度和位置更新公式,可以得到粒子群算法的优化过程:1)初始化种群:随机初始化粒子的位置和速度。
基于粒子群算法的PID控制器优化设计
基于粒子群算法的PID控制器优化设计PID控制器是一种经典的控制器,适用于很多控制问题。
它由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个环节构成,可以根据系统的反馈误差进行相应的调节,并实现系统的稳定控制。
然而,传统的PID控制器设计可能无法达到最优性能,因此可以采用PSO算法来优化PID控制器的参数。
PSO算法的基本思想是通过模拟粒子在空间中的移动,根据个体经验和群体信息不断调整位置,从而找到最优解。
具体步骤如下:1.初始化粒子的位置和速度。
粒子的位置表示PID控制器参数,速度表示参数的变化量。
2.根据当前位置计算适应度函数值,即系统的控制误差。
适应度函数值越小,表示当前位置越优。
3.选择个体历史最优位置和群体历史最优位置。
4.更新粒子速度和位置。
根据个体历史最优位置和群体历史最优位置进行速度更新,从而改变下一步的方向。
5.判断是否达到终止条件。
例如,达到最大迭代次数或达到目标误差范围。
6.如果未达到终止条件,则返回步骤3继续迭代;否则,输出最优解。
通过PSO算法优化PID控制器的参数,可以使系统的控制性能得到提升。
在优化过程中,粒子群算法利用了个体和群体的经验,具有较好的全局能力和收敛性,能够找到较优的PID控制器参数。
相比于传统的试错调参方法,PSO算法更加高效、自动化,可在较短的时间内得到较优的解。
需要注意的是,PSO算法的性能可能受到一些因素的影响,如粒子数量、惯性权重、学习因子等。
为了获得更好的优化效果,可以通过参数调节、改进算法等方式进行优化。
总之,基于粒子群算法的PID控制器优化设计能够帮助改进传统PID 控制器的性能,提高系统的稳定性和控制精度。
这种方法具有广泛的应用前景,可在各个领域的控制问题中发挥作用。
基于改进粒子群优化算法的分数阶PID控制器
DCWTechnology Analysis技术分析75数字通信世界2024.03随着近年来科技的不断进步,工业和医疗对科技的要求也越来越高。
在20世纪90年代Pod lubny 提出,将传统PID 控制器引入微分阶次μ和积分阶次λ,增加了FOPID 控制器的控制范围[1-2],控制精度大大提高,在被控对象的控制过程中也可以更加灵活地操作。
相比于传统PID 控制器,FOPID 控制器增加了两个参数,在参数整定方面,FOPID 控制器变得更加复杂。
传统控制中采用整数阶PID 控制器是因为缺少求解分数阶微分方程的数学工具,FOPID 控制器虽然可以解决许多复杂难题,但是参数整定的问题如果不能得到有效解决依然不能得到广泛推广,于是参数整定的问题成为分数阶PID 控制的研究热点。
相比于常见的频域幅值裕量法和主导极点法,采用优化方法可以缩减很多工作量。
优化方法最重要的一环就是获得优化参数,在控制系统的控制过程中正是借用这些参数提升系统性能的,利用粒子群(Particle SwarmOptimization ,PSO )优化算法是当下获取参数运用比较广泛的新型算法。
1 分数阶微积分及分数阶PID控制器1.1 分数阶微积分整数阶微积分通过延伸的方式推出分数阶微积分,只要不是整数阶次的微积分就可以被定义成分数阶微积分。
若想实现多种阶次的微积分也需要依靠分数阶微积分,分数阶微积分的算子能在整数阶微积分算子的基础上拓展得到,表达式如下:(1)式中,为分数阶微积分算子;下限中积分或微分用a 表示;上限中积分或微分用t 表示;阶次用表示。
下面四个公式是分数阶微积分中使用最多的定义。
基于改进粒子群优化算法的分数阶PID控制器李小松,孙志敏(太原科技大学电子信息工程学院,山西 太原 030024)摘要:针对控制系统控制性能不稳定的问题,实践中可在控制系统里设定一种分数阶PID控制器。
相比于整数阶PID控制器,分数阶PID控制器增加了λ和μ两个控制参数,这样可以让控制器在控制过程中拥有更好的性能,但同时也使得参数整定使用更加困难。
基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定_陈俊风
收稿日期:2005-06-25第23卷 第08期计 算 机 仿 真2006年08月文章编号:1006-9348(2006)08-0158-03基于粒子群优化算法的PI D 控制器参数整定陈俊风,范新南,苏丽媛(河海大学计算机及信息工程学院,江苏常州213022)摘要:PI D 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P I D 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PI D 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P I D 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P I D 控制器参数进行了寻优研究。
仿真结果表明,该方法比一般PI D 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。
关键词:粒子群优化算法;控制;参数整定中图分类号:TP273.2 文献标识码:ASelf-tun i ng of PID Para m eters B ased on Partic le S w ar m O pti m iza tionCHEN Jun -feng ,FAN X in -nan ,S U L i-yuan(C o llege o f Com pu ter &In form ation Eng i neer i ng ,H oha iU n iv .,Chang zhou Jiang su 213022,Ch ina)AB STRACT :T he pe rfo r m ance o f P I D con tro ll e r comp letely depends on t he pa ra m e ter tun i ng and opt i m izat i on ,w h i ch are difficult prob lem s for genera l P ID contro ller .Ba sed on the charac ter istic of pa rticle s w ar m op ti m iza ti on(PSO )a lgo rithm wh ich sea rches the param ete r space concurrently and effic i ent l y ,a nove l de si gn m e t hod for de ter m in i ng the opt i m a l P I D contro ller pa ram eters usi ng the partic le s w ar m opti m iza tion (PSO )algo rit hm is presented i n th is pape r .A new per for m ance cr iter i on function is a lso de fi ned to esti m ate t he per form ance o f the P ID contro ller .U s i ng the se cond -o rder sh i p contro l sy ste m a s study ing ob ject ,PSO algo rit hm is used to sea rch opti m a l param ete r of P ID contro ller .T he si mu lation results i ndica te that the contro l per form ance o f the P I D based on PSO is bette r than that of the genera l P I D pa ram eters tun ing m e thods and posse sses ce rta i n eng i nee ring va l ue .K EY W ORDS :P artic le s w a r m opti m iza tion(PSO );Con tro;l Pa ram eter tun i ng1 引言P ID 控制技术是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高,被广泛应用于工业过程控制中[1]。
基于改进粒子群算法的PID控制器参数优化(1)
收稿日期:2008-08-07 修回日期:2008-08-14第26卷 第9期计 算 机 仿 真2009年9月文章编号:1006-9348(2009)09-0156-04基于改进粒子群算法的PI D 控制器参数优化罗 豪,雷友诚(湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082)摘要:粒子群优化算法是一种性能优越的寻优算法,但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥,同时PI D 控制器是一类广泛使用的控制器,其参数的选取可等效为优化问题,在标准微粒子群算法的基础上,分析了惯性权重对不同粒子的影响,提出了一种基于适应度值的多惯性权重动态调整机制,同时针对标准微粒子群算法易陷入局部最优的特点,引入混沌扰动机制,利用混沌的遍历性、随机性来改善种群的多样性,并将该方法用于P I D 控制器参数整定,仿真结果表明了方法的有效性和优越性。
关键词:微粒子算法;多惯性权重动态调整;混沌扰动;比例积分微分控制器中图分类号:TP273 文献标识码:BOpti m izati on of PI D Controller Para m erters Based onI mproved Particle S war m A l gorith m sL UO H ao ,LE I You-cheng(Co llege o fM echanical Eng i nee ri ng ,Hunan U n i v ers it y ,Changsha H unan 410082,Ch i na)AB STRACT :P arti c l e S w ar m Opti m izer is a probability a l go rith m w ith excell ent perfor m ance .But t he pre ma t ure phe -no m enon li m its the e ffect of PSO.P ID contro ll er i s a w ide l y used controll er ,its perfor m ance depends on t he opti m ization of P I D contro ller para m erters .Based on the standard PSO a l go rith m ,the i nfl uence o f i nertialw e i ght on different particles i s ana l yzed ,and a M u lti-w e i ght dynam ic ad j usti ng mechanis m based on fitness value is proposed .In v i ew the d isad -vantage that the standard PS O a l gor it h m s w ou l d easil y be trapped i n l oca l opti m u m,t he paper i ntroduces t he chaos per -turbati on m echan i s m to i m prove the s war m variety by usi ng rando m icity and ergodicity ,and this i m proved PS O is utilized to opti m ize P ID controller paramerters .S i m u l a tion results show tha t this m et hod is effecti ve and execllent .KEY W ORDS :P arti c le s wa r m opti m ization a l go rith m;M ulti-we i ght dynam ic adj usti ng ;Chaos pe rt urba tion ;P ID con -tro ller1 引言P I D 控制是工业过程控制中应用最广泛的策略之一,因此P I D 控制器的参数优化成为人们广泛关注的问题。
基于量子粒子群优化算法的PID参数控制
基于量子粒子群优化算法的PID参数控制赵振江【摘要】In view of the traditional PID algorithm parameters to an optimal or near optimal identification is more difficult. A kind of quantum particle swarm optimization ( QPSO) algorithm for PID parameters put forward , and squared error moments of the integral function is used to the fitness criterion, in order to overcome the genetic algorithm (GA) to optimize the efficiency is not high, the local search ability is weaker. Using servo motor mathematical model a simulation is made , the results show that the quantum particle swarm optimization of PID parameters is fast algorithm and avoids premature defects, and show the effectiveness of the proposed algorithm and the superiority of the designed controller.%针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难,提出一种量子粒子群(QPSO)优化PID参数的算法.并用平方误差矩积分函数作为适应度判据,以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法(GA)优化效率不高,其局部搜索能力较弱的缺陷.并使用伺服电动机数学模型进行仿真,结果表明量子粒子群优化PID参数速度快,避免早熟缺陷,同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)022【总页数】4页(P5489-5492)【关键词】量子粒子群;PID参数;遗传算法;自适应控制【作者】赵振江【作者单位】沈阳化工大学计算机科学与技术学院,沈阳110142【正文语种】中文【中图分类】TP301.6比例、积分、微分控制器简称 PID控制器[1]。
基于粒子群算法的PID控制器研究与应用
P O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
21 02年第 4期
( 总第 10期) 2
信 息 通 信
I NFORM AT ON & CO^ 仉 C I NI ATI ONS
2 l 02
(u . N 2 ) Sm o 1 0
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4 3 0 ) 5 0 0
() 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 ,0 l3 ( )7 9 J. 2 1 ,4 6 :17 [】 胡学龙 . 7 数字图像 处理 ( 2版)M]北京: 第 [ . 电子工业出版
社 ,0 1 1512 2 1 :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。
r I 1
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
11 I . P D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 :P 7 文献标识码 : 文章编号 :6313(020—05 2 T 23 A 17.112 1 ) 03— 4 0
基于粒子群算法PSO的PID控制器优化设计资料
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)
免疫遗传算法及在PID控制器设计中的应用
在免疫系统中,外来的细菌、病毒等“非己”物质称为
抗原,负责识别和清除抗原的是抗体。抗体与抗原的匹配程 度用亲合力(affinity)表示。当亲合力超过某一阈值时,即 表示抗体与抗原匹配成功,免疫应答(immune response)过 程被启动。
此时,与外来抗原匹配的免疫细胞(B细胞)被激活 (activation),并大量增生(proliferation),分泌出抗体, 这些抗体与抗原相结合而将抗原消灭。那些能够参与免疫应 答的细胞,会被记忆下来而长期保存在免疫系统中。
在进行克隆操作时,在遗传算法中,个体的选择概率 仅与适应度有关;而在免疫遗传算法中,个体的选择概率 则既与适应度也与浓度有关。与遗传算法相比,免疫遗传 算法具有更好的群体多样性保持能力和学习能力,其收敛 性也更好[7]。 下面,我们首先对免疫遗传算法中几个重要的物理量 给出新的定义方法和计算公式,然后对遗传算法中的“精 英保留”策略进行介绍,以此为基础提出一种新的、改进 的免疫遗传算法。
两者在相似度指标
中的相对重要性进行调整。
这种调整,对免疫遗传算法在进化过程中同时兼顾群体
的多样性和收敛速度以保证快速获得高质量的解是非常重要
的。
例如,如果希望抗体的结构相似更重要,那么我们可 以选取较大的 值 ( 1)。此时,由于欧氏距离受到更大 限制,实际上也就是降低了抗体的浓度水平,使群体的多 样性增加。在这种情况下,虽然算法的收敛速度可能会减
以及一些进化算法,如:
遗传算法
[21] (Genetic Algorithm ) [22] [23]
模拟退火算法 微分进化算法 蚁群算法
(Simulated Annealing) ( Differential Evolution)
基于粒子群优化算法的自适应PID控制器设计
基于粒子群优化算法的自适应PID控制器设计粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的全局优化方法。
PSO算法的核心思想是模拟鸟群搜索食物的行为,通过模拟种群的移动过程来寻找全局最优解。
在近年来的科学研究和工程控制中,PSO算法得到广泛的应用,尤其是在自适应PID控制器的设计中。
PID控制器是一种经典的控制方法,其三个参数分别是比例系数、积分系数和微分系数。
在传统的PID控制器中,这三个参数的大小是固定的,无法根据外部环境的变化进行调节。
这可能会导致控制器的响应时间较慢,控制效果不佳。
为了解决这个问题,人们提出了自适应PID控制器的概念。
自适应PID控制器是基于反馈调节的控制系统,其参数可以根据外部环境的变化而实时调节。
在控制器的运行过程中,可以根据实际输出值和期望输出值之间的误差来实时调节PID控制器的参数。
这使得控制器可以自适应地调节其参数,从而更好地适应复杂的控制环境。
PSO算法是一种典型的优化算法,其可以用于自适应PID控制器的参数调节。
在使用PSO算法优化自适应PID控制器的过程中,需要将PID控制器的三个参数分别作为种群中每个粒子的维度进行考虑。
每个粒子代表着一组PID控制器参数,种群中的所有粒子共同构成了一个参数空间,称为搜索空间。
在运行PSO算法之前,需要定义目标函数。
在自适应PID控制器设计中,目标函数通常定义为PID控制器输出值与期望输出值之间的误差平方的加权和。
目标函数越小,表示自适应PID控制器的控制效果越好。
在使用PSO算法进行自适应PID控制器的设计时,需要定义如下的步骤。
1. 初始化种群初始化种群中的每个粒子,将其位置随机生成在搜索空间中,并给每个粒子随机分配初速度。
2. 计算适应度值对于每个粒子,通过输入控制系统的运行状态和控制参数,计算它的适应度值。
3. 更新全局最优解在整个种群中,记录具有最佳适应度值的粒子对应的控制参数。
基于免疫粒子群算法的PID参数整定与自适应
文献 [ 3 ] 尝试将粒子群 ( p a r t i c l e s w a m 3 o p t i m i z a t i o n ,
P S O ) 算法引入 P I D控制。P S O算法是 一种从 仿生学进
0 引言
在工业过程控制 中 , P I D控制具 有步骤 简单 、 鲁 棒 性 强等优点 , 被广泛应用于 各个领域 。据统计 , P I D控 制策略在实际控制 系统 中所 占的 比例超过 9 0 %, 而针 对P I D控制 器的参数整定和 自适应一直是最重要 的问
题所 在 Z i e g l e r 和 N i c h o l s 在1 9 4 2年设计 出了 z . N整 定公式 这 是最早 的 P I D参数整定方法 , 至今它还普遍 应用 在各种工业控制场合 。1 9 5 3年 , C o h e n和 C o o n 继 承和发展了 Z . N公 式 , 设 计 了一种考 虑被控 过程 时滞 大小 的 C o h e n . C o o n 整定公式 J 。
基于免疫粒子群算法的 P I D参数 整定与 自适应
邓
丽。 等
基 于免疫粒子群算法 的 P I D参数整定 与 自适应
P I D P a r a me t e r s Tu n i n g a n d Ad a p t a t i o n Ba s e d o n J m mu n i t V P a r t i c l e S wa r m Op t i mi z a t i o n
中图分 类号 :T P 3 9 1
P I D控 制器
参 数 自整定
M a t l a b
文 献标 志码 :A
A b s t r a c t :T o o v e r c o m e t h e d e m e r i t s o f p a r t i c l e s w a Y I T l o p t i m i z a t i o n( P S O)a n d i m m u n i t y a l g o i r t h m,i . e . ,e a s i l y f a l l i n t o p r e — m a t u r i t y a n d
基于粒子群算法的控制系统PID参数优化设计
基于粒子群算法的控制系统PID 参数优化设计摘 要本文主要研究基于粒子群算法控制系统PID 参数优化设计方法以及对PID 控制的改进。
PID 参数的寻优方法有很多种,各种方法的都有各自的特点,应按实际的系统特点选择适当的方法。
本文采用粒子群算法进行参数优化,主要做了如下工作:其一,选择控制系统的目标函数,本控制系统选用时间乘以误差的绝对值,通过对控制系统的逐步仿真,对结果进行分析。
由于选取的这个目标函数的解析式不能直接写出,故采用逐步仿真来实现;其二,本文先采用工程上的整定方法(临界比例度法)粗略的确定其初始的三个参数p K ,i K ,d K ,再利用粒子群算法进行寻优,得到更好的PID 参数;其三,采用SIMULINK 的仿真工具对PID 参数优化系统进行仿真,得出系统的响应曲线。
从中发现它的性能指标,都比原来有了很大的改进。
因此,采用粒子群算法的优越性是显而易见的。
关键词 目标函数;PID 参数;粒子群算法;优化设计;SIMULINKOptimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm OptimizationAbstractThe main purpose of this paper is to study the optimal design of PID parameter of the control system based on Particle Swarm Optimization and find a way to improve the PID control. There are a lot of methods of optimization for the parameters of PID, and each of them has its own characteristics. The proper methods need to be selected according to the actual characteristics of the system. In this paper we adopt the Particle Swarm Optimization to tune the parameters. To finish it, the following tasks should be done. First, select the target function of the control system. The target function of the control system should be chosen as the absolute value of the error multiplied by time. Then we simulate the control system gradually, and analyze the results of the process. Because the solution of the target function cannot be worked out directly, this design adopts simulation gradually. Second, this paper adopts the engineering method (the critical ratio method) to determine its initial parameters p K ,i K ,d K , then uses the Particle Swarm Optimization to get a series better PID parameters. Third, this paper uses the tool of SIMULINK to optimize the parameters of PID and gets the response curve of the system. By contrast with the two response curves, it is clearly that the performance has improved a lot than the former one. Therefore, it is obviously to find the advantages in using the Particle Swarm Optimization.Key word : target function; PID parameters; Particle Swarm Optimization; optimal design; SIMULINK目录摘要 ...................................................................................................... 错误!未定义书签。
基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制
PID 控制具有结构简单,实现方便,鲁棒性强,可靠性高的特 点,因而过程控制中多采用 PID 控制。本文采用免疫粒子群优化 算法实现 PID 控制问题 ,并对其抗干扰方面及其跟踪效果做了 讨论。
公式(1)主要通过三部分来计算粒子 i 新的速度; 粒子 i 前
一时刻的速度, 粒子 i 当前位置与自己最好位置之间的距离,粒
子 i 当前位置与群体最好位置之间的距离,粒子通过公式(2)计
算新位置的坐标,粒子通过公式(1)、(2)决定下一步的运动位置。
粒子群优化算法的步骤如下:
a. 初始化 初始搜索点的位置 及其速度 ,通常是在允
先设定的最大次数(或达到最小错误要求),则停止迭代,输出最
优解,否则转到 b.
《P LC 技术应用 200 例》
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《微计算机信息》(测控自动化 )2010 年第 26 卷第 4-1 期
粒子群(PSO)的一些基本特点:
基本 PSO 算法最初是处理连续优化问题的,也是多点搜索,
许的范围内随机产生的,每个粒子的 pbest 坐标设置为其当前位
置,且计算出其相应的个体极值(即个体极值点的适应度值),而全
局极值(即全局极值点的适应度值)就是个体极值中最好的,记录
该最好值的粒子序号,并将 gbest 设置为该最好粒子当前位置。
b. 评价每一个粒子 计算粒子的适应度值, 如果好于该粒
抗体多样性和免疫记忆是免疫系统的重要特性, 在免疫调 节中,那些与抗原亲和力大并且浓度较低的抗体会受到促进,而 与抗原亲和力小或浓度较高的抗体将会受到抑制, 以此保证抗 体的多样性; 免疫记忆是免疫系统将与入侵抗原反应部分的抗 体作为记忆细胞保留下来,对于同类抗原的再次侵入,相应的记 忆细胞被激活而产生大量的抗体。把这种多样性和免疫记忆特 性引入到粒子群优化算法中, 可提高算法的全局搜索能力而不 致陷入局部解。抗体(粒子)的浓度越小,则选择的概率越大,而抗 体(粒子)的浓度越大,则选择概率越小。这样,在保留高适应度个 体的同时,进一步确保了抗体(粒子)的多样性,能避免早熟现象。
基于免疫遗传算法的PID控制器参数优化研究
a t e sa d t e o t ls lt n a n i o y,tr u h t ei n i n n h p i ou i s a t d g ma o b h g mmu e ag r h o mo y c l ห้องสมุดไป่ตู้n n i o y c n e  ̄ — o h n lo i m f t me r el a d a t d o c n a s b t n r g lt n me h n s o e ei lo t m ,i r v sp p l t n d v r i n v i ste g o a e r h a i t i e u ai c a im f n t a g r h o o g c i mp o e o u ai ie t a d a od h l b l ac b l y,S o s y s i O
基于粒子群优化算法对PID参数的优化整定
2017年软 件2017, V ol. 38, No. 11基金项目: 辽宁省教育厅科学研究项目资助(NO. LYB201617);国家自然科学基金项目资助(61472169);辽宁省教育厅科学研究一般项目资助(NO. L2015204)作者简介:董楠楠,(1981-),女,山东,汉族,硕士研究生,研究方向:数据库和模式识别等;夏天,(1988-),男,硕士研究生,研究方向:数据库和模式识别等;王长海(1995-),本科,研究方向:计算机科学与技术。
基于粒子群优化算法对PID 参数的优化整定董楠楠,夏 天,王长海(辽宁大学信息学院,辽宁 沈阳 110035)摘 要: 本文首先介绍了PID 控制器,在此基础上提出了一种基于智能群算法对PID 控制器的比例、积分、微分三个参数进行优化整定的改进PSO 算法,并利用Mat lab 对 PID 工业控制器进行模拟仿真,利用仿真曲线进行直观的对比。
通过与标准PSO 优化算法及常规的Z-N 整定法的比较,结果表明基于改进PSO 算法对PID 的整定方法不仅能快速的从全局搜索出优化的整定参数,而且也能够大大地提升整定效果。
实验结果也表明该算法具体良好的收敛速度和稳定性,是一种具有高控制精度、高稳定性和快速性的PID 整定算法。
关键词: 群智能算法;改进PSO 算法;惯性权重;学习因子;PID 控制器;参数整定 中图分类号: TM306;TP18 文献标识码: A DOI :10.3969/j.issn.1003-6970.2017.11.013本文著录格式:董楠楠,夏天,王长海. 基于粒子群优化算法对PID 参数的优化整定[J]. 软件,2017,38(11):67-70An Improved Particle Swarm Optimization Approach forOptimum Tuning of PID ControllerDONG Nan-nan, XIA Tian, WANG Chang-hai(College of information,Liaoning University,Shenyang 110035, China )【Abstract 】: We have firstly introduced the PID controller, and proposed an improved particle swarm optimization approach based on swarm intelligent algorithm for the three parameters of PID optimum tuning, and we have used the Matlab for visual comparison with the simulation curve to compare our algorithm with the standard PSO algorithm and conventional Z-N tuning method. The result shows that the improved PSO algorithm can not only rapidly find the global search optimization, but also can greatly enhance the optimum effect and it is an algorithm with good conver-gence speed and stability, it is also a good PID tuning algorithm with high control precision, high stability and rapidity. 【Key words 】: Swarm intelligence algorithm; Improved PSO algorithm; Inertia weigh; Learning factor; PID con-troller; Optimum design0 引言如今对于工程生产过程中的设备来说,其中的某个或某些部件发生损坏后,整台设备甚至整个生产过程都将陷入瘫痪状态[1],由此造成巨大的经济损失,甚至会危及公众生命安全[2]。
基于粒子群优化的PID控制器设计与应用
i wdl ue uo a cvl g gl o( V s i y sdi atm t o aer ua r A R)ss m poei Scnrl e o a c.I re t n f e n i t e t yt t i r ’ ot r r ne no r of de- e om v t o p fm d i
PD参数优化策略。通 过建立粒 子群优化 的 PD控制器参数模型 , I I 在控制过程中将 P I D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 PD的三个控制参数 , I 从而进行 PD控 I
told AVR s se h sb t rc n r l e o ma c s rle y t m a et o to r r n e . e pf
KE WOR :I ot lr P rc w r pii t n P O) A tm t oaergl o A R) Y DS PD cnr l ; atl s a not z i ( S ; uo a cvh g u a r( V oe ie l m ao i e t
调节器 , 由于其算 法简单 、 鲁棒性好 、 可靠 性高等特 点被广泛 用于工业控制领 域 。PD参 数 的整 定与 优化 一直 人们 感 兴 I 趣 的问题 , 目前已有的方法有传 统 的 Z N法 、 — 专家 整定法 以 及遗传算法等 … , 它们 各有优 点 , 但也 存在 明显 缺陷 。运 用
( )励磁模块 表示增益 , 表示 时间常数。 c r
一
由图 1 到 PD 控 制 器 的控 制 规律 为 : 得 /
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基于免疫遗传算法参数优化的PID控制
[2] [4]
积分
图 1-1 模拟PID控制系统原理框图
PID 控制器根据给定值 r(t)与实际输出值 y(t)构成的控制偏差: e( t ) = r ( t ) − y ( t ) (1-1) 将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构 成控制量,对受控对象进行控制。其控制规律为:
-1[2] [1]
引言
(3) PID 控制器容易在线调整。 对于大滞后过程,许多学者引入 Smith 预估控制,但因时滞的 变化可能会使系统不稳定,尤其对于难以确立数学模型的系统,实 施有效的控制更是困难。而 PID 控制由于不需要精确的数学模型以 及鲁棒性较强而得到广泛的应用。然而,对于具有严重不确定性的 系统,PID 控制器的参数整定是一个棘手的问题,其鲁棒性也会受 到质疑。 由于 PID 控制存在以上诸多优点而又存在参数的鲁棒整定较为 困难的问题,许多学者开始寻求一些优化算法来进行 PID 参数的寻 优, 如单纯形方法、 神经网络方法、 混沌优化方法以及遗传算法等, 其中遗传算法是被研究得较多的一种, 但遗传算法也存在一些问题, 最重要的如“早熟”收敛问题。 近年来,免疫系统(immune system)作为一种新兴的生物信息处 理机制倍受关注,研究表明,免疫系统具有多种功能 :如模式识 别、学习、记忆获取、多样性及分布式检测等等。免疫系统的这些 特性,正逐渐引起工程研究人员的关注,基于免疫学原理己提出了 不少新的算法和技术,在一些工程研究中引入免疫概念后己取得了 初步的成效:自律机器人的研究,计算机网络安全,控制,模式识 别及新的免疫优化算法等等。这些研究与应用能帮助我们从生物免 疫系统信息处理的角度重新审视和解决实际的工程问题。 总的来说,过程控制的发展是伴随着被控对象的复杂性、不确 定性等因素的研究成果而发展的,它由经典控制和现代控制发展到 智能控制。而随着自动化技术的发展,智能控制系统中智能部分的 学习、知识的获取、规划决策、联想记忆等功能都与系统的信息处 理过程有关,引入免疫信息处理机理将为过程控制及其信息化的发 展提供新的契机,是一条值得探索的道路。 本文的主要工作是从生物免疫概念以及免疫调控原理出发,将 免疫遗传算法用于 PID 控制的参数寻优,并进行了免疫遗传算法在 PID 控制中的仿真研究。主要工作如下: 查阅了大量国内外文献和书籍,了解了国内外现状,确定了本
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对于外来侵犯的抗原,可产生相应的抗体来抵御。抗原和抗体相
结合后,会产生一系列的反应,通过吞噬作用或产生特殊酶的作
用而毁坏抗原。生物的免疫系统由淋巴细胞和抗体分子组成,淋
巴细胞又由胸腺产生的 T 细胞(分别为辅助细胞 和抑制细胞
)和骨髓产生的 B 细胞组成。当抗原侵入机体并经周围细胞
消化后,将信息传递给 T 细胞,即传递给 细胞和 细胞,然后
技 术
1 引言
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种 新兴的优化技术,由 Eberhart 博士和 Kennedy 博士于 1995 年共 同发明的一种新的群体智能优化算法。最初是处理连续优化问 题的,目前其应用已推广到组合优化问题。PSO 的优势在于算法 的简洁性,易于实现,没有过多参数需要调查, 且不需要梯度信 息,PSO 是非连续性优化问题、组合优化问题和混合整数非线性 优化问题的有效优化工具,可用于解决大量非线性、不可微和多 峰值的复杂问题优化,并已广泛应用于科学和工程领域,如,函数 优化,神经网络训练,模式分类、模糊系统控制等领域。
许的范围内随机产生的,每个粒子的 pbest 坐标设置为其当前位
置,且计算出其相应的个体极值(即个体极值点的适应度值),而全
局极值(即全局极值点的适应度值)就是个体极值中最好的,记录
该最好值的粒子序号,并将 gbest 设置为该最好粒子当前位置。
b. 评价每一个粒子 计算粒子的适应度值, 如果好于该粒
c. 生成免疫记忆粒子(抗体):计算当前粒子(抗体)群体 中
粒子(抗体)的适应度值及 (即:
),i=1,2, ……,N, (即:
),并把 作为免疫记忆粒子(抗体)存入记忆库中,判断
是否满足结束条件,若满足结束条件,则停止运行并输出结果,否
则,继续。
d. 新粒子(抗体)的生成:新粒子(抗体)的产生主要基于以下
2 算法原理简介
1). PSO 算法的原理(Theory of PSO algorithm) 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)它是通 过模拟鸟群的捕食行为来达到优化问题的求解。在解空间随机 初始化鸟群,鸟群中的每一只鸟称为一个“粒子”,这些“粒子”都 有自己的位置和速度。各个“粒子”在以某种规律移动,通过“粒 子”记忆追随当前的最优粒子,在解空间搜索。在每次迭代中,粒 子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个是粒子本身所找到
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仿真的结果如下图 4、5、6 所示,同一采样时刻不通算法的 结果列于表 2 中。
表 2 (TABLE II)
1).第一组控制对象为一阶延迟系统:
, 设计 PID 控制器的参数如下表所示: PID 设计的参数
c1=c2=1, w=0.5 仿真的结果如下图 1、2、3 所示, 同一采样时刻不通算法的 结果列于表 1 中。 2). 第二组控制对象为二阶延迟系统:
, 设计 PID 控制器的参数如下表所示: c1=c2=1, w=0.3
抗体多样性和免疫记忆是免疫系统的重要特性, 在免疫调 节中,那些与抗原亲和力大并且浓度较低的抗体会受到促进,而 与抗原亲和力小或浓度较高的抗体将会受到抑制, 以此保证抗 体的多样性; 免疫记忆是免疫系统将与入侵抗原反应部分的抗 体作为记忆细胞保留下来,对于同类抗原的再次侵入,相应的记 忆细胞被激活而产生大量的抗体。把这种多样性和免疫记忆特 性引入到粒子群优化算法中, 可提高算法的全局搜索能力而不 致陷入局部解。抗体(粒子)的浓度越小,则选择的概率越大,而抗 体(粒子)的浓度越大,则选择概率越小。这样,在保留高适应度个 体的同时,进一步确保了抗体(粒子)的多样性,能避免早熟现象。
免疫算法(IM)模仿人体免疫系统,基于免疫网络模型,提出 了免疫优化算法。免疫算法从体细胞理论和网络理论中得到启 发,实现了类似于免疫系统的自我调节和生成不同抗体的功能, 已在实际应用中得到应用。
PID 控制具有结构简单,实现方便,鲁棒性强,可靠性高的特 点,因而过程控制中多采用 PID 控制。本文采用免疫粒子群优化 算法实现 PID 控制问题 ,并对其抗干扰方面及其跟踪效果做了 讨论。
您的论文得到两院院士关注 文 章 编 号 :1008-0570(2010)04-1-0233-03
软件天地
基于免疫粒子群优化算法的增量式 PID 控制
Increment PID ControlleSwarm Optimization Algorithm
张 伟: 讲师 硕士
的最优解,即个体极值
创 ,另一个是粒子群 (即全局)目前找
到的最优解,称之为全局极值 gbest 。在找到两个极值后,粒子
根据以下公式来更新自己的速度和位置:
新
(1)
(2)
其中 — 粒子当前的速度;
— 粒子当前的位置;
rand( ) — 是(0,1)之间的随机数;
c1,c2 — 学习因子,通常取为 c1=c2=2; — 加权系数,取值在 0.1 到 0.9 之间。
术
免疫系统虽然十分复杂, 但其抗御抗原的自适应能力却是
十分明显的。生物信息系统的这些智能行为,为科学和工程领域
创 提供了各种理论参考和技术方法。基于上述免疫反馈原理,提出 了免疫 PID 控制器:假设第 k 代的抗原数量为 ,由抗原刺激
新 的 细胞的输出为
, 细胞对 B 细胞的影响为
细胞接收的总刺激为
, 则B
式中,
,
若以抗原的数量 作为偏差 ,B 细胞接收的总刺激
作为控制输入 ,则如下的反馈控制规律:
式中,
,K= 为控制反应速度,
为控制稳定效果,f(﹒)为一选定的非线性函数。
3 免 疫 粒 子 群 优 化 算 法 PID 实 现
人工免疫系统作为一种智能信息处理系统是目前新兴的 研究领域,并在控制、优化、模式识别等领域有了初步的研究成 果。免疫响应的调节过程中 T 细胞具有促进和抑制两种作用, 能保证免疫系统取得足够的稳定性和较快的响应速度。把这种 促进和抑制作用引入到粒子群优化算法中, 可以提高算法的全 局搜索能力而不致陷入局部解。为此本设计了一种基于免疫粒 子群优化算法的增量式 PID 控制算法。
最优值, 表示的是粒子的全局最优值。
其算法的步骤如下:
a. 确定参数值:学习因子 c1 和 c2,粒子(抗体)群体个数 N。
b. 初始化:针对待求问题的特征,从记忆库中搜寻该类问题
的记忆粒子(抗体)或随机产生 N 个粒子(抗体) 及其“飞行”速
度 ,i=1,2,……,N,形成初始粒子(抗体)群体 。
公式(1)主要通过三部分来计算粒子 i 新的速度; 粒子 i 前
一时刻的速度, 粒子 i 当前位置与自己最好位置之间的距离,粒
子 i 当前位置与群体最好位置之间的距离,粒子通过公式(2)计
算新位置的坐标,粒子通过公式(1)、(2)决定下一步的运动位置。
粒子群优化算法的步骤如下:
a. 初始化 初始搜索点的位置 及其速度 ,通常是在允
PSO 收敛速度快但是易陷入局部最优。还有,粒子群优化算法其
原理简单,易于编程,没有复杂的编码运算,需要确定的参数并不
多,并且操作简单。
2). 免疫算法的原理
免疫算法是模拟免疫系统对病菌的多样性识别能力 (即免
疫系统几乎可以识别无穷多种类的病菌) 而设计出来的多峰值
搜索算法,免疫是生物体的一种特性生理反应。生物的免疫系统
子当前的个体极值,则将 pbest 设置为该粒子的位置,且更新个
体极值。如果所有粒子的个体极值中最好的好于当前的全局极
值,则将 gbest 设置为该粒子的位置,记录该粒子的序号,且更新
全局极值。
c. 粒子的更新 用式(1)和式(2)对每一个粒子的速度和位
置进行更新。
d. 检验是否符合结束条件 如果当前的迭代次数达到了预
一般用下式
= 式中 实现增量式的 PID 控制的。 目标函数的性能指标用下列公式去估算: 目标函数采用合 适的适应度函数,本文采用能反映调整系统质量的 ITAE(误差 绝对值时间积分)作为性能指标函数。
上式的离散表达公式可写成如下的表达形式:
是仿真计算的步长时间
,N 是仿真计算时总的
采样数目。
表示的是目前粒子的最优值, 表示的是粒子的局部
中图分类号: TP273
文献标识码: A
Abstract: Based on the astringency and practicability of Particle Swarm Optimization Algorithm(PSO) and T cell ’s promotions and B cell ’s restrainability of Immunity Particle Swarm Optimization Algorithm (IMPSO) and applied it to PID controllers. It is clear that IMPSO is suitable to Increment PID control according to the simulations and it made the tracking and anti -jamming of IM PID based on IMPSO, IMPSO more effective than those of PID based on PSO and those of IMPID based on Immunity Algorithm. Key words: Particle Swarm Optimization Algorithm; Increment PID Control; Immunity Algorithm