基于改进遗传算法优化的气动盾形闸门模糊PID控制研究

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基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计

基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计

基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计
随着现代社会的发展,自动控制技术在各个领域的应用越来越广泛,
其中模糊PID控制器的应用也越来越普遍。

模糊PID控制器是一种基
于模糊控制理论的控制器,它具有良好的抗干扰能力和自适应性,可
以有效地提高系统的稳定性和性能。

然而,由于模糊PID控制器的参
数设置比较复杂,传统的参数设置方法往往无法得到最优的控制效果。

为了解决这一问题,研究人员提出了基于改进遗传算法的模糊PID控
制器设计方法。

该方法首先将模糊PID控制器的参数设置问题转化为
一个优化问题,然后利用改进的遗传算法对模糊PID控制器的参数进
行优化设置,以获得最优的控制效果。

改进的遗传算法是一种基于遗传算法的优化算法,它结合了遗传算法
和粒子群算法的优点,具有较强的搜索能力和收敛速度。

它可以有效
地搜索出最优的参数设置,从而提高模糊PID控制器的控制效果。

此外,基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法还具有计算效率高、收敛速度快等优点,可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果。

综上所述,基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法具有良好的
搜索能力和收敛速度,可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果,
为现代社会的自动控制技术的发展提供了有力的支持。

模糊PID控制的遗传算法优化

模糊PID控制的遗传算法优化
生 了改变, 被控制对 象 的动 、 特性发 生 了变化。同理 , 使 静 直接 改 变 比例 因 子 的 值 , 输 出 U 的 值 发 生 了 变 化 , 当 则 相
于 上 面所 提 到 的 量 化 因子 的变 化 。 因此 这 里 采 用 遗 传 算 法
来对 比例因子进行寻优 。 在模糊 控制中 , 当模 糊 规 则 和隶 属 函 数确 定后 , 因为 控 制 规 则 的数 量 有 限 , 模 糊 控 制 的输 出 值 也 是 有 限 的 。 而 则
NB NS Z0 PS PB
常 规 PD控 制 中 的 比 例 、 分 、 分 三 个 基 本 参 数 , 旦 整 I 积 微 一
定 好 就 不能 再 改 变 了 , 因此 对 强 非 线 性 或 未 知 干 扰 较 强 的 系统 将 不 能 很 好 的控 制 。 而模 糊控 制 可 以 对 复 杂 的非 线 性 系 统 进 行 有 效 的控 制 , 有 较 强 的 自适 应 能 力 。 用 模 糊 推 具 理 方 法 实 现 对 P D三 个 基 本 参 数 的在 线 自 整 定 , 这 两 种 I 将 控 制 策 略 结 合 起 来 , 能 构 成 具 有 两 者 优 点 的控 制 器 , 则 即能
E 误差 变 化 率 ) u( 制 输 出 )模 糊 控 制 算 法 将 被 控 量 C( 和 控 ,
的 精 确 值 与 设 定 值 进 行 比较 , 到误 差 E 并 计 算 出误 差 变 得 , 化率 E , 后将 E和 E 分别 量化模 糊成模 糊量 ee, C然 C 、 c 再 由 ee 和 模 糊 关 系 矩 阵 根 据 推 理 合 成 规 则 进 行 模 糊 决 策 , 、c 得 到模 糊 控 制 量 u 最 后 将 该 模 糊 控 制 量 解 模 糊 成 精 确 量 , U , 用 于 被 控 对 象 , 此 循 环 下 去 , 现 对 被 控 对 象 的 控 作 如 实

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真_乔志杰

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真_乔志杰

收稿日期:2009-04-27作者简介:乔志杰(1983-),男,安徽固镇人,安徽电子信息职业技术学院,硕士,教师。

基于遗传算法优化的模糊PID 控制研究及其仿真乔志杰1,程翠翠2(1.安徽电子信息职业技术学院,安徽 蚌埠 233000;2.蚌埠机电工程学校,安徽 蚌埠 233000)摘 要:本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PI D 控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PI D 控制器的性能,提高了系统的控制精度。

最后对优化后的模糊控制器进行了M atlab 仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

关键词:MATLAB ;模糊PI D 控制;遗传算法;仿真中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1672-9706(2009)03-0098-05R esearch on Opti m ization of Fuzzy PI D Control Basedon G enetic A lgorith m and Its Si m ulationQIAO Zhi -J ie 1,CHENG Cui -cui2(1.Anhui Vocational C ollege o f E lectronic&Infor m ation Technology,B engbu 233000,China;2.B engbu School of M echanical&E lectric E ng ineering,B engbu 233000,China )Abst ract :In th is paper ,a k i n d of opti m izati o n of fuzzy PI D con tro l syste m based on Genetic A lgorith m is discussed:The using o fGenetic A l g orith m to opti m ize the m e m bersh i p functi o n and contro l r u les o f fuzzy contro l syste m perfects the pr operties o f fuzzy PI D contro ller and i m proves the precisi o n o f control syste m.A t l a s,t theMATLAB si m ulati o n o f opti m ized fuzzy PI D contro l syste m is carried ou.t The result of si m u -lation ind i c ated that the opti m ized control syste m i m proves the dyna m ic pr operty .It can g i v e a good con -tro l perfor m ance and has a h i g h reference value for further applicati o ns .K ey w ords :MATLAB ;fuzzy PI D contro;l Genetic A l g orith m;si m u lati o n0 引言众所周知,模糊控制是当今控制领域中令人瞩目的新的控制方法和技术,它无需建模,只通过把专家的经验和控制策略总结成若干规则,采用简便、快速、灵活的手段,来完成那些用经典和现代控制难以实现的自动化和智能化的目标,因而在多个领域中得到越来越广泛的应用。

基于遗传算法的改进PID控制器设计及应用

基于遗传算法的改进PID控制器设计及应用

【 Ke y w o r d s l G e n e t i t ・ a l g o r i t h n; i S i n g l e n e u r o n : E e l …r ( 1 n l a g l r e f i t ・ I l I ・ l a a l o t ‘ ; S i m u h l l i o n
式・ 1 I K ( K > 0 ) 为种经厄 的比例 系数 , w . ( k ) 是所对应 x . ( k ) 的权 系数
△ P ( ) =P ( ) 一 e ( k一 1 )z ( ) =P ( )
【 关键 词】 遗传算法 ; 单神经元; 电磁执 行器 ; 仿真 【 A b s t r a c t 】 A n i n l p r o v e d s i n g l e n e u r o n a d a p t i v e l I I 】 ( ・ o n t r o l a l g o r i t h m b a s e  ̄ I 【 } J 1 g e n e t i c ’ a l g n r i t h m i s ’ l i o s e d t o a v o i d I I 1 P … l i n e o r r { l i o n【 l f -
s o n l e p a r a n ) e l e l - s a l l ( 1 we i g ht s .T h e a l g o r i t h m ( ' n n s i s t s( , I t W O p a t — t s . TI ms l p a r t i s I h e i mp r ( we d s i n g l e n e u r o n a ( 1 a pt i v e I ’ I D ‘ - o n t r o l D, P , I v a l t i e t l 1 P s P t ・ o n d p a r t o f t i l e e o mbi n a t i mt o f g e n e l i c l a l g o l ・ i t h m a n d t h e h n p mv e d s i n g l e l l e l i r o l i a d a p l i  ̄ P I I )c o n t r o l I b t ’l e a r n i n g e l ' f i t - i e n t . v a t n l t a o p l , | . t i o n e o e l f ' i ( ・ i e n t . Th e s i mu l a t i o n e x a mI t i e o f e l e ( 一 t r o n l a g n e t i c a c t t l a t o I - i n d i e s e l e n g i n e s 【 】 P t f I r e g ul a t i o n H I l O WS 1 h a t t hi s me t h o d( ・ a l 1 a c h i e v e g o o d r e s t l l I s .

基于遗传算法的模糊内模PID控制器优化

基于遗传算法的模糊内模PID控制器优化

模糊控制具有能够适用于复杂工况等特性,在各个领域得到了广泛的应用[1]。

一个模糊控制系统的控制效果,在一定程度上取决于规则表的建立和隶属度函数的选取,选取得好会使控制系统适应复杂的工业过程[2]。

传统选取规则表的方式,大多是根据工业知识、专家经验等,但因为经验的差异性使得规则表和隶属度函数的选取大相径庭,难以推广,并且过程繁琐。

因此,模糊控制领域学者关注的重点一般都在如何对模糊规则和隶属度函数进行优化上。

Karr C L和Gentry E J早在1993年就进行了隶属度函数问题方面的研究,其主要的成果是采用SGA(简单遗传算法)对论域中语言变量的模糊集进行重新设定,构成了自适应控制系统[3]。

Buckley J J认为可以优先确定隶属度函数的形状,如矩形、三角形等,然后对构成这些形状的参数进行寻优[4]。

此外,Thrift P则是在固定隶属度函数的前提下,对整个模糊规则库进行寻优[5]。

屈文忠和邱阳针对多变量模糊控制系统,提出采用遗传算法来设计模糊规则,这种方法不但适合非常复杂的控制系统,同时也能提高模糊控制器的鲁棒性[6]。

张景元通过对遗传算法的改进,使得模糊控制系统能够在一定程度上实现规则表的自适应,并且控制效果较理想[7]。

董海鹰等的研究则侧重于基于多种群的变论域方面,也实现了模糊规则的自整定[8]。

以上研究成果的不局限性是在优化过程中分别对隶属度函数和模糊控制规则进行单独处理,没有考虑到二者之间存在的内在联系,割裂后的二者只能代表模糊控制器的一部分,因此上述方法通常只是做到了局部最优。

与上述研究不同的是,Homaifar A和McCormick E首次同时考虑隶属度函数和规则表[9],但是却没有考虑到在进化进程中以及初始设置时可能出现的规则相互矛盾的问题,并且在整个整定过程中同时有可能出现某些值域没有被覆盖的现象,导致产生失控点。

笔者结合现有的研究成果,兼顾隶属度函数和规则表,提出了一种新的寻优算法。

基于改进遗传算法寻优的神经网络PID控制及应用

基于改进遗传算法寻优的神经网络PID控制及应用

第19卷 第3期2006年6月传感技术学报CHIN ES E JOURNAL OF S ENSORS AND ACTUA TORSVol.19 No.3J un.2006N eural N et work PID Control Method and Its Application on OptimizationW U X i ao 2j i ng(I nf .Tech.&S ci.S chool ,Zhanj iang N ormal College ,Zhanj iang Guang dong 524048,China )Abstract :Considering t he fact t hat t he initial value of neural network PID controller affected t he system performance ,a neural network PID cont rol met hod based on parameters optimization via modified GA is p resented ,in which parameters of t he PID cont roller are optimized off 2line using GA ,t he result of optimi 2zation is regarded as initial value of p roportion ,integral and differential.The neural network PID control system is devised according to t he above met hod.The experimental result s to level process indicate t hat t he proposed app roach possesses satisfactory stability and robust ness.K ey w ords :Genetic algorit hm (GA );neural network ;PID cont roller ;level process EEACC :1293基于改进遗传算法寻优的神经网络PID 控制及应用伍筱菁(湛江师范学院信息科技学院,广东湛江524048)收稿日期:2005210212作者简介:伍筱菁(19642)女,硕士,高级工程师,研究方向为电气自动化及其应用,ls 2wxj @摘 要:根据神经网络PID 控制器初值的选取影响系统控制性能的特点,提出了一种基于改进遗传算法寻优的神经网络PID 控制方法。

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真随着工业生产自动化和精密控制的发展,PID控制器已成为控制系统中最常用的控制技术之一。

传统的PID控制方法具有一定的稳定性和可靠性,但也存在一定的缺陷,例如参数设置困难、优化效率低等问题。

为了解决这些问题,研究人员提出了基于遗传算法的模糊PID控制研究方法。

遗传算法是一种以自然选择为基础的模仿自然进化和模拟计算思想,由John Holland于1960年代提出,它能够自动调节参数并为优化问题提供有效解决方案。

它大大简化了传统PID控制中的参数设定和优化过程,使PID控制系统更加精确和可靠。

方法基于遗传算法的模糊PID控制研究方法,主要分为以下几个步骤:(1)首先,根据模糊控制的原理,为模糊PID控制器设定优化目标。

(2)确定遗传算法的迭代次数和基因池的大小。

(3)根据模糊逻辑和技术,使用遗传算法的特性建立一个模糊系统,利用遗传算法计算模糊系统参数。

(4)将计算出的参数应用到PID控制器中,进行系统仿真。

(5)根据仿真结果,对模糊系统参数进行调整,使系统性能更加稳定可靠。

结果和讨论通过基于遗传算法的模糊PID控制研究,可以得到较佳的控制系统参数,使系统稳定性和可靠性得到很大的提高。

仿真结果表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制器在系统参数设置和稳定性方面有着良好的优势。

结论是,在工业生产自动化和精密控制中,基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略,它能够有效改善系统性能,提高系统稳定性和可靠性。

结论基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略,能够提高其稳定性和可靠性,从而有效改善系统性能。

但是,需要指出的是,以上研究主要集中在参数设计和优化上,而对系统动态和实时应用方面尚未有深入研究,仍有许多工作需要去完善。

基于遗传算法优化的模糊PID-Smith控制方法的研究的开题报告

基于遗传算法优化的模糊PID-Smith控制方法的研究的开题报告

基于遗传算法优化的模糊PID-Smith控制方法的研究的开题报告一、选题背景PID控制器是工业中最为广泛应用的控制方法之一,具有结构简单、易于实现、调节简便等优点。

但传统PID控制器具有参数调节困难、容易出现超调等缺点,不能满足大多数控制系统需求。

因此,近年来研究者在传统PID控制器的基础上进行改进,其中模糊PID控制是一种较有代表性的改进型PID控制器之一。

模糊PID控制器能够较好地对系统的动态性能进行控制,能够在不确定或不清楚系统模型情况下进行控制,但控制性能仍不尽人意。

Smith预估补偿技术能够改善模糊PID控制器的动态响应和鲁棒性能,但又带来了新的参数调节问题,降低了实际工程应用的实用性。

因此,本研究拟在模糊PID控制器的基础上,引入遗传算法类优化算法,快速求解参数优化问题,进一步改善模糊PID-Smith控制器的控制性能,使之能够更好地应用于实际工程中。

二、研究内容本研究将围绕模糊PID-Smith控制器进行深入研究,重点包括以下内容:1. 模糊PID-Smith控制器原理及动态性能研究,建立控制器动态模型;2. 遗传算法及其变种算法的原理、评价方法、遗传基因编码方案、交叉操作、变异操作等进行总结并掌握;3. 将遗传算法类优化算法引入模糊PID-Smith控制器的参数优化中,提高优化速度和精度;4. 设计算法实验平台,通过仿真实验以及实际控制实验来进行实验验证研究成果。

三、研究意义通过本研究,能够将优化算法引入模糊PID-Smith控制器中,实现控制性能的最优化,大大提高控制系统的性能,降低了调试难度,使之能够更好地应用于实际工程中。

四、研究方法本研究主要采取理论分析和实验验证相结合的方法。

首先,对模糊PID-Smith控制器和遗传算法进行Matlab仿真,验证理论后,利用LabVIEW平台建立实际硬件系统,进行控制实验,验证算法的实用性和可行性。

五、预期成果本研究通过理论分析和实验验证,获得以下预期成果:1. 深入研究模糊PID-Smith控制器的原理及动态性能,建立控制器动态模型;2. 总结遗传算法及其变种算法的原理、评价方法、遗传基因编码方案、交叉操作、变异操作等,设计遗传算法类优化算法;3. 提出将遗传算法类优化算法引入模糊PID-Smith控制器的参数优化中,实现控制性能的最优化,提高约束控制系统控制性能;4. 设计算法实验平台,通过仿真实验以及实际控制实验来进行实验验证研究成果。

一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真

一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真

一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过模拟生物的自然选择和遗传交叉等过程,不断优化目标函数,达到寻找最优解的目的。

PID控制器是最常用的控制器之一,但是其参数的调节通常需要依靠经验或者试错法。

利用遗传算法优化模糊PID控制器的设计可以大大减少这种调参的耗时,并且可以获得更优的控制效果。

首先,在设计模糊PID控制器前,我们需要明确控制对象的模型和控制目标。

控制对象可以是任何具有反馈机制的系统,如机械控制系统、电子控制系统等。

控制目标可以是任何我们希望达到的状态,比如保持温度稳定、保持速度恒定等等。

接下来,我们需要确定需要优化的PID控制器的参数范围。

PID控制器有三个参数:比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd。

我们需要确定这三个参数的合理取值范围。

一般情况下,Kp和Ki的范围可以在0到10之间,而Kd的范围也可以在0到10之间。

然后,我们需要定义适应度函数。

适应度函数用于衡量每个个体的优劣程度。

在模糊PID控制器的设计中,适应度函数可以是控制器的误差指标,比如稳态误差、超调量等等。

我们希望优化的结果是最小化这些指标,因此适应度函数应该是一个相反的函数。

接下来,我们需要确定遗传算法的参数。

遗传算法的参数包括种群大小、交叉率、变异率等等。

种群大小决定了算法的空间大小,一般情况下设为几十到几百个个体。

交叉率和变异率决定了交叉和变异的概率,一般情况下设为0.8和0.1然后,我们需要编写遗传算法的代码。

遗传算法的代码可以使用任何编程语言来实现,如Python、Matlab等等。

在编写代码时,我们需要注意以下几点:首先,需要实现种群的初始化,可以使用随机数生成初始种群;其次,需要实现适应度函数的计算,根据控制目标计算每个个体的适应度;最后,需要实现选择、交叉和变异的操作,并根据适应度函数进行优化。

最后,我们需要进行仿真实验。

在仿真中,我们可以使用Matlab或者其他仿真软件来搭建控制对象的模型和控制系统,并将优化后的PID控制器与传统PID控制器进行比较。

基于遗传算法的模糊控制器参数优化研究

基于遗传算法的模糊控制器参数优化研究

基于遗传算法的模糊控制器参数优化研究在现代工业领域,控制系统是非常重要的一部分,而模糊控制器是其中的一种非线性控制系统。

模糊控制器的优化是一个非常关键的问题,因为它的控制能力直接影响到工业应用的性能和效果。

而遗传算法可以通过模拟基因的变化来优化模糊控制器的参数,从而提升其控制性能。

本文将探讨基于遗传算法的模糊控制器参数优化的研究。

一、模糊控制器的基本原理模糊控制器是一种非线性控制系统,通过模糊逻辑模型的建立,将输入量映射到输出量上,在不知道系统的确切参数的情况下能够进行控制。

其基本原理是将输入量和输出量映射到一个模糊集合中,通过模糊集合之间的关系进行计算,最终得出控制命令。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟生物进化原理的一种计算机算法,通过选择、交叉和变异等操作来模拟进化过程,从而寻找最优的参数组合。

遗传算法将问题看作一组参数的空间,通过不断的优化这些参数,来求解问题的最优解。

三、基于遗传算法的模糊控制器参数优化在优化模糊控制器参数时,遗传算法是一种非常有效的方法。

首先,需要确定参数的优化目标,例如控制系统的响应时间、稳定性等等。

然后,需要将参数映射到一个编码中,这可以使用二进制编码、格雷编码等方式进行。

接着,在遗传算法的迭代过程中,通过选择、交叉和变异等操作对基因进行修改,生成新的一代个体,并计算每个个体的适应度值。

最终,通过精英选择等策略,挑选出适应度最高的个体,即为最优参数组合。

四、基于遗传算法的模糊控制器参数优化实例为了更好地说明基于遗传算法的模糊控制器参数优化过程,下面给出一个实例如下:假设有一个二极管温度控制系统,需要优化模糊控制器的两个参数Kp和Ki。

首先,我们需要确定优化目标是使得控制系统的温度响应时间尽可能短。

其次,将Kp和Ki分别映射到二进制编码中,假设Kp编码为10100101,Ki编码为01011010。

接着,通过选择、交叉和变异等操作产生下一代基因,例如选择操作选择了前两个适应度最高的个体,交叉操作以Kp的第5位和Ki的第4位为界点,交叉而得到新的两个个体,变异操作将Kp的第7位和Ki的第2位进行取反。

基于改进遗传算法的PID参数研究

基于改进遗传算法的PID参数研究

关键 词
改进遗传 算法 ;P I D参数 ;整定优化
T P 2 7 3 文献标识码 A 文章编 号 1 0 0 7—7 8 2 0 ( 2 0 1 5 ) 1 1 — 0 0 5— 0 4
中图分 类号
Re s e a r c h o n PI D Pa r a me t e r Ba s e d o n t h e I m pr o v e d Ge ne t i c Al g o r i t h m
p r o v e d g e n e t i c lg a o r i t h m c a l c u l a t i o n mo d u l e .S i mu l a t i o n s h o ws t h a t t h i s me t h o d h a s b e t t e r c o n t r o l p e r f o r ma nc e wi t h
S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y ,S h a n g h a i 2 0 0 0 9 3 ,C h i n a )
Abs t r a c t Co n v e n t i o n a l P I D p a r a me t e r s e t t i n g h a s t h e p r o b l e m o f l o w c o n t r o l p r e c i s i o n a n d p o o r s t a b i l i t y, wh i c h l i mi t s i t s a p p l i c a t i o n s i n t h e s y s t e ms r e q u i in r g h i g h p r e c i s i o n nd a hi g h r e l i bi a l i t y . Gl o b a l o p t i ma l p o i n t c a l l b e

基于改进遗传算法的PID参数寻优与控制器设计_成学亮

基于改进遗传算法的PID参数寻优与控制器设计_成学亮

总第233期2009年第3期计算机与数字工程Computer&D ig ital Eng ineer ingV o l.37No.378基于改进遗传算法的PID参数寻优与控制器设计*成学亮尉宇王涛(武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430080)摘要相比传统的调节方法,遗传算法具有更好的鲁棒性、最优性,能较好的实现参数的自动化调节。

对标准遗传算法(SGA)进行了分析、研究,并在SGA的基础上进行了改进。

改进的遗传算法从提高全局搜索性能和加快收敛速度出发,提出了改进的选择算子、交叉算子和变异算子,仿真结果表明,改进的遗传算法的全局搜索性能和收敛速度远远优于标准遗传算法。

关键词遗传算法PID控制器参数优化中图分类号T P301.6Parameters Optimizatio n and Design f or PID ControllerBased on a New Genetic AlgorithmCheng X ue liang W ei Y u W ang T ao(D ept.of Inf or mat io n Scie nce and Eng ineer ing,W uhan U niver sity o f Science and T echno lo gy,W uha n430081)A bstract Co mpare d w ith the c omm on m ethods,the tuning me thod based on G A can g et bette r pa ram eter s,with few er limits.T he author a naly zed and studie d the standar d gene tic alg or ithms(G A),impr o ved the algo r ithm based on SG A.A dded so me new impr ov ed steps,impr ov ed alg or ithm eff iciently so lves the pr oblem o f g lo ba l co nver gence and im-pr ov es the co nver ge nce speed.T he ne w steps are se lect oper ato r、cr o sso ver oper ato r and mutation oper ato r.T he globa l conv erg ence and the co nv er gence speed o f impro ve d a lg or ithm are m or e sa tisf ie r tha n SG A.Key words g enetic a lg or ithms,PI D contr o ller,par ameter tuningClass Nu mber T P301.61前言目前随着现代工业控制过程和环境的日趋复杂化,对PID控制系统的控制品质提出了更高的要求。

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真

基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真本文的主要内容是基于遗传算法优化的模糊PID控制的研究技术和其仿真,主要研究了基于遗传算法的模糊PID控制在系统建模和控制中应用的可行性。

首先,在本文中,我们介绍了模糊PID控制器及其优点。

模糊PID控制是一种基于传统PID控制的模糊控制形式,具有传统PID控制器的结构简单、参数容易调整等优点,而且模糊PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,可以更有效地改善系统的控制性能。

其次,我们进一步介绍了基于遗传算法的模糊PID控制方法,用于优化模糊PID控制器的参数。

遗传算法(GA)是一种自适应优化算法,可以用于在未知条件下优化模糊PID控制器的参数,有助于提高系统的稳定性和控制性能。

接下来,为了证明基于遗传算法优化的模糊PID控制器的有效性,我们利用MATLAB仿真程序对一种典型的热水器系统进行了仿真。

借助MATLAB仿真平台,我们验证了基于遗传算法优化的模糊PID控制器的性能,并与传统PID控制器进行了比较。

实验结果表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制器可以有效改善热水器系统的性能,大大提高了系统的稳定性和控制性能,在系统模型和控制上具有较强的抗干扰能力。

最后,本文介绍了基于遗传算法优化的模糊PID控制器,证明其有效性,并利用MATLAB进行仿真及其比较。

基于遗传算法优化的模糊PID控制器具有简单的结构、容易调整的参数和较好的鲁棒性和自适应性,可以更有效地改善系统的动态特性和控制性能,为系统的稳定性和控制性能的提高提供了可行的手段。

本文的研究结果为进一步探究基于遗传算法优化的模糊PID控制的应用奠定了基础。

本文的研究表明,基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种可行的模糊控制方法,可以更有效地改善系统的动态特性和控制性能,为系统的稳定性和控制性能的提高提供了可行的手段。

综上所述,基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种具有较好系统模型和控制能力,可以有效改善系统控制性能和稳定性的有效技术。

基于遗传算法的改进PID控制器设计及应用

基于遗传算法的改进PID控制器设计及应用

Science &Technology Vision科技视界基于遗传算法的改进PID 控制器设计及应用Design and Application of Improved PID Controller Based on Genetic Algorithm丁浩浩胡士成(温州大学,浙江温州325000)【摘要】提出了一种基于遗传算法优化改进的单神经元自适应PID 控制算法,避免一些参数及权系数的在线修正参考实验经验的问题。

该算法有两部分构成。

第一部分就是改进的单神经元自适应PID 控制D 、P 、I 的值,第二部分结合遗传算法在改进的单神经元自适应PID 控制的同时寻求合适的学习效率以及比例系数。

通过柴油机调速中电磁执行器仿真实例表明,该方法取得了很好的效果。

【关键词】遗传算法;单神经元;电磁执行器;仿真【Abstract 】An improved single neuron adaptive PID control algorithm based on genetic algorithm is proposed to avoid the on-line correction of some parameters and weights.The algorithm consists of two parts.The first part is the improved single neuron adaptive PID control D,P,I value,the second part of the combination of genetic algorithm and the improved single neuron adaptive PID control for learning efficiency and proportion coefficient.The simulation example of electromagnetic actuator in diesel engine speed regulation shows that this method can achieve good results.【Key words 】Genetic algorithm;Single neuron;Eelectromagnetic actuator ;Simulation※基金项目:2016年校级创新创业训练计划基于多视成像的瓯柑品质无损检测研究(JWDC2016052);2016年校级创新创业训练计划基于特征变量筛选的糖度近红外预测模型的优化(JWDC2016058)。

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制器设计

基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制器设计提纲:I.绪论I1改进遗传算法理论和算法∏I∙伺服电机模糊PID控制器设计IV.基于改进的遗传算法的伺服电机模糊PID控制系统仿真V.改进的遗传算法的应用VI结论第1章绪论模糊PID控制器是一种广泛用于控制系统的常见模型,因其调整和控制能力强、结构简单等优点受到控制工程领域人员和研究者的青睐。

然而,它也存在一定的不足,王峰等人提出了与模糊P1D控制器相结合的遗传算法,取得了良好的效果。

本文的研究是以此为基础进行的,聚焦于采用基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制器的设计及其应用。

本文将首先详细介绍改进的遗传算法的理论和算法,着重讨论其优点及优化性能。

随后,将对伺服电机模糊PID控制器的设计进行详细阐述,探讨基于改进的遗传算法的伺服电机模糊P1D控制系统仿真过程。

最后,将结合实际研究分析改进的遗传算法的应用效果,探究其可行性及未来发展前景。

通过本文的研究,可以更加详尽地了解改进的遗传算法的原理,从而可以使其更好更精准地应用于控制系统中,取得更好的控制效果。

第2章改进遗传算法理论和算法改进的遗传算法是一种新型的优化方法,它综合考虑了评价函数、随机搜索算法和群体智能算法的优势,具有收敛速度快、效果精准等显著优势,因而用于优化伺服电机模糊P1D控制器具有重要意义。

改进的遗传算法主要分为五大步骤:初始化种群、计算适应度,进行交叉、变异和选择操作,循环执行上述操作直到收敛。

改进的遗传算法最大的优势在于该算法进行了深入的贪婪搜索和计算,能够根据轮盘赌算法快速确定适应度函数值最大的个体,从而可以较好的保证最终结果的优良性。

本文的研究将采用改进的遗传算法来优化伺服电机模糊PID控制器的参数设定,并将详细探讨聚类算法的改进原理及其实施步骤。

第3章伺服电机模糊PID控制器设计伺服电机是一种广泛使用的机械设备,在控制系统中用于保证系统运行性能稳定。

然而,由于伺服电机控制系统存在环境不确定性和参数不确定性等问题,因而常常会出现控制效果不佳的情况,严重影响系统的控制质量。

基于遗传算法和模糊神经网络的PID控制器参数优化方法

基于遗传算法和模糊神经网络的PID控制器参数优化方法

基于遗传算法和模糊神经网络的PID控制器参数优化方法周頔
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2013(0)9
【摘要】针对传统的PID控制器参数优化需要被控对象精确数学模型问题,利用不需要被控对象数学模型的模糊控制理论和神经网络的自适应和自学习的能力以及遗传算法的全局优化能力,提出一种基于遗传算法、模糊控制理论和神经网络相结合的PID控制器参数优化方法.该方法首先利用十进制编码对遗传算法进行编码,然后集中优化模糊神经网络参数和结构,接着再用优化的模糊神经网络确定PID控制器参数,获得模糊神经网络PID控制器.最后通过达州钢铁集团扎钢厂中央空调控制系统实际应用,结果表明该优化方法具有较强的抗干扰能力和鲁棒性.
【总页数】5页(P8-12)
【作者】周頔
【作者单位】四川文理学院,四川达州635000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于遗传算法的模糊神经网络PID控制器研究 [J], 李强;张茂青;孙长岭;李子曦
2.基于遗传算法的电液阀控系统PID控制器参数优化方法 [J], 孙宇;康波
3.基于模糊神经网络和遗传算法的仿人智能PID控制器设计 [J], 张木军;司徒忠
4.基于遗传算法的PID控制器参数优化方法研究 [J], 张倩;杨耀权
5.一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器 [J], 阎树田;刘鹏军;苏玉瑞;乔伟峰
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一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真

一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真

一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真佟威;李学;李勤宇【摘要】This paper presents a fuzzy PID control system based on genetic algorithm optimization, using improved genetic algorithm to optimize the fuzzy quantization and proportion factors control, thereby optimizing control rules and membership functions makes it more reasonable, the last of the optimal fuzzy controller in the simulation of matlab, the simulation results show that: after the controller after the optimization, improved the dynamic performance of the control system, can enable the system to achieve satisfactory control effect, has great reference value for the further research.%文章提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统,采用遗传算法优化模糊控制器中的量化和比例因子,从而优化控制规则和隶属函数使其更加合理,最后对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】2页(P137-138)【关键词】模糊控制;PID;遗传算法【作者】佟威;李学;李勤宇【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安 710055;西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安 710055;金龙联合汽车工业有限公司江苏苏州 215000【正文语种】中文PID控制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,至今仍有90%左右的控制回路具有PID结构。

基于改进遗传算法的开关磁阻电机PID参数优化

基于改进遗传算法的开关磁阻电机PID参数优化

基于改进遗传算法的开关磁阻电机PID参数优化莫蔚强【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2018(000)002【摘要】针对开关磁阻电动机非线性、数学模型难精确建立的特点,采用遗传算法对其PID的控制器各参数进行优化.为克服传统遗传算法的局限性,对传统遗传算法进行了改进,增加了算法的收敛速度,避免了局部收敛的情况.基于MATLAB Simulink建立SRD非线性动态仿真模型,通过仿真验证了改进遗传算法的有效性.%Aiming at the characteristics of the nonlinearity of the switched reluctance motor drive (SRD) and the difficulty of establishing the mathematical model,the genetic algorithm(GA) is used to optimize the PID controller parameters.In order to overcome the limitation of traditional genetic algorithm,the traditional genetic algorithm is improved,which increases the convergence speed of the algorithm and avoids the local convergence.The SRD nonlinear dynamic simulation model is built,based on MATLAB Simulink,and the simulation results show that the improved genetic algorithm is a useful method for optimization of PID parameters of the switched reluctance motor drive.【总页数】4页(P125-128)【作者】莫蔚强【作者单位】河海大学能源与电气学院,南京211100【正文语种】中文【中图分类】TM352【相关文献】1.基于改进遗传算法的移动机器人PID参数优化设计 [J], 王海英;尤波;张礼勇;李红文2.基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究 [J], 刘淑荣;李楠;庞伟3.基于自适应遗传算法的改进PID参数优化 [J], 刘明;王瑞4.基于改进遗传算法的PID参数优化研究 [J], 王非;冯冬青;马雁5.基于改进遗传算法的PID参数优化在闪蒸罐压力控制中的应用 [J], 周勇;邓仕英因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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解 决 以上 问题 ,但 存 在 控 制 器参 数 试 凑 的 问题 。针 对 这种 情 况 ,文章 提 出一 种 动 态调 整 搜 索
空 间的 改进 遗 传 算 法 ,从 提 高 个体 的 适 应 度和 种 群 的 平 均 适 应 度 方 面 改 选 种 群 的 选择 方 法 ,将 交 叉概 率 和 变异 概
河 道治 理 、大 坝 加 高 、农 田 灌 溉 、引 水 、防 旱 排 涝 、水 力发 电等工 程 。 。已经 成 功 用 于 美 国和 加
上 ,分 别对 遗传算 法 的选择 方法 及交 叉 和变 异 策 略
进 行 了改进 ,并 将改 进后 的遗 传算法 对 模糊 P I D控
制 器进 行参 数 寻优 。仿真 结果 表 明了所 提 控制 策 略 的有效 性 ,为气 动盾 形 闸门在水 利工 程 中更 高 效 的
使 用打 下 了基础 。
拿 大等 地 .但 其 材 料 和 核 心 技 术 仍 为 国外 专 利 ,
国 内尚无 设 计规 范可 循 。因水 流变 化快 ,冲击 和
1 问题 描 述
气动 盾形 闸 门结构示 意 图如 图 1所 示 ,B为 闸 门的宽度 ,L为 闸 门 的长 度 , 0为 闸 门 的倾 角 。通 过 空气压 缩机 往气 囊 中充气 或放气 来 调 整 闸 门的 角 度 ,从 而控 制河流 的水 位 。 目前 常 用 的控 制 方 法 为 传 统 P I D 控 制 ,输 出
困难 。
P WM 波控 制 电 磁 阀动 作 ,调 节 闸 门 的 高 度 。公 式
如下:
e= Hs 一H
P m
( 1 )
模糊 P I D控制 综 合 了模 糊控 制 和 P I D控 制 的特 点 ,具 有 鲁棒 性 强 、结 构 简单 等 优 点 [ 7 - 8 ] 。但 模 糊 P I D的控制 参 数一 般选 用 试 凑法 选 取 ,具 有 一 定局 限性 。遗传 算 法 ( G e n e t i c A l g o r i t h m,G A) 具 有 全 局优 化 能力 ,可对 模糊 P I D控 制器 的参 数 进行 优
压强 大 ,对 闸 门材 料要 求高 ,在 引 进使 用 时 ,出 现 了水 位调 整 时间长 ,控 制偏 差 大等 问题 。
若 能 成功 解 决 气 动 盾 形 闸 门 的 控 制 问题 ,该
闸 门就 可 以 在 国 内 推 广 使 用 。但 由 于水 流 量 的 大 小 、天 气 、地 势 等 经 常 变 化 ,且 气 动 系统 本 身 具 有 很 强 的非 线 性 ,因而 气 动 盾 形 闸 门 系 统 难 以建 立 精 确 的 数 学 模 型 ,实 现 水 位 的 精 确 控 制 比较
2 0 1 7 年第 1 2 期
DOI :1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 2 — 2 4 6 9 . 2 0 1 7 . 1 2 . 0 2 9
水利规划与设计
科研管 理
基 于 改进 遗 传 算 法 优 化 的气 动盾 形 闸 门模 糊 P I D 控 制 研 究
化 ,寻找 最 优 值 ¨ 。 但 基 本 遗 传 算 法 存 在 早 熟

: KP
e + f e d + d
( 2 )
收 稿 日期 :2 0 1 7 — 1 l 一 2 6
基 金 项 目 :科 技 型 中小 企 业 技术 创 新 基 金 “ 气 动 盾 形 闸 门智 能 协 同 控 制 系统 ” ( 1 2 C 2 6 2 1 4 3 0 4 7 3 2 ) 。 作 者 简 介 :冯 磊 华 ( 1 9 8 0年 ~ ) ,女 ,讲 师 。
率 改 进 为 可 自适 应 调 整 的算 子 ,采 用 能 兼顾 响应 过 程 和 性 能 指标 的 适 应度 函数 。将 改进 的遗 传 算 法 对 气 动 盾 形 闸 门的 模 糊 P I D控 制 器参 数 进 行 迭 代 寻优 ,仿 真 结 果 表 明 ,采 用 改 进 遗 传 算 法优 化 的 模 糊 P I D控 制 系统 控 制 精 度 和
调 整 时 间均 得 到 较 大 改善 ,收 敛 性 能也 更 好 。该 方 法有 利 于 气动 盾 形 闸 门 的进 一 步推 广 应 用 。
关 键 词 : 气动 盾 形 闸 门 ;改 进 遗 传 算 法 ;模 糊 P I D控 制 ;优 化 控 制 ; 水位 控 制
中 圈 分 类 号 :TP 2 7 T V9 l 文 献标 识 码 :A 文章 编 号 : 1 6 7 2 — 2 4 6 9( 2 01 7) 1 2 — 0 0 9 8 — 0 4
气 动盾 形 闸 门是 我 国引进 的一种 新 型 闸 门 ,它
收敛 、寻 优 能 力 不 强 的问 题 ¨ ,在 应 用 中需 要 对 其 改进 。 本 文对 气动盾 形 闸 门模 糊 P I D控 制 研究 的基 础
结合 了传 统钢 闸 门和橡胶 坝 的优 点 ,是 目前 国际水 利 工程 的发 展趋 势 ,但 在 我 国才 刚起 步 。气动 盾 形 闸门 系统 主要有 钢 闸 门 、气 袋 、埋 件 、空 气压 缩 系 统和控 制 系统组 成 … 。利 用压 缩空气 对 气袋 的充 气 或排气 ,使 闸 门升起 或 倒 伏 ,可 运 用 到 城 市 景 观 、
冯 磊 华 ,杨 锋
( 1 .长 沙 理 工 大学 能 源 与 动 力 工 程 学 院 ,湖南 长 沙 4 1 0 0 1 4 ;2 ,湖 南 江 河 机 电 自动 化 工 程 有 限 公 司 ,湖 南 长沙 4 1 0 0 1 3 )
摘 要 : 气动 盾 形 闸 门在 调 节 水位 过 程 中 ,存 在 调 节 时 间 长 、控 制 精 度 差 等 问题 。 气动 盾 形 闸 门 的模 糊 P I D控制 系
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