基于遗传算法的同步发电机自调整模糊PID励磁控制器研究

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基于遗传算法的同步发电机模糊PID励磁控制器研究

２同步发电机自动励磁控制系统ＩＩ
关键词：遗传算法模糊控制ＰＤＩ控制励磁控制
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＤｅｅｏｉｇｆｏａｃｎｅｔｏａＩｖｌｐｎｒｍｏｖｎｉｎｌＰＤ
同步发电机自动励磁控制系统有以下部分组成：同步发电机、励磁调节器、电压测量比较单元、综合放大单元、功率单元等。各部分传递函数为：发电机：Ｇ＝Ｇ（）：ｏ＝Ｋ
（Ｅ，Ｅ和比例因子（ｕ、ｕ、ｕ）ＫＫＣ）ＫｐＫｉｄ的大小，Ｋ最
ｃｎｒｌＥｘｉｔｏｏｔｌｏｔｏｌｃｔｉｎｃｎｒａｏ
其中：一发电机放大系数； ‰
ｄ时间常数。０一
电压测量比较单元：Ｒ）而ＲＧ（＝Ｋ
其中：凰一电压测量比较单元放大倍数；时间常数。
一
ｌ引言
维普资讯
粥
理论与设计
数如图２图３示。和所
参数ＫＰＫＩＫ的变化量△ ｐＡ、Ｋ。、、ＤＫ、Ｋｉｄ它首先进Ａ
行模糊化计算，然后按模糊控制规则进行逻辑推理和判决，得到输出变量△ 、Ｋ、。Ａｉ本文采用遗传算法优化的可调因子的模糊ＰＤ励磁控制器Ｉ结构图见图１是根据Ｅ，和ＥＣ来调整量化因子
了良好控制效果。随着电力系统的发展，统但传ＰＤ励磁控制器己不能满足要求。Ｉ
功率单元：ｚ）Ｇ（＝其中：＿功率单元放大倍数；
死一时间常数。

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。

基于遗传算法的PID控制器参数优化

基于遗传算法的PID控制器参数优化基于遗传算法的PID控制器参数优化是一种智能化调节方法，通过遗传算法的优化过程，可以自动得到最佳的PID参数组合，并实现对控制系统的自动调节。

以下将详细介绍基于遗传算法的PID控制器参数优化的原理、步骤和应用情况。

一、基于遗传算法的PID控制器参数优化原理遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的数学模型，通过模拟生物进化的过程，利用优胜劣汰的原则逐步优化求解问题。

在PID控制器参数优化中，可以将PID参数看作个体（染色体），通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，不断优化个体的适应度，最终得到最佳的PID参数组合。

二、基于遗传算法的PID控制器参数优化步骤（1）初始化种群：随机生成一组PID参数作为初始种群，设置种群大小和迭代次数。

（2）适应度函数定义：根据所需控制效果，定义适应度函数来评估每个个体的优劣程度。

（3）选择操作：根据适应度函数的值选择优秀的个体，采用轮盘赌等选择策略，将优秀的个体复制并加入下一代种群中。

（4）交叉操作：从选择的个体中，选取两个个体进行交叉操作，通过交叉操作生成新的个体，并加入下一代种群中。

（5）变异操作：对下一代种群中的一些个体进行变异操作，改变其染色体的一些位，以保持种群的多样性。

（6）重复上述步骤：迭代执行选择、交叉和变异操作，直到达到预定的迭代次数或找到满意的PID参数组合。

（7）输出最佳解：最终输出具有最佳适应度的PID参数组合，作为优化后的参数。

三、基于遗传算法的PID控制器参数优化应用情况（1）机械控制系统：如电机驱动、自动化装配线等，通过优化PID 参数可以提高系统的控制精度和动态性能。

（2）能源系统：如电力系统、风力发电等，通过优化PID参数可以实现能源的高效利用和稳定运行。

（3）化工过程控制：如温度控制、压力控制等，通过优化PID参数可以提高产品质量和生产效率。

（4）交通管理系统：如城市交通信号控制、车辆行驶控制等，通过优化PID参数可以实现交通流畅和事故减少。

遗传优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器

遗传优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器郁振波;郭伟;夏友亮;陈琛【摘要】为提高同步电机励磁调节器的控制性能,提出一种基于遗传算法优化同步电机分数阶PID预测函数励磁控制器的设计方法.将同步电机的励磁系统进行线性化处理,在分数阶系统理论的基础上用预测函数控制推导出同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型,并根据所得到的系统性能综合指标评价函数再用遗传算法对分数阶PID预测函数控制器的参数进行优化整定.经仿真实验验证,与传统分数阶PID控制和预测函数控制相比,不仅减小了调节时间,增强了系统抗干扰能力,无稳态误差.并且在参数整定方面,遗传算法的收敛速度和寻优能力也明显优于模糊控制和粒子群算法.【期刊名称】《电气自动化》【年(卷),期】2016(038)002【总页数】3页(P4-6)【关键词】PID;预测函数控制;同步电机;遗传算法;参数整定【作者】郁振波;郭伟;夏友亮;陈琛【作者单位】南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TP273同步电机励磁控制系统是电力系统控制的重要组成部分，其运行情况影响整个系统的性能[1]。

同步电机励磁系统的动、静态特性很大程度上决定于励磁调节器，控制方法的优化即对同步电机励磁调节器的设计便成了整个控制系统的关键所在。

文献[2]中采用带电力系统稳定器(power system stabilizer，简称PSS)环节的PID和线性最优磁控制器(linear optimisum excitation controller，简称LOEC)，改善了电力系统阻尼特性和小干扰稳定性，但是该控制器一方面控制参数需要通过实验方法整定，工作量庞大，且人工整定很难得到最佳控制效果。

基于模糊PID算法的同步发电机励磁控制器设计与仿真研究

（）当ｌ较大时，该选取较大的Ｋ１Ｉｅ应和较小
中的模糊推理规则实现在线计算，些模糊量在解这模糊过程后，ＰＤ控制的各参数在线整定．难对Ｉ不
看出，模糊控制器的设计是其中的核心，它的好坏直接影响Ｋ、ＫＫ、的选取，终影响到励磁控制系最统的控制效果．
ＴｈｅａｐｌｃｔｏｆｔａｔｏｎｌＰＩｃｎｔｏｈｅｙｉｙｈｒｏｕｅｒｔｒｅｃｔｔｏｓｂｅｎｖｒ — ｐｉａｉｎｏｒｄｉｉａＤｏｒｌｔｏｒｎｓｎｃｏｎｓｇｎｅａｏｘｉａｉｎｈａｅｅｙｍａｔｅＢｕｈｓｍｏｄｏｒｌｏｙｆｔｏｉｄｐａａｔｒｎｄｆｉａｏｎｒａＴｏｓｖｈｅｅｉ — ｕｒ．ｔｔｉｅｏｆｃｎｔｏｎｌｉｓｆｒｆｘｅｒｍｅｅｓａｏｒａｌｎｅｒｃｔｏｌｌｗ．ｏｌｅｔｓＳｓｓａｆｚＤｏｒｌａｇｏｉｈｉｏｓｄｕｅ，ｕｚｙＰＩｃｎｔｏｌｒｔｍｓｐｒｐｏｅ．Ａｃｏｒｉｇｔｈｕｔｌｃｄｎｏｔｅｏｐｕｔｖｏｕｍｅｃｎｓａｄｔａｅｆｈａｇｅｎｈｅｒｔｓｏ
Ｔｈｅｄｙｍｉｎｄｓａｉｐｅａｉｎｌｐｒｏｒｎｃｓｏｈｅｓｔｍｏｄｂｅｉｎａｃａｔｔｃｏｒｔｏａｅｆｍａｅｆｔｙｓｅｃｎｌｍｐｒｖｅｉｓｏｅｓｏｔｒｄｕｅｏｄ，ｔｖｒｈｏｅｃｄ

基于遗传算法的可调因子模糊PID控制器的设计

图１基于遗传算法的可调因子模糊自适应ＰＤ控制器的结构图Ｉ
自然选择和遗传学理论，依据适者生存的原理而建
立的一种最优化高效搜索算法。在模糊ＰＤ控制Ｉ中，遗传算法可以用来优化量化因子、比例因子、控
对系统误差ｅ和误差变化率ｅ加权。它不仅影响ｃ
２００８年
３结论
采用简单水热方法，没有表面活性剂和晶种在存在的情况下，以葡萄糖为还原剂，通过反应生成的ＡＣ解离出的较低浓度的银离子来有效控制体系ｇ１
［］ＪｅｙＳａ，ａｉＭＷｒｈ，ａａｅ，ｔ．ａｉｒ５ｅｍｌｎＤｖｉｔＳｍＢｉｙｅａＣｐｌｔｒｏｄｇｌ１ｌｉａｙ
２基于遗传算法的可调因子模糊ＰＤＩ控制器的实现
２１模糊ＰＤ算法的实现．Ｉ
选取输入量为误差ｅ和误差的变化率ｅ，ｃ输出量为ＰＤ参数的修正值 △ 、Ｋ、。取输人和输Ｉ △ △
收稿日期：０８０－２２０－０４
第２７卷第６期
Ｖｏ．７，．１２Ｎｏ６
西华大学学报（自然科学版）
ＪｕａｆｈａＵｉｅｓｙ・ＮａｕａｃｅｃｏｒｌｏｕｎｖｒｉｎＸｉｔｔｒｌＳｉｎｅ
２００８年１１月
Ｎｏ．Ｏ８ｇ２０
中的某些参数进行寻优，成可调因子的模糊ＰＤ形Ｉ控制器。这里优化方法采用遗传算法。遗传算法（ｅｅｉＡｇｒｈ，Ａ）一种模拟ＧｎｔｌｉｍＧ是ｃｏｔ为了对输人量进行模糊化处理，须将输人变必量从基本论域转换到对应的语言变量模糊集的论域。需要通过量化因子进行论域转换。在模糊控制中量化因子、的选择非常重要，作用相当于其

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。

同步发电机励磁系统的智能控制方法研究

同步发电机励磁系统的智能控制方法研究
同步发电机励磁系统的智能控制方法研究主要涉及利用人工智能技术优化励磁系统控制策略，提高发电机励磁效率和稳定性。

下面是一些可能的研究方法和技术：
1. 基于神经网络的励磁系统控制方法：利用神经网络模型对励磁系统的输入和输出进行训练，使其能够根据输入的变量，如负荷变化、电网频率等，自动调整励磁系统的参数，实现自动化的控制。

2. 基于遗传算法的励磁系统参数优化：利用遗传算法在参数空间中搜索最优的励磁系统参数配置，以实现最高的励磁效率和稳定性。

通过不断迭代优化参数配置，达到最优控制效果。

3. 模糊控制方法：将模糊控制方法应用于励磁系统控制中，根据模糊规则和输入变量，调整励磁系统的参数，实现自适应控制。

模糊控制可以对输入变量的模糊性进行处理，使励磁系统能够应对复杂的工况和变化。

4. 强化学习方法：利用强化学习算法，如Q-learning、深度强
化学习等，让励磁系统根据电力系统的运行状态和目标，通过与环境的交互学习最优的控制策略。

强化学习方法适用于存在较多未知变量和复杂规律的励磁系统控制问题。

以上是一些可能的智能控制方法研究方向，具体的方法选择和研究内容可根据实际情况和需求进行调整和扩展。

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。

基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制研究的开题报告

基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制研究的开题报告1.研究背景和意义随着我国科技的不断发展，电力系统的需求不断增加。

其中，发电机在电力系统中起着核心作用，而励磁系统是保证发电机稳定运行的关键部分。

目前，传统的发电机励磁PID控制算法存在一些问题，如模型精度低、控制性能差等。

为此，本文将研究基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制算法，以提高发电机的控制精度和稳定性。

2.研究内容和方法2.1 研究内容本文主要研究基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制算法，主要研究内容包括以下几个方面：（1）分析发电机励磁系统的工作原理及其控制方法。

（2）建立基于模糊神经网络的发电机PID励磁模型，对模型参数进行优化。

（3）设计发电机PID励磁控制算法，并采用模拟仿真和实验验证法来验证控制效果。

2.2 研究方法本文采用以下几种研究方法：（1）文献调研和整理：对发电机励磁系统的控制方法及相关研究进行文献调研和整理，了解现状和问题。

（2）建立模型：根据调研结果，建立基于模糊神经网络的发电机PID励磁模型，并对模型参数进行优化。

（3）设计控制算法：设计基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制算法，并进行仿真和验证。

3.预期成果本文主要的预期成果包括：（1）建立基于模糊神经网络的发电机PID励磁模型，并进行优化；（2）设计基于模糊神经网络的发电机PID励磁控制算法，并进行仿真验证；（3）验证算法的有效性，探究其在实际应用中的潜力和优势。

4.研究难点和挑战本文的研究难点和挑战主要包括以下几个方面：（1）发电机PID励磁系统的模型精度较难掌握，需要通过大量的实验数据对模型参数进行优化。

（2）模糊神经网络的设计和优化需要充分考虑不同的因素和变量，确保模型的稳定性和正确性。

（3）通过仿真和实验验证算法的控制效果，需要充分考虑系统的实际应用情况，避免误差和偏差的出现。

5.研究计划5.1 时间安排第一年：进行文献调研和整理，建立基于模糊神经网络的发电机PID励磁模型，并进行优化。

基于模糊pid的励磁控制算法研究

有 Mamdani 算法、全蕴涵三Ⅰ算法和相似度推理算法等。本
文研究中，模糊 PID 控制器采用 Mamdani 型推理算法。基于
Mamdani 的模糊控制规则是由模糊条件语言表述的，实际上是
一组 If-Then 规则，规则的变量均为模糊语言集。
（三）解模糊。经模糊推理得到的模糊控制器输出为模
糊量，必须转换为精确的控制量，才能对实际系统实施控制。
关键词：励磁控制；模糊PID控制算法；供电品质
◆ 王海峰
一、前言
目前，我国军队装甲车辆电气系统普遍采用低压直流供电体制，且大多采用采用同步发电机作为主电源装置。为满足供电体制需求，同步发电机需借助励磁控制系统，实现自身输出电压的基本恒定。作为装甲车辆电源系统的核心控制部件，励磁控制系统的控制精度和响应速度等指标，直接影响着电源系统的供电品质，对全车电力电子设备的用电安全至关重要。我军现有装甲车辆的励磁控制系统主要采用基于分立元件的模拟控制方式，发电机励磁控制系统依靠模拟电路来实现按电压偏差调节的比例控制方式，结构简单可靠，但系统的控制精度低，存在调节静差，且动态响应速度慢，系统瞬态特性较差，尤其在电源系统突加和突卸负载时，该问题更为严重，甚至已影响到部分车载用电设备的供电安全。 [1]
本文针对 XX 型坦克电源系统，设计了图 2 模糊 PID 控制器，结构图如下图 2 所示：
信息系统工程 │ 2019.10.20 145
ACADEMIC RESEARCH 学术研究
图 2 XX 型坦克电源系统模糊控制器原理结构图
如图 2 中，模糊推理单元包括 2 个输入和 3 个输出，其
输入为偏差 e 和偏差变化率 ec，输出为 ∆Kp、∆K1 和 ∆KD。模

基于遗传算法的永磁同步电机调速系统PID参数优化

ｅｒｒａｄａｖｒｈｏ — ｕｉｍｅｔｉｍｗｅｅｉｌｍｅｔｄｉｈｌｏｉｍ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｄｍｏｓｒｔｄｔａｔｅｌｎｎｏｅｓｏｔｎｓｏｐｈｎｔｒｍｐｅｎｅｎｔｅａｇｒｈｅｔｉｌｔｅｕｔｅｎｔａｅｈｔｈｏ
维普资讯
变频与调速ＥＣＭＡ
迫轧与控制应田２，７￣７４（）３
基于遗传算法的永磁同步电机调速系统ＩＰＤ参数优化术
焦竹青，屈百达，徐保国（南大学通信与控制工程学院，苏无锡江江
ｔｏｌｒ
控制理论的发展，用模糊逻辑关系对ＰＤ控制利Ｉ
器进行优化设计，成为当前的一个研究热已
在电机驱动控制系统中，ＩＰＤ控制由于算法
ＰＭＳＭ．Ｔｈｐｉｌｓｌｉｎｉｖｒｅｅａｉｎｗａｅｅｖｄｔｕｒｎｅｌｉｄｖｄｌｏｃｖｒｅｔｌｂｌｏｔｍｉｅｏｔｍａｏｕｔｏｎｅｅｙｇｎｒｔｏｓｒｓｒｅｏｇａａｔｅａｌｎｉｉｕａｓｔｏｎｅｇｏｇｏａｐｉ —
关键词：磁同步电机；传算法：速系统，永遗调比例一分一分控制积微中图分类号：Ｍ０．Ｔ２１文献标识码：文章编号：６３６４（０７０－３－４Ｔ３１２；Ｐ７Ａ１７－５０２０）７０４００

基于遗传算法的同步发电机励磁控制器设计

文章编号：1004-289X(2021)03-0068-05基于遗传算法的同步发电机励磁控制器设计班红梅(广西宁明东亚糖业有限公司，广西宁明532500)摘要：本文对同步发电机的励磁控制装置采用PID控制，其中比例-积分-微分(PID)控制器参数的最优整定是自动调压系统良好运行的必要条件。

因此，采用实编码遗传算法优化PID(K p、K Z、K a)控制器参数。

在各种工况下，利用遗传算法获得了系统的最优PID增益，并与模糊控制器和Ziegler-Nichols方法进行了性能比较，并在扰动条件下进行了对比测试。

通过在MATLAB/Simulink软件中仿真AVR系统，证明了遗传算法对于PID控制器参数整定的适应性。

关键词:励磁控制；同步发电机;模糊控制器；PID控制；遗传算法中图分类号:TM34文献标识码：BDesign of Synchronous Generator Excitation ControllerBased on Genetic AlgorithmBAN Hong-mei(Guangxi Ningming East Asia Sugar Co.Ltd.,Ningming532500,China)Abstract:In this paper the excitation control(AVR)for synchronous generator has been developed using PID controller.Optimal tuning of Proportional-Integral-Derivative(PID)controller parameters is necessary for the satisfactory operation of the automatic voltage regulator system.Hence，the real coded genetic algorithm is used as optimization technique for tuning optimal values of PID controller parameters(K p,K,and K d).The optimal PID gains are obtained by the proposed GA for various operating condition and the performance of the system is compared with fuzzy controller and Ziegler-Nichols method and are tested under perturbations.The suitability of the proposed approach for PID controller tuning has been demonstrated through MATLAB/Simulink simulations in an AVR system. Key words:excitation control;synchronous generator;fuzzy controller;PID control;genetic algorithm;1引言近几年电力网络发展迅猛，主要是由于发电系统和负荷特性也在逐渐变化，以及电网机构日益提高的电能质量标准，越来越多的风电的利用、分布式发电、储能系统等，对电力系统的稳定性控制提出了挑战。

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PID的励磁控制器

基于遗传算法和模糊PID的励磁控制器
白羽;王云鸽;吴非;宋永军
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)022
【摘要】随着电力系统的发展,常规PID励磁控制器已经不能满足系统运行的动态和静态性能要求,为了克服这一缺点,设计了一种新型模糊PID控制器,在常规模糊PID励磁控制器基础之上,提出了一种利用遗传算法优化的模糊控制器.介绍了同步发电机自动励磁系统及模糊PID励磁控制器的构成,模糊PID控制器的原理及作用.仿真研究结果表明利用该方法设计的励磁控制器具有更好的动静态特性.
【总页数】3页(P37-38,51)
【作者】白羽;王云鸽;吴非;宋永军
【作者单位】130012,吉林省长春市,长春工业大学机电工程学院;130012,吉林省长春市,长春工业大学机电工程学院;130012,吉林省长春市,长春工业大学机电工程学院;130012,吉林省长春市,长春工业大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP273;TM76
【相关文献】
1.基于遗传算法的同步发电机自调整模糊PID励磁控制器研究 [J], 杨永灯;杨晓萍;邱锦东
2.基于遗传算法的同步发电机模糊PID励磁控制器 [J], 王德意;谢博;孙新志
3.基于遗传算法的同步发电机模糊PID励磁控制器研究 [J], 王德意;孙新志
4.基于遗传算法优化的同步发电机模糊PID励磁控制 [J], 李兵洋;肖健梅;王锡淮
5.基于PSO优化算法的模糊PID励磁控制器设计 [J], 王镇道;张乐;彭子舜
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基于遗传算法优化模糊PID控制器的研究

基于遗传算法优化模糊PID控制器的研究
随顺旭;那文鹏;张欣;随顺科
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2011(000)002
【摘要】利用遗传算法对模糊PID控制器中的隶属函数和控制规则进行优化,减少经验依赖,实现在线调整,改善控制效果,并利用Mathb编程仿真,验证结果.
【总页数】1页(P108)
【作者】随顺旭;那文鹏;张欣;随顺科
【作者单位】辽宁工业大学,辽宁锦州,121001;辽宁工业大学,辽宁锦州,121001;辽宁工业大学,辽宁锦州,121001;中国矿业大学,江苏徐州,221008
【正文语种】中文
【中图分类】TM571
【相关文献】
1.基于遗传算法优化粗糙决策模型的光伏电站发电量的影响因素研究 [J], 杨旭;易坤;杨浪
2.基于遗传算法优化的太阳能供暖系统研究 [J], 孙琦琦;孙倩
3.基于遗传算法优化反向传播神经网络的锅炉NOx排放研究及应用 [J], 唐永基;李前宇;陈虎亮
4.基于遗传-蚁群算法优化的电费风险预警模型的研究 [J], 杨迪;刘志凯;葛维;朱雅魁;李强
5.基于遗传算法优化滚筒脱水控制参数的研究 [J], 王成;吴增元
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基于模糊自调整PID技术的励磁控制器研究

基于模糊自调整PID技术的励磁控制器研究
张立峰;金秀章;田沛
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2006(033)004
【摘要】结合模糊控制理论和常规PID励磁控制器,提出了模糊自调整PID励磁控制技术.选取自并励励磁模型作为对象,在MATLAB软件下对常规PID励磁控制与模糊自调整PID励磁控制进行仿真研究.结果表明,模糊自调整PID励磁控制能有效地改善系统的动态品质,提高系统的抗干扰能力,对运行状态改变时模型变化的鲁棒性有较大提高.
【总页数】3页(P20-22)
【作者】张立峰;金秀章;田沛
【作者单位】华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TM712;TP273
【相关文献】
1.基于MATLAB的风能自校正自调整PID模糊控制器仿真研究 [J], 康严文;李智勇;王维庆
2.基于模糊自适应PID技术的励磁控制器研究 [J], 楚清河;李卫华
3.基于遗传算法的同步发电机自调整模糊PID励磁控制器研究 [J], 杨永灯;杨晓萍;邱锦东
4.磁粉离合器自调整模糊PID励磁控制技术 [J], 周凯;杨嵇森
5.基于PSO算法的模糊自调整PID励磁控制器研究 [J], 杨国清;杨永灯;陈连贵;王德意
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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。