Novel Approach to Nonlinear PID Parameter Optimization Using Ant Colony Optimization Algorithm

This paper presents an application of an Ant Colony Optimization （ACO） algorithm to optimize the parameters in the design of a type of nonlinear PID controller. The ACO algorithm is a novel heuristic bionic algorithm, which is based on the behaviour of real ants in nature searching for food. In order to optimize the parameters of the nonlinear PID controller using ACO algorithm, an objective function based on position tracing error was constructed, and elitist strategy was adopted in the improved ACO algorithm. Detailed simulation steps are presented. This nonlinear PID controller using the ACO algorithm has high precision of control and quick response.

基于蚁群算法的PID参数优化

针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种新型的基于蚁群算法的PID参数优化策略.蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用分布式并行计算机制.在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统.仿真应用研究表明,该PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了该方案的可行性和有效性.

蚁群算法PID控制器在磨机给矿控制中的应用

磨矿过程是选矿生产中的关键环节,而其中磨机负荷是磨矿过程的一个重要参数,它与生产效率和能源消耗有密切的关系;针对选矿厂球磨机运行过程具有非线性、大滞后性和时变性的特点,常规PID控制难以得到预期的控制效果;蚁群算法是一种新兴的仿生优化算法,具有较强的鲁棒性和良好的分布式计算机制,易于与PID方法相结合;因此提出了一种基于蚁群算法的PID参数优化的控制算法,实现对球磨机给矿的稳定控制,优化后的控制器与传统PID控制相比,有较好的动态和静态性能;仿真应用结果表明,该方法的实用性和有效性,超调量减少近50%,能够使磨机的给矿控制更加稳定。

基于蚁群寻优的汽车牵引力PID控制参数整定

将蚁群算法应用于汽车牵引力PID控制参数整定控制器设计。在搭建软件在环仿真平台和硬件在环试验平台的基础上,调试、标定了控制器参数,获得了满足实时性要求的查询算法,进行了典型工况硬件在环试验。试验结果表明:控制算法能有效改善汽车在弱附着地面的加速性能。

基于蚁群算法的PID参数优化

针对常规整定方法下的PID控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用Ziegler-Nichol法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对PID控制器的参数进行优化,通过与Ziegler-Nichol法、单纯形法的控制效果进行对比,可以得出该整定方法得到的控制系统具有更强的抗干扰能力和鲁棒性.文中还研究了二次型性能指标可调参数对优化结果的影响,MATLAB仿真结果表明,在二次型性能指标下控制效果更好.

具有变异特征的蚁群优化PID的USV航向控制

针对水面无人船(USV)航向控制存在的实时性差、精度不高等缺陷,提出一种利用具有变异特征的蚁群算法优化比例-积分-微分(PID)参数来进行USV航向控制的方法。在USV航向控制运动学模型的基础上,以绝对误差的矩的积分作为目标函数,将改进的适用于PID参数优化的变异算子引入到蚁群算法中,对USV航向控制过程进行PID参数优化。并对比具有变异特征的蚁群优化PID航向控制算法、常规蚁群PID航向控制算法及PID航向控制算法对USV航向控制的控制效果。仿真实验及实地测试表明:所提方法在参数优化过程中比常规蚁群算法收敛速度快,寻优能力强,具有航向控制超调量小、跟踪速度快以及控制稳定等优点。

蚁群PID在高密度光盘系统光学头控制中的应用

光学头是高密度光盘系统(DVD)一个关键部件,PID控制是一种经典的DVD光学头控制方式,PID参数是否合理直接影响光学头控制性能,为了提高DVD的光学头控制精度,提出一种蚁群PID的DVD光学头控制算法。采用PID控制器对DVD光学头进行控制,并通过蚁群算法对PID控制参数进行在线性调整和优化,采用VC++对控制性能进行测试。结果证明,本文方法获得良好的DVD光学头的控制效果,具有较好的鲁棒性。

蚁群参数寻优自适应PID控制实验研究

应用蚁群参数寻优自适应PID控制,进行了基于随机激励的非线性结构振动控制实验研究。通过蚁群算法转换、性能指标函数建立、路径构建和信息素更新等详细阐明了蚁群参数寻优PID控制的具体实现步骤。建立基于蚁群寻优PID控制的实验控制系统,对压电作动器和传感器在系统中的优化选位进行了分析。对汽车车身板件振动进行控制实验,对板件分别施加随机持续激励和脉冲激励,观测控制前后的振动情况,验证了控制系统的有效性。

基于蚁群神经网络的工业自动化PID参数优化

针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点,提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法(ACO-RBFNN)。ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入,系统输出为RBF神经网络期望输出,通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化,并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器,从而实现PID控制器参数在线优化。仿真实验结果表明,基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果,可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。

基于蚁群算法的MIG焊脉冲电流PID参数优化研究

焊缝成形质量的好坏,得益于脉冲电流、送丝速度等诸多参数调节,其中脉冲电流的稳定对焊缝成形影响很大。针对传统PID控制参数不能自整定存在的问题,提出了基于蚁群算法的MIG焊脉冲电流PID参数自整定控制,进行了MatLab/Simulink仿真分析,对3mm厚的铝合金板材进行焊接试验。仿真和试验结果表明:基于蚁群算法的PID参数优化,焊缝成形质量高,调节时间和超调量优于经典PID控制,证明该方法对MIG焊脉冲电流控制的可行性与有效性。

融合哈里斯鹰与蚁群算法的机器人路径规划

针对传统蚁群算法在静态环境进行路径规划时存在初始信息素匮乏,收敛速度慢,搜索不全面的问题,提出了一种融合哈里斯鹰与蚁群算法的路径规划算法。基于栅格法对机器人工作地图进行建模,使用哈里斯鹰算法对蚁群算法中初始参数信息素因子和启发函数因子进行训练,并利用经哈里斯鹰算法优化过的蚁群算法对路径进行搜索,改进信息素更新公式并设定信息素浓度阈值,增加了融合算法的全局搜索能力及收敛速度。仿真实验结果表明,融合算法相较于其它算法在最终解精度、转弯次数等方面有一定的优势,验证了该算法的有效性和实用性。

蚁群算法在PID控制中的应用及其参数影响

鉴于传统PID参数整定方法的不足,提出了一种采用蚁群算法优化选取PID控制参数的方法。通过建立数学模型将PID控制参数选择问题抽象成路径选择问题,从而将蚁群算法成功的应用于PID参数优选,并对寻优过程进行了仿真。将结果与常用的临界比例度法整定的结果进行了比较,发现基于蚁群算法的PID参数优选方案可使系统超调量大幅减小,并明显缩短系统调节时间,具有良好的应用前景。此外,讨论了蚁群算法中的关键参数对算法性能的影响,对比了不同参数下算法的收敛速度和求解质量。

基于蚁群算法的PID控制器智能优化

PID控制由于算法简单、鲁棒性好在过程控制中获得了广泛的应用,但是经典的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。本文介绍了蚁群算法的数学模型,针对某个线性系统设计了基于蚁群算法的智能PID控制器,仿真表明智能PID控制器具有良好的控制性能。

蚁群算法优化PID的机器人位置伺服控制

针对机器人位置伺服系统在干扰环境下控制性能较差的问题,设计了蚁群算法优化PID的机器人位置伺服控制方法。选取三相直流无刷电机作为机器人位置伺服的驱动系统,利用包括速度环和位置环两部分的双闭环伺服控制系统控制机器人位置,选取增量式PID控制器校正速度环公式,利用蚁群算法获取增量式PID控制器的控制参数最优值,改进机器人控制参数的调节,实现蚁群算法优化PID的机器人位置伺服控制。实验结果表明,该方法的控制机器人位置伺服系统机器人实际位置与期望位置极为接近,系统超调量低于5%,扰动调节时间低于40 ms。

改进蚁群算法优化PID控制在水力发电机组中的应用研究

水力发电机组是一个非线性、时变系统,常规PID控制不能达到理想的控制效果。提出一种基于改进蚁群算法的PID参数优化方法,讨论了蚁群算法的模型,水力发电机组的模型,对蚁群算法的不足进行改进,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明,采用改进蚁群算法PID控制器的水电机组具有更好的控制精度和动态特性,验证了该方法的可靠性和有效性。

基于莱维飞行的改进蚁群算法的PID参数优化

针对蚁群算法存在易于过早地收敛并陷入局部最优的问题,应用莱维飞行搜索模式对蚁群算法改进,改变蚁群算法寻优过程中的信息素更新方式,并将改进后的算法应用于过热汽温控制系统。仿真结果表明,利用改进算法整定的PID参数,减小了超调量,缩短了过渡时间,整定效果更优。

蚁群算法在油库发油PID控制中的应用

针对目前油库定量发油过程具有非线性、滞后性等特点,常规PID控制难以达到预期的控制精度,提出一种蚁群算法优化PID参数的控制方案。在PID发油控制系统的基础上引入蚁群算法,通过蚁群迭代寻优的方式优化PID控制参数,从而实现油库发油的稳定性。在控制系统中,采用S7-1200 PLC为控制器,通过SCL语言实现算法,PID参数基于蚁群算法动态优化。实验表明,所提出的方法较PID参数Z-N整定法更具实用性和有效性,超调量减少58%,能够使发油控制更加稳定。

基于IACO-PID的空调房间温度控制优化

空调房间温度控制器受外界环境干扰大,具有时变性和非线性,传统控制方法难以获得高精度的控制效果,为此提出一种基于改进蚁群算法优化PID的空调房间温度控制优化方法(IACO-PID).首先分析当前空调房间温度控制器存在的不足,然后采用蚁群算法对空调房间温度控制器控制参数求解,并针对蚁群算法的不足进行改进,最后采用仿真对比实验测试改进蚁群算法优化PID的优越性.实验结果表明,改进蚁群算法优化PID空调房间温度控制器的控制精度高,抗干扰能力强,具有较快的响应速度.

基于蚁群算法的PID控制器参数优化研究

蚁群算法是一种新型的优化算法,具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。在介绍蚁群算法基本原理的基础上,分析了蚁群的自组织行为,给出该行为的数学模型-蚂蚁群体优化(Ant Colony Optimization,ACO)。提出一种基于蚁群算法优化PID控制器参数的方法,并给出了新算法的具体实现步骤。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。

两种群智能算法在PID参数优化中的应用分析

PID的参数优化是应用工程中非常关键的一个问题。针对PID的参数优化,分析了两种最常用、经典的群智能算法——粒子群算法和蚁群算法在PID参数优化中的应用。两种群智能算法与PID控制器的结合适用于不同场合,各有优势和不足。两种群智能算法都能够有效地对PID参数进行整定,使得系统得到更好的鲁棒性和精确度。