基于改进鲸鱼算法的收卷张力PID控制的性能优化

PID控制器的参数决定张力控制系统的稳定性和速度,因此研究收卷张力控制中经典PID控制器参数整定优化问题具有重要意义。以卷绕张力系统为切入点,结合PID和改进的鲸鱼优化算法,设计了基于改进鲸鱼算法(L-WOA)的PID张力控制器;为了提高PID整定参数方法的收敛精度和速度,在进行整定时结合了改进鲸鱼算法;建立数学模型和动态转矩平衡方程,分析了线速度和卷径对卷材张力的影响;分别使用改进鲸鱼算法和其他多种算法进行了参数优化。仿真结果表明,采用改进鲸鱼算法优化PID的控制策略具有响应速度快、控制输出稳定、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点。

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定

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。

基于改进遗传算法的数据中心制冷系统PID参数寻优方法

为全面优化制冷系统的参数,使系统负载率始终处于最优水平,引进改进遗传算法,研究数据中心制冷系统比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative,PID)参数寻优方法。根据系统运行中的信号表达方式,主动调节数据中心制冷系统PID控制中的积分信号;设定算法的遗传变量、决策变量约束条件等,构建系统PID参数适应度函数;收集数据中心制冷系统在运行过程中的采样数据,并根据采样数据、采样频率,进行PID参数混沌寻优。实验结果表明,设计的方法可以确保参数优化后的系统在运行中始终处于最优负载状态,减少了制冷系统的能耗损失。

遗传算法PID参数优化的改进

介绍了遗传算法的基本原理 ,并针对简单遗传算法在PID控制中存在的问题进行了分析 ,提出在不同情况下采用不同的变异概率的方法 ,并分别进行了实验仿真。仿真结果表明 ,用改进的遗传算法优化PID参数 ,可以提高优化性能 ,对控制系统具有良好的控制精度。

基于量子遗传算法的PID控制器参数自整定

提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的PID控制器参数整定方法。首先定义一个包含表示系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据实际系统的性能要求对指标项进行适当加权。之后采用具有量子比特个体表示形式和量子旋转门实现种群进化的量子遗传算法,对PID进行多目标寻优,从而实现PID参数的自动整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法和一般遗传算法得到的PID控制器。

改进量子遗传算法在PID参数整定中应用

参数整定是PID控制器设计的关键,针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进量子遗传算法的参数整定方法。该算法在基本量子遗传算法的基础上引入了量子交叉、量子变异和群体灾变操作。基于改进量子遗传算法的PID参数整定方法将PID控制器参数整定转化为参数优化问题,通过改进量子遗传算法的进化计算实现参数整定。与其他参数整定优化算法的仿真结果比较表明,该方法能获取更好的控制品质,仿真结果验证了该方法的可行性。

基于精英进化导向的多目标PID参数优化

在多目标优化问题中,决策者必须对Pareto前沿的众多非劣解做出选择.本文将决策偏好融入Pareto优化过程,提出一种基于精英导向机制的多目标遗传算法,根据决策偏好选择Pareto最优解为精英,利用无损有限精度法和归一增量距离保持种群多样性,通过多种群进化机制将决策偏好的影响传播到整个种群.该方法成功应用于自动导引车(AGV)伺服系统的PID参数优化,可根据决策偏好快速有效地定向搜索Pareto最优解,保证伺服控制达到路径跟踪要求的速度响应性能.

基于改进遗传算法的PID参数研究

常规PID参数的整定存在着控制精度低,稳定性能差的问题,一直限制了其在高精度及可靠性要求高的系统中的应用。采用改进遗传算法对PID参数进行优化,在寻优空间内快速获得全局最优点。在PID控制器中加入遗传算法模块,快速整定出最优解使系统达到稳态的最佳效果。仿真结果表明,该方法较常规PID参数整定与优化方法,具有更好的控制性能指标,提高了寻优精度,加快收敛速度。

遗传算法的自适应PID控制器的应用

针对工业过程中常见的二阶延迟系统的PID参数整定问题,提出了基于实数编码遗传算法的自适应参数整定方法。该方法利用遗传算法可快速全局寻优的特点,通过对控制器参数进行实数编码,将性能指标构成相应的适应度函数,采用自适应变异概率,反复进行遗传操作获得整定控制器的最佳参数。仿真结果表明所提出的整定方法效果显著,且控制器具有良好的抗干扰能力。

基于改进遗传算法的PID调节器多目标优化设计

文章提出了一种基于改进的遗传算法(IGA)的PID调节器的优化设计方法。采用一种新的多染色体交叉操作和复合式变异操作,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度。将IGA用于PID调节器的多目标优化设计,可现实PID调节器参数的最优整定。仿真结果证实了该方法的有效性。

PID参数整定的一种混合优化算法

PID控制器是工业界应用最广泛的控制策略,参数整定是PID控制器设计的核心内容。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的搜索过程,先利用遗传算法进行全局粗略搜索,再利用数值优化算法得到精确的参数。仿真试验结果证明提出的混合优化算法是进行PID参数整定的一种有效方法。

基于改进鲸鱼算法的半主动悬架PID控制

汽车悬架的控制效果直接影响车辆稳定性与舒适性.汽车半主动悬架的控制常采用PID控制器,因其控制原理简单,实用性强,可以达到较好的控制效果.然而PID控制器的参数选择(KP、KD和KI)对控制效果影响较大,传统的经验法参数整定,难以在短时间内找到可以达到最好控制效果的一组参数.而智能优化算法可以在合理的时间内找到,不需要经验.因此,提出利用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)整定PID参数,并用于控制汽车半主动悬架.通过Matlab/Simulink仿真分别用经验法、鲸鱼优化算法(WOA)和IWOA整定PID参数,并分别比较了三种方法整定参数后的PID控制器的控制效果,证明了IWOA对整定PID参数的有效性.

气动调节阀最优分数阶PID控制器设计

针对工业控制过程气动调节阀阀位控制中非线性,模型不精确等问题,提出一种基于分数阶PID控制器(fractional order PID controller, PI~λD~μ)的阀位控制方法。分析气动调节阀工作原理并建立其数学模型,为提高模型准确性,针对分数阶PID控制器参数整定范围广、复杂性高等问题,提出一种改进量子粒子群算法(improved quantum particle swarm optimization, IQPSO)整定分数阶PID控制器参数,引入混沌映射和非均匀高斯变异增强算法寻优能力,将改进算法用于调节阀控制系统模型辨识。仿真与试验结果表明,相比于整数阶PID控制器,所设计的分数阶PID具有更快的响应速度和控制精度,能更好地满足气动调节阀阀位控制要求。

基于改进粒子群优化的旋翼无人机PID参数整定算法

针对串级比例积分微分(PID)在小型旋翼无人机飞控系统中的参数人工整定较难以及整定优化完成所得到的参数较差的缺点,提出一种非线性动态权重的改进粒子群算法,将其用于无人机PID参数的整定过程。以四旋翼无人机为研究对象,首先建立无人机的数学模型,采用一种改进粒子群优化方法,将惯性权重进行非线性动态下降处理,提升搜索性能和寻优效率,弥补传统粒子群优化方法所存在的不足,最后通过Matlab/Simulink进行仿真比较和分析。实验结果表明使用改进粒子群方法进行参数整定后,无人机具有更加良好的动态性能,调节时间更短,同时也免去了人工整定的困难,减少了参数整定的时间。

基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究

将改进免疫遗传算法与传统PID控制的参数优化进一步结合,利用免疫遗传操作自身的特点,同时引入疫苗的实时更新理念,保证了疫苗的先进性,加速系统对于全局最优解的搜索速度。以锅炉温度为例,经MATLAB-Simulink仿真证明,应用改进免疫遗传算法,对温度PID参数进行优化,使系统具有了更好的控制性能,也保证了锅炉温度的实时控制效果。

基于教与学优化算法的PID控制器参数寻优

PID控制器的参数整定表现为在3个参数空间中寻求最优值,使得系统的控制性能达到最优。教与学优化算法是一种新兴的群智能优化算法。为加强PID控制器的参数整定,基于教与学优化算法,提出一种PID控制器参数自整定方法,实现PID控制器的参数寻优。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,与基于粒子群算法和遗传算法的PID参数整定方法进行比较,该方法参数简单、精度高,可快速有效地实现PID控制器参数的自整定。

改进遗传算法PID参数优化在流浆箱总压控制中的应用

稀释水水力式流浆箱的总压控制直接关系到纸张质量的好坏,传统的PID方法对于非线性、参数时变性和模型不确定性的对象控制精度较低。虽然传统遗传算法可以优化PID参数,提高精度,但是收敛速度慢,整定时间长,限制其在高速纸机控制中的应用。针对这些问题,本课题以纸机流浆箱总压控制为研究对象,采用改进的遗传算法来整定PID参数,通过优化交叉和变异算子、增加当前最优追踪策略以及改进收敛准则等方法来提高遗传算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真结果表明,用改进的遗传算法整定后的流浆箱总压控制PID具有更快的响应速度和更好的鲁棒性。

基于天牛须算法的粒子群算法在PID参数整定上的应用

PSO虽然被广泛应用于包含PID参数整定等各种寻优问题中,但是传统粒子群算法在某些场合收敛速度慢且较容易陷入局部最优值。针对这些问题,文中提出一种将新型高效BAS融合进PSO算法的全局寻优过程,该方法可以更好地跳出局部最优点。同时,由于BAS算法为单一个体的算法,易因为早熟收敛陷入局部最优,故将BAS和传统的PSO结合也增强了BAS的丰富度。在Schaffer函数进行的20次独立测试显示,该算法相对于传统PSO和BAS取得了较好的寻优结果。最后,将算法应用到不稳定对象的PID参数寻优中,结果显示相对于PSO和改进PSO算法,新算法下的ts、tr、IAE、ISE等各项指标均得到了提高。

基于代理模型的车辆横摆率PID控制

横摆率是表征车辆横向稳定性的重要指标,是车辆操纵稳定性控制系统中的关键控制变量。PID控制作为最常用的控制方法之一,虽然PID控制易于实现,但参数整定的难题限制其工程应用。基于响应面理论,以前轮转向角幅值和PID控制参数为响应面输入,以车辆横摆率曲线的关键点为响应面输出,构建集成PID控制器的8自由度车辆动力学代理模型。该方法不仅可避免考虑代理模型的时间状态因素,而且能实现PID控制参数的快速整定。数值仿真结果表明:该方法建立的代理模型精度高,整定的PID控制器能实现车辆横摆率对期望横摆率的准确跟踪,有效改善车辆的横向稳定性。

基于遗传算法的锅炉水温PID控制寻优

遗传算法相比传统调节方法具有更好的鲁棒性和最优性。结合锅炉动态水温单回路控制系统的PID参数整定与优化问题,采用遗传算法对其参数进行优化。仿真结果表明,这种优化算法加快了收敛速度,有效提高了系统的全局稳定性,增强了PID控制器的鲁棒性。