基于MATLAB的PID参数寻优

介绍一种基于 MATLAB 的 PID 参数寻优方法及其在控制系统仿真中的应用实例。

基于鱼群算法和Hopfield网络的PID参数寻优

提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法.该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hopfield网络对初始值过于依赖容易陷入局部极值的缺陷.将该算法用于某发动机PID控制中的参数寻优,结果表明新混合算法的整定效果好于Hopfield神经网络,且该算法简单易实现.

基于改进粒子群算法的惯性迟延系统模型辨识及PID参数寻优软件设计与应用

惯性迟延系统广泛存在于热工系统中,而PID控制仍是热工控制系统的主要控制手段。针对热工班组人员普遍缺乏控制系统参数调节能力的问题,研发了惯性迟延系统模型辨识及PID参数寻优软件。该软件首先对训练数据进行筛选,再通过改进粒子群算法对控制对象进行模型辨识,确定其模型结构和参数,进而建立对象精确数学模型,并对辨识模型进行PID参数寻优,获取优化的PID参数,为热工人员提供了安全可靠的参数调试依据,保障了生产过程的安全。

基于满意度的NLJ算法的过热汽温PID参数优化仿真研究

本文结合火力发电锅炉热工控制系统中过热汽温的控制特性及重要性,在现有的过热汽温控制方法存在不足的情况下,引进了一种基于满意控制理论的多目标优化思想,并把这种思想融合到随机数直接搜索算法中,对传统的随机数直接搜索算法中的目标函数进行改进,并把改进后的算法运用到火力发电厂锅炉过热汽温控制上,通过实验,说明改进后的随机数直接搜索PID控制对火力发电厂热工系统中的过热汽温具有良好的控制效果。

IABC-elite算法在电液比例溢流阀压力控制中的应用

为了改善电液比例溢流阀压力的PID控制效果,将标准人工蜂群(SABC)算法用于电液比例溢流阀控制器的PID参数整定。针对人工蜂群算法初始收敛性和局部性能较差等缺陷,以精英人工蜂群算法(ABC-elite)为基础,根据迭代次数动态调整精英解和全局最优解(gbest)的权重并且改进了雇佣蜂更新公式,得到改进精英人工蜂群(IABC-elite)算法并应用于电液比例溢流阀PID控制器。仿真结果表明,IABC-elite算法与SABC及其他改进算法相比,在理论上具有可行性,在系统稳定性和精度上均有明显提高。实验结果表明,压力输出稳定,精度较高。

基于Bladed与Matlab的风力发电机组控制器设计

针对风力发电机组控制器的设计过程中,转速控制器、功率控制器以及变桨控制器参数调整困难、控制效果不理想等问题,本文采用matlab软件自带单纯形法对控制器PID参数进行寻优整定。同时通过bladed软件进行风电机组的仿真及性能分析,进一步验证该方法的正确性,仿真结果表明:通过使用bladed软件与matlab软件相结合的控制器设计方法,可以获取较优的控制器参数,满足控制器设计的实际需求。