用于控制器参数整定的遗传算法

提出了一种适用于控制器参数整定的遗传算法（ＧＡＣ）,给出了ＧＡＣ的编码方法和遗传算法,并以一个算例显示了ＧＡＣ的有效性,ＧＡＣ的主要特征是逍点数编码、改进排序选择和乘法变异,在其排序选择中既保留最佳个体又使其参与后续的过程,提高了搜索效率,保证了收剑性。最主要的是,针对控制器参数整定问题的特殊性,ＧＡＣ的乘法变异使问题的约束条件能够自然地由遗传算子予以满足,同时又消除了控制器参数的数量级差异所带来     

基于模拟退火算法的数字PID控制器参数整定的研究

研究将模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定中,以误差平方和最小为目标函数对具体对象进行了系统阶跃响应的分析、设计及仿真研究,得到了较好的控制效果,表明模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定具有一定的研究价值.     

面向性能指标的控制器参数整定新方法

针对线性定常系统,基于Guardian Maps稳定理论提出了一种面向性能指标的控制器参数整定方法。将期望的闭环系统动态性能和稳定裕度指标转化为状态矩阵特征值的配置问题,进而利用Guardian Maps包围函数,在系统参数已知的条件下,可确定满足期望性能的全部控制器参数;在控制器参数既定时,可确定满足期望性能的系统参数许用摄动范围。仿真验证了所提方法的有效性,同时表明该方法通用性强,对PID控制、状态反馈及自适应等控制器参数整定问题均适用。     

PID控制器简介及参数整定方法

PID控制器是比例积分微分控制器,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等特点,广泛的应用在工业控制过程。PID控制器的参数整定一直是人们研究的热点。本文分析了几种常见的PID控制器参数整定方法。     

PID控制器的控制规律及参数整定

温度控制在工农业生产中占据着及其重要的位置,PID控制器一起结构简单、性能成熟、智能调控等在温控领域得到广泛的应用。本文对PID控制器的工作原理以及调控方法进行了介绍。     

基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数整定方法

为解决自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出基于交叉熵算法的自抗扰控制器参数优化设计方法。通过适应交叉熵算法选择适应度函数,对其中的五个重要参数β01、β02、β03、β1、β2进行了优化分析。仿真结果表明：交叉熵算法比免疫遗传算法的自抗扰控制器超调量更小,响应时间更快。     

PID控制器参数整定复杂性的分析

针对PID控制器参数整定复杂性的问题,以典型二阶被控对象的单位负反馈系统为例,从根轨迹和频率特性的角度,详细分析了PID控制器参数变化对系统控制性能的影响,并通过PD控制且以图形的形式展示出了PD控制参数连续变化对超调量、上升时间和调节时间的影响,对于理解PID控制器参数整定的复杂性及合理选择和应用PID控制器均具有一定的参考价值.     

PID控制器参数整定

介绍了PID控制工作原理和方法,综述了PID控制参数整定方法,探讨了PID控制的发展方向。     

基于改进遗传算法的PID参数整定

为了克服基本遗传算法收敛速度和寻优效果的不足,提出一种改进交叉和选择操作的遗传算法,并把它应用于PID控制器参数的优化中。仿真试验结果表明,该算法PID参数整定效果优于基本遗传算法,不仅解决了遗传算法存在的缺陷,而且提高了寻优精度和快速收敛性能。     

一种二自由度PID控制器参数整定方法

针对二自由度PID控制器,提出一种简单的基于预期动力学方程设计的参数整定方法.通过分析,将二自由度PID控制器表示成闭环系统预期动力学特性方程和系统扰动量观测器的函数.选取预期动力学特性方程系数和观测器参数作为控制器参数,分析了参数与系统性能的关系,并提出了各个参数的取值规则.仿真结果表明,该方法对含纯积分环节对象、非最小相位对象、时滞对象、高阶对象、不稳定对象等都具有良好的控制效果.     

基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真

PID控制器结构和算法简单，应用广泛，但参数整定方法复杂，通常用凑试法来确定。文中探讨利用MATLAB实现PID参数整定及仿真的方法，并分析、比较比例控制、比例积分控制和比例微分控制，探讨了KP,T1,TD3个参数对PID控制规律的影响。     

基于多目标遗传算法的船舶航向自抗扰控制器参数整定

针对自抗扰控制器参数整定通常采用“试凑法”,整定过程繁琐复杂,无法顺利得到合理控制参数的现状,根据自抗扰控制器设计的“分离性原理”提出了一种“三步优化法”.该方法利用多目标遗传算法对自抗扰控制器参数进行分步优化,可解决自抗扰控制器参数众多、难以便捷的整定问题.对带舵机约束的15万t级油船航向二阶自抗扰器参数进行整定.结果表明,该方法行之有效,便于工程应用.     

基于双变异策略差分进化算法的模糊PI参数整定

针对模糊PID控制器参数难以整定的问题,提出一种基于双变异策略协同工作的自适应差分进化算法DSDE。该算法采用随进化代数变化的权重因子,将经由DE/target-to-best/1和DE/rand/2两种变异策略生成的个体加权组合成一个新的变异个体,并采用Z型函数根据迭代次数自动调整变异因子,以适应于不同的进化阶段。将DSDE算法应用于二阶被控对象的模糊PI控制器(FPI)参数整定,MATLAB仿真结果表明,与传统的FPI、DE-FPI和采用自适应变异差分进化算法进行参数整定的AMDE-FPI相比,基于DSDE算法的模糊PI控制器具有更好的控制性能。     

基于遗传算法的参数在线自调整模糊控制器

提出了一种基于遗传算法优化的自调整模糊控制器的设计方法.该模糊控制器的运行参数自调整公式以系统响应的最大超调量、调整时间及稳态误差为性能指标,利用遗传算法搜索模糊控制器量化因子Ke,Kec及比例因子Ku公式中相应的最优基准值Keo,Keco及Kuo和微调参数K1,K2及K3,设计一个根据系统当前的动态误差e运行参数可在线自调整的模糊控制器,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已用于控制由作者设计的智能人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与运行参数固定的模糊控制器相比,这种自调整模糊控制器具有良好的动态和稳态性能.     

带有HGO的非线性鲁棒控制器及其参数整定

为克服分散鲁棒控制器设计中输出量各阶导数可测要求的限制,设计了带有高增益观测器的非线性鲁棒控制器.该方法不依赖于对象模型,通过积分环节对系统不可测部分和扰动进行估测,并予以补偿,提高系统的性能鲁棒性和动态性能;减少了控制器的可调参数,提高了实用性.选取典型的单变量非线性系统,基于Monte-Carlo随机试验,采用时间乘误差绝对值积分(ITAE)值作为性能指标,研究控制器参数对系统性能影响,并总结出该控制器的参数整定规则.     

基于粒子群布谷鸟融合算法的主汽温系统控制器参数优化

火电厂主汽温系统具有大惯性、大时滞特性,经典串级比例-积分-微分控制器(PID)难以实现对主汽温系统的精细控制,本文利用粒子群与布谷鸟的融合算法对主汽温控制系统的控制器参数进行优化,通过选择合适的目标函数,对某600 MW直流锅炉主汽温控制系统进行了优化,与工程整定法、粒子群算法的控制结果相比,粒子群布谷鸟融合算法具有...     

基于二叉树的有向双环网络最优路由算法

提出了有向双环网络G(N;r,s)路由模型--二叉树模型,给出了一种新的寻径策略--基于二叉树层的寻径策略,以及计算有向双环网络G(N;r,s)直径d(N;r,s)的显式公式,证明了有向双环网络G(N;r,s)的直径等于二叉树模型的树高,研究了二叉树模型中与路由相关的一些性质.与传统的方法相比,本算法提高了系统的寻径效率.     

一种基于吞吐量的并行度动态调整算法

并行数据传输技术可以有效地提高文件特别是大文件的传输效率,但传统的静态并行度调整策略缺乏对网络的适应性,本文提出一种基于吞吐量的并行度动态调整算法,通过对吞吐量的预测和对网络状况的估计实现并行度的动态调整;并利用多线程技术和FTP协议实现了该算法.在真实网络环境下的实验结果表明,下载速度至少比固定线程数下载软件快8倍.     

基于改进遗传禁忌算法的PID控制器

目的 为提高带式输送机PID控制器的动态性能,对其参数进行优化.方法 采用改进的遗传禁忌算法,通过MATLAB/SIMULINK仿真软件,实现系统仿真.结果 将改进的遗传禁忌算法应用到PID控制器中.结论 研究表明采用改进遗传禁忌算法的PID控制器可以提高系统的动态特性.