文档介绍：基于遗传算法的 PID 参数优化
摘要
遗传算法、神经网络与模糊控制是当前人工智能中的主要研究领域。由于
它们在特性上有许多共同性和互补性,将遗传算法、神经网络与模糊逻辑相结
合的研究已成为当前的研究热点之一。PID 调节器是最早发展起来的控制策略
之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应
概率性搜索算法。
本文以“基本遗传算法(SGA)→改进遗传算法(MGA)→基于改进遗传
算法(MGA)的 PID 参数优化”为主线,全文共分三部分:基本遗传算法、改
进遗传算法和基于改进遗传算法的 PID 参数优化。
主要内容如下:
第一、基本遗传算法(SGA)
首先阐述了遗传算法的基本原理,介绍了遗传算法的优点、应用的领域,然
后主要介绍其实现的方式; 然后介绍基本遗传算法在各种优化方法下动态品质
指标的比较以及结论。然后阐述基本遗传算法存在的问题,从而引出改进遗传
算法。
第二、改进遗传算法(MGA)
先介绍改进遗传算法定义,再介绍改进遗传算法(MGA)的系统辨识,最
后是仿真试验。
第三、基于改进遗传算法(MGA)的 PID 参数优化
基于基本遗传算法的缺点提出了五种改进措施,新的改进遗传算法克服了
其部分不足之处,并将新的改进遗传算法应用到单回路和串级回路两种控制系
统的 PI 调节器参数优化中,仿真结果取得令人满意的控制效果。
遗传算法、神经网络与模糊控制相结合的控制理论具有显著的优点,表明
它在智能控制领域中有着巨大的应用潜力,因此加速人工智能领域的研究是一
个非常重要的研究方向。
关键词遗传算法;控制系统;调节器参数;优化
- I -
哈尔滨理工大学学士学位论文
The Research of PID parameters 'optimization Based
on ic algorithm
Abstract
ic Algorithms, work and Fuzzy Control are important research
fields in artificial intelligence. The research binations of ic algorithms,
work and fuzzy logic is attracting the attention of many researchers because
of mon plementary features among the PID is one of the earlier
control measures, ic algorithm is a kind of overlapping、self adaptive、probable
searching algorithm based on mechanism of natural selection and natural inheritance.
This article by “Simple ic algorithm (SGA) →Modified ic algorithm
(MGA)→PID parameters' optimization based on Modified ic Algorithms
(MGA)” is the master line, the full text is divided three parts: Basic ic algorithm,
improvement ic algorithm and based on modified ic algorithm PID
parameter optimization.
The primary coverage is as follows:
1. Simple ic Algorithm (SGA)
It elaborated ic algorithm's basic principle, introduced ic algorithm's
merit, the application domain, then mainly introduced it realizes way; Then
introduction basic ic algorithm under each optimized method dynamic quality
parison as well as conclusion. Then elaboration simple ic algorithm
existence question thus draws out the modifi