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——PID2孙键,曾建平谝糯惴ǖ穆嘲鬚控制器设计方法与原理在多数工业控制过程当中,控制对象普遍存在着纯时间滞后现象,比如化工、,,通过仿真模拟自然选择,只依赖于适应度函数,不需知道对象的全部信+PID机制使得它可能找到全局最优解¨。.这种参数函数模型的传递函数具有超越函数的形式,难以在系统仿真和控制设计中直接应用,一般采取的方法是将对象的分布参数模型简化为集中参数模型并且降阶,但是在简化和降阶的过程中必然会引入模型误差,有必要进一步分析刂频牟问ǚ椒ň并且加以改进,对分布系统加入鲁棒性信息,并反馈到优化模型中,!!2!!i!z(!!!i!!12琣籵控制模型第卷增刊墅巳:至墨文章编号:—一一妹糯笱ё远担=ㄏ妹PIDPID方法完全满足了控制系统的快速性、稳定性和准确性要求,.—,,,I收稿日期:——作者简介:孙健,男,硕士研究生.(A051002):瑃琯鰁—.,Fig·
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c(s)=em=[e(1)l+Wl(t)+t}2=[{W2e(1)2+tl3u(t)2+4一,,笠,。e(f)Idt+3t+w8(cr).,e(t)Idt+tlJln(t)2PID其中:为输入值,为输出值,为系统误差,控制器:甤墨以釰遗传算法是一类可用于复杂系统优化计算的鲁棒搜索算法,与其他一些优化算法相比,它主要特点是:①决策变量的编码为运算对象;②直接以目标函数的值作为搜索信息;③使用多个搜索点的搜索信息;④,它不依赖于问题的具j按照遗传算法运算过程,方案设计如下:①按照经验选取参数,在参数周围利用遗传算法设计以避免范围过大造成结果不准确,减少寻优的盲目性,再进行优化;②设置编码方式,初始群体数目、交叉和变异概率、终止条件;③用遗传算法优化,不断修改权值,找到合理数值;④仿真结果若符合要求,设计结束;否则,从②开始重新设置和更改权值,直到结果满意为止”’.采用实数编码方式,对于复制的过程,由于传统的轮盘赌方法的误差较大,故本文采用最佳保留选择的方法,以保证遗传算法终止时能得到历代出现过的最高适应度的个体,,()>>ttI另外一种对时间加权的最优化指标为指标,即:"为获取满意的过渡过程动态特性,采用误差平方指标作为参数选择的最小目标函数;但一味追求系统的动态特性,得到的参数很可能使控制信号过大,会因系统固有的饱和特性导致系统不稳定,为防止控制能量过大,在目标函数中应加入控制量的平方项;为了控制输出量增量,增加差分环节使之具有惩罚功能;t确定了目标函数,就确定了遗传算法的适应度函数,遗传算法以适应度大作为遗传操作的基础,而控制性能指标以最小为最优,,,,即:J将目标函数取为:5J1疛131
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;/厂/取种初始群体,终止代数,采用不同的控制指标对该系统进行动态仿真,对各种目标函数的参本文方法:234与图、:指标:ISTE_3ITAEJ4132.,,埘,埘,埘,埘2一:、S、s/.002004006008駆.
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裟眦PID1ISTEITAE最终代价函数值还是仿真时间,,这种方法获得了很好的控制效果,由于加入鲁棒性信息,:Χㄓ睿蠢】刂葡低诚低成杓朴敕治觥!:清华大学出版社,.:西安交通大学出版社,.鹑伪嗉貉钋本文方法[2]PID[J]20031(3)3740[3]PID[D]2006[5]P1D[M]2002扪蓿谝胙肮痰囊糯惴ǖ腜参数整定逡卮笱аПǎ:—.[7]PID[J]200747(8)1‘