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基于HSPSO算法的PID控制器參數(shù)自整定

2012年03月15日14:37:35 本網(wǎng)站 我要評(píng)論(2)字號(hào):T | T | T
關(guān)鍵字:應(yīng)用 可靠性 

曹 方,王 偉,王介生,劉玉超,曹晟熙
大連理工大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,遼寧大連

遼寧科技大學(xué)電子信息與工程學(xué)院,遼寧鞍山 

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摘   要:針對(duì)粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的問(wèn)題,提出一種對(duì)PID控制器參數(shù)進(jìn)行自整定的基于和聲搜索(HS)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(HSPSO)。通過(guò)引入種群進(jìn)程因子對(duì)慣性權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)以提高PSO算法的收斂速度。另外在PSO進(jìn)化過(guò)程中每代產(chǎn)生的較優(yōu)個(gè)體以新陳代謝方式進(jìn)入和聲記憶庫(kù)中并進(jìn)行和聲搜索,以克服粒子群優(yōu)化算法局部搜索能力差的缺陷。針對(duì)典型對(duì)象進(jìn)行PID控制器參數(shù)自整定,仿真和工程應(yīng)用結(jié)果表明所提HSPSO算法較他它智能優(yōu)化算法具有更好的全局優(yōu)化能力。


關(guān) 鍵 詞:粒子群優(yōu)化算法;和聲搜索;PID控制;自整定

 

1 引 言
PID控制是較早發(fā)展起來(lái)的控制策略之一,由于其算法簡(jiǎn)單、魯棒性好和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域。但是PID控制器的參數(shù)整定與優(yōu)化則是一個(gè)重要的研究問(wèn)題[1]。隨著群集智能理論飛速發(fā)展,出現(xiàn)了基于蟻群算法、遺傳算法和粒子群算法等群智能理論的先進(jìn)PID控制方法[24]。其中粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)是由Kennedy和Eberhart等[5]于1995年提出的一種對(duì)鳥(niǎo)群覓食過(guò)程中遷徙和聚集進(jìn)行模擬的演化算法。文獻(xiàn)[4]根據(jù)粒子群算法具有對(duì)整個(gè)參數(shù)空間進(jìn)行高效并行搜索的特點(diǎn),提出一種對(duì)PID控制器參數(shù)和非較小相位系統(tǒng)的兩階段PIPD控制器參數(shù)進(jìn)行自整定的計(jì)算框架。另外針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法優(yōu)化PID控制器參數(shù)存在的早熟和局部收斂的問(wèn)題,許多諸如多權(quán)重粒子群算法(MultiWeightPSO)[6]、帶變異算子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(IPSOM)[7]和結(jié)合GAs的混合PSO算法[8]被提出。這些算法雖然在一定程度上提高了算法性能,但并不能根本上克服早熟和局部搜索能力差問(wèn)題。本文提出一種基于和聲搜索的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(HSPSO),并應(yīng)用該算法對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行自整定。

 

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