【摘 要】
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PID(Proportion,Integral,Differential)即比例、积分、微分控制律是工业过程控制中应用最为广泛的控制策略,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高的优点。PID控制器有三个参
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PID(Proportion,Integral,Differential)即比例、积分、微分控制律是工业过程控制中应用最为广泛的控制策略,它具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高的优点。PID控制器有三个参数:比例、积分、微分系数,在PID控制器结构已知的情况下它们决定了控制器的控制品质,然而相对其较为简单的控制算法,参数调节是一件较为繁琐和复杂的事情。 遗传算法是一种优秀的优化算法,从20世纪60年代提出以来得到了广大学者、专家的关注。遗传算法的发展和应用成为了近年来的研究热点,如今遗传算法已经在函数优化、组合优化、自适应控制、生产调度、图像处理、模式识别、机器学习和人工生命,甚至在化工、通信等领域得到了广泛的应用。 遗传算法应用于PID控制器的参数调节也是近年来的研究热点。本文详细列举了常规的PID参数调节方法如经验凑试法、临界比例度法、衰减曲线法、响应曲线法、Z-N法、最优设定法等,并分析了这些方法的优劣。相比传统的调节方法,遗传算法具有更好的鲁棒性、最优性,能较好的实现参数的自动化调节。 本文中,作者在阅读了大量文献资料和对遗传算法的发展状况进行分析、总结的基础上提出了一种改进的遗传算法—EHGA。算法的改进措施着重针对在PID参数调节应用中的优化速度和精度问题,就如何提高算法的搜索速度,以及算法的全局、局部搜索能力方面提出了改进措施。随后通过常用的几个测试函数对EHGA进行了性能测试,并将实验结果与别的文献和两种基本遗传算法SGA、AGA优化后的结果进行了横向比较,通过对实验结果的分析说明了本文算法的先进性。
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