遺傳PID控制算法的研究

電子機電論文編號:JD529 論文字數:20376,頁數:41

目  錄
1 緒論  1
1.1引言  1
1.2 PID參數整定智能控制的研究現狀  1
1.3本論文所研究的主要內容  5
2 數字PID控制技術  7
2.1 數字PID基本算法  7
2.2改進的數字PID算法  7
2.2.1積分分離PID算法  8
2.2.2 抗積分飽和PID控制算法  8
2.3 本章小節  9
3遺傳算法  10
3.1 概述  10
3.2 遺傳算法的數學理論  12
3.3 標準遺傳算法  13
3.3.1 編碼方式  14
3.3.2 初始種群的設定  15
3.3.3 適應度函數  15
3.3.4 遺傳操作  16
3.3.5 收斂性    17
3.3.6 遺傳算法中關鍵參數的確定  17
3.4 遺傳算法與系統的最優化  18
3.5 本章小結 19
4 基于遺傳算法的PID參數優化整定 20
4.1 概述  20
4.1.1 PID參數整定  20
4.1.2 基于GA的PID參數整定的優點和需要解決的問題  20
4.1.3 本章闡述的方法所具有的特點  20
4.2 基于遺傳算法的PID參數整定程序設計方案  21
4.2.1 參數的編碼  21
4.2.2 參數變化范圍的確定  22
4.2.3 選取初始種群  22
4.2.4 適應度函數調整  22
4.2.5 遺傳算法流程圖  23
4.3 本章小結  27
5 基于遺傳算法PID參數整定的MATLAB仿真  28
5.1 二階模型  28
5.1.1 基于遺傳算法的PID整定式  28
5.1.2 經典PID整定  …29
5.1.3 兩種方法比較  30
5.2 三階模型  30
5.2.1 基于遺傳算法的PID整定式   31
5.2.2 經典PID整定  32
5.2.3 兩種方法比較  33
5.3 本章小結  33
結束語  34
致謝  35
參考文獻  36
附錄  37

摘 要
PID控制器的特點是結構簡單，適應性強，特別是不依賴對象的精確模型，對系統參數的變化具有較好的魯棒性，可以解決在工業過程中精確建模的困難。而且其應用時期較長，控制工程師們已經積累了大量的PID控制器參數調節經驗。但是簡單的PID控制往往不能達到令人滿意的程度，對于時變對象和非線性系統，傳統的PID控制更顯得無能為力。
GA是一種具有極高魯棒性的全局優化方法，在自控領域得到廣泛的應用。用 MATLAB 作為仿真工具，針對所設定的控制對象，基于遺傳算法所選取出的 PID 參數，實現了多性能目標優化。通過仿真分析結果可知，這種選取方法，是一種比較好的方法，具有比較好的理論意義和現實意義。
關鍵詞：PID；遺傳算法；PID參數優化；MATLAB仿真

Abstract
The character of  PID controllers is simple is simple structure, good adaptability and great robustness,especially they don’t depend on the precise model of the objects.They can also solve the difficulty of precsise modeling in industrial process.Since they are used for a long time , the control engineers have already accumulated a great deal of tuning experience of PID controllers’parameters.But the simple PID controllers can’t get the satisfied degree,especially for the time-varying objects and non-linear systems , the traditional PID controllers can do nothing for them.
GA is a global optimization algorithms with high robustperformance． It has been widely applied in automatic controlfield． PID optimization based on GA realizes the multi. Form the simulation result,we can see GA is a good methodto select PID factors, and has its theoreticism and actuality
Key words: PID;Genetic algorithms; PID optimal-tuning;MATLAB simulate