基于計(jì)算機(jī)智能的分?jǐn)?shù)階PID控制器研究.pdf

1、PID控制器是目前過(guò)程控制領(lǐng)域廣泛使用的一種控制策略。但是隨著工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大化與產(chǎn)品精細(xì)化，大約有10％-20％的復(fù)雜過(guò)程控制無(wú)法單純地使用傳統(tǒng)PID控制策略，因此需要尋找更先進(jìn)的控制策略。分?jǐn)?shù)階PID控制器是近年來(lái)提出的一種先進(jìn)控制策略，兩個(gè)分?jǐn)?shù)階次的引入使其比傳統(tǒng)整數(shù)階PID控制器具有更加靈活的調(diào)節(jié)范圍及更為廣闊的應(yīng)用前景，但同時(shí)五維參數(shù)的整定也是制約其應(yīng)用于實(shí)踐的主要難點(diǎn)之一。為此，本文從分?jǐn)?shù)階微積分學(xué)入手，基于計(jì)算智能的相關(guān)技

2、術(shù)，提出一種離線參數(shù)優(yōu)化與在線參數(shù)整定相結(jié)合的策略，以獲取分?jǐn)?shù)階PID控制器的五維參數(shù)。
　　研究了分?jǐn)?shù)階微積分學(xué)的相關(guān)內(nèi)容并結(jié)合整數(shù)階PID控制理論，闡述了分?jǐn)?shù)階PID控制器的結(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)實(shí)現(xiàn)。采用改進(jìn)的Oustaloup法對(duì)微積分算子進(jìn)行有理化，在Matlab/Simulink中構(gòu)建出具有Kp、Ki、Kd、α、β五維參數(shù)的分?jǐn)?shù)階PID控制器，作為系統(tǒng)的有理化控制模型。
　　采用離線參數(shù)優(yōu)化方法獲取五維參數(shù)的初始樣本。為了能

3、夠高效地搜索控制器的最優(yōu)參數(shù)，本文提出一種將個(gè)體進(jìn)化與群體智能相結(jié)合的智能算法即螢火蟲(chóng)-遺傳算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)研究，證明了該算法比傳統(tǒng)的遺傳算法、混合粒子群算法具有更強(qiáng)大的參數(shù)搜索能力。
　　為了將分?jǐn)?shù)階PID控制器應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中，本文設(shè)計(jì)出一種可實(shí)現(xiàn)在線參數(shù)整定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階PID控制器。為了提高在線參數(shù)調(diào)整的精度與速度，把采用螢火蟲(chóng)-遺傳算法離線優(yōu)化后的參數(shù)提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為初始學(xué)習(xí)樣本。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階PID控

4、制器具有參數(shù)在線自學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，根據(jù)輸入信號(hào)的變動(dòng)實(shí)時(shí)地調(diào)整五維參數(shù)，從而獲得最優(yōu)控制效果。仿真實(shí)驗(yàn)研究證明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階PID控制器比整數(shù)階PID控制器動(dòng)態(tài)誤差更小。
　　以無(wú)刷直流電機(jī)系統(tǒng)作為實(shí)踐應(yīng)用平臺(tái)，驗(yàn)證上述研究?jī)?nèi)容。構(gòu)建出該系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型，采用螢火蟲(chóng)-遺傳算法離線獲取分?jǐn)?shù)階PID控制器的五維參數(shù)，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階PID控制器的初始學(xué)習(xí)樣本，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)在線參數(shù)整定。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分?jǐn)?shù)階PID控制器與整數(shù)階PI