基于改進粒子群優(yōu)化算法的PID參數(shù)整定研究.pdf

1、工業(yè)過程控制中，PID調(diào)節(jié)是最常用的控制方式。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單、實現(xiàn)容易且魯棒性強，應(yīng)用十分廣泛。PID控制器的核心是PID參數(shù)整定。但隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，控制過程越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法已經(jīng)不能完全適應(yīng)。PID參數(shù)整定已成為科研工作者的一個重要研究課題，研究一種新型、高效的參數(shù)整定十分必要。
　　粒子群優(yōu)化算法（PSO）是由美國社會心理學(xué)家James Kennedy和電氣工程師Russell Eberhart于1

2、995年提出的，由于其結(jié)構(gòu)簡單，涉及參數(shù)少，容易實現(xiàn)，一經(jīng)提出引起了科學(xué)界的很大關(guān)注。
　　本文運用粒子群優(yōu)化算法對PID參數(shù)進行優(yōu)化，主要做了以下幾方面工作：第一，闡述了PID參數(shù)整定的發(fā)展，分析PID三個參數(shù)的控制作用；第二，介紹粒子群優(yōu)化算法的起源，算法的流程以及各參數(shù)對算法的影響，全面深入的了解粒子群優(yōu)法算法的內(nèi)涵；第三，分析了學(xué)習(xí)因子在粒子群優(yōu)化算法中的作用和影響，為探討學(xué)習(xí)因子的取值范圍設(shè)計了兩個實驗，通過實驗研究，對

3、粒子群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)因子的取值進行了改進，取得了較為明顯的改進效果；第四，研究了粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化整定PID參數(shù)的原理，并利用Matlab軟件對改進型粒子群優(yōu)化算法整定PID參數(shù)進行了仿真；第五，研究了雙容水箱的數(shù)學(xué)模型，并采用Matlab/Simulink建立了雙容水箱的仿真模型，并運用粒子群優(yōu)化算法對水箱系統(tǒng)控制系統(tǒng)進行PID參數(shù)，取得了較好的效果。
　　本文研究了改進粒子群優(yōu)化算法在PID參數(shù)整定的運用。通過大量的仿真試驗證