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文檔簡介
1、1目 錄第 1 章 緒論......................................................................................................................................21.1 PID 控制系統(tǒng)研究的重要意義....................................................
2、......................................21.2 PID 控制系統(tǒng)參數(shù)整定的研究狀況..................................................................................21.3 本論文的研究方向和主要工作............................................................
3、..............................3第 2 章 PID 控制參數(shù)整定方法......................................................................................................52.1 PID 控制原理........................................................
4、..............................................................52.2 常用 PID 參數(shù)整定方法及缺點(diǎn)........................................................................................62.3 PID 控制參數(shù)整定的常見方法.............................
5、.............................................................6第 3 章遺傳算法的概述....................................................................................................................83.1 遺傳算法的發(fā)展史.................
6、.............................................................................................83.2 遺傳算法的基本原理..........................................................................................................83.2.1
7、遺傳算法的基本操作...............................................................................................83.2.2 遺傳算法的主要特點(diǎn)...............................................................................................93.3
8、遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計........................................................................................................103.3.1 遺傳算法的運(yùn)算過程..........................................................................................
9、...103.3.2 遺傳算法的構(gòu)成要素.............................................................................................113.3.3 遺傳算法的應(yīng)用步驟..........................................................................................
10、...113.4 遺傳算法的應(yīng)用................................................................................................................12第 4 章基于遺傳算法的 PID 整定.......................................................................
11、..........................144.1 基于遺傳算法的 PID 參數(shù)整定優(yōu)點(diǎn)...............................................................................144.2 基于遺傳算法的 PID 整定的實(shí)現(xiàn)....................................................................
12、...............154.2.1 編碼和解碼..........................................................................................................154.2.2 初始種群的確定.......................................................................
13、..............................154.2.3 適配函數(shù)的確定.....................................................................................................154.2.4 遺傳算子的確定...........................................................
14、..........................................164.2.5 遺傳算法的操作.....................................................................................................164.2.6 利用遺傳算法優(yōu)化 PID 控制參數(shù)的具體步驟................................
15、....................174.3 基于遺傳算法的 PID 整定的程序設(shè)計..........................................................................174.3.1 遺傳算法復(fù)制算子的實(shí)現(xiàn)..................................................................................
16、..174.3.2 遺傳算法交叉算子的實(shí)現(xiàn)....................................................................................184.3.3 遺傳算法變異算子的實(shí)現(xiàn)....................................................................................18第 5 章 基于遺傳
17、算法的 PID 參數(shù)的尋優(yōu)設(shè)計及仿真...............................................................205.1 基于遺傳算法的直流調(diào)速系統(tǒng).......................................................................................205.1.1 直流調(diào)速系統(tǒng)的簡單介紹..............
18、.......................................................................205.1.2 直流電動機(jī)的數(shù)學(xué)模型........................................................................................225.1.3 基于遺傳算法的 PID 參數(shù)的整定的具體步驟.............
19、......................................245.2 仿真結(jié)果............................................................................................................................265.3 遺傳算法整定 PID 參數(shù)的程序..........................
20、.............................................................26結(jié)論..................................................................................................................................................35致 謝..
21、..........................................................................................................................................363雜性推動著這一學(xué)科的發(fā)展。在過去的二十幾年中,以模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等為主要內(nèi)容的智能控制技術(shù)取得了長足的發(fā)展,在一些非線性或難以建立對象解析模型的系
22、統(tǒng)控制中發(fā)揮著重要作用,引起了眾多研究者的關(guān)注。隨著微處理器技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字智能式控制器的實(shí)際應(yīng)用,人們一直尋求的 PID 控制器參數(shù)的自動整定技術(shù)成為現(xiàn)實(shí)。同時,隨著現(xiàn)代控制理論(如智能控制、自適應(yīng)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法等)研究和應(yīng)用的發(fā)展與深入,為控制復(fù)雜無規(guī)則系統(tǒng)開辟了新途徑。目前國內(nèi)外關(guān)于 PID 參數(shù)整定方法進(jìn)行了大量的研究和開發(fā)工作。Astrom 和 Hagglund 于 1988 年出版了著作《PID 控制器自整
23、定》。特別是近年來,許多重要國際雜志不斷發(fā)表新的研究成果。如 Automatica,IEEE Trans.on Automatic Control 等。值得提出的是,Astrom 和 Hagglund 于 1995 年再次出版了《PID 控制器:理論、設(shè)計及整定(第二版)》[8]。在過去的幾十年中,回路整定技術(shù)已經(jīng)有了很大的發(fā)展和改進(jìn),產(chǎn)生了各種行之有效的整定方法,工程上的整定方法有衰減曲線法、Zieglar-Nichols 階躍響
24、應(yīng)法、誤差積分準(zhǔn)則 ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法、快速整定法和繼電法等。而在參數(shù)優(yōu)化過程中多采用梯度法、單純形法和智能方法。衰減曲線法、Zieglar-Nichols 法和快速整定是經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),而不是最優(yōu)解;繼電法會使被控系統(tǒng)振蕩;而優(yōu)化中的梯度法需對目標(biāo)函數(shù)微分,同時梯度法與單純形法會陷入局部最優(yōu)點(diǎn);而 ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法和智能方法是針對一類特定被控對象的。近年來,出現(xiàn)了許多新型 PID 控制器,如瑞典著名學(xué)者 K.J.Astrom 等
25、人推出的智能型 PID 自整定控制器,富士 MJCREX 智能控制器,東芝 TOSDIC2自由度 PID 自整定調(diào)節(jié)器等[2]。以及 Fuzzy_PID 混合控制,預(yù)測 PID 控制。本文采用遺傳算法進(jìn)行 PID 參數(shù)整定與優(yōu)化,這是一種尋求全局最優(yōu)的優(yōu)化方法,且無需對目標(biāo)函數(shù)微分,可提高參數(shù)優(yōu)化水平,簡化優(yōu)化的解析計算過程。1.3 本論文的研究方向和主要工作迄今為止,有關(guān)PID控制及其參數(shù)整定算法的討論,仍然是控制領(lǐng)域?qū)W科研究的一個
26、重要分支[2]。盡管自二十世紀(jì)以來,PID經(jīng)歷了近百年的發(fā)展,涌現(xiàn)出許多杰出的成就。但是就參數(shù)整定方面而言,大量的工業(yè)需求背景仍然渴求我們在此領(lǐng)域作出更加深入的研究。最終的目的是希望通過盡量少的先驗(yàn)信息,尋找更加簡單、實(shí)用和直觀的參數(shù)整定方法,在設(shè)定值變化的響應(yīng)、負(fù)載干擾衰減等方面達(dá)到更好的性能指標(biāo)。就智能PID控制來講,這種技術(shù)有待進(jìn)一步研究,將自適應(yīng)、自整定和增益計劃設(shè)定有機(jī)結(jié)合。遺傳算法簡稱GA(genetic algorithm
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