100 Technology 技术纵横 AUTOMATION PANORAMA 2013.3 摘要:在PID参数的优化过程中,采用常规的整定方法,往往费时且难以 满足控制要求。选取遗传算法来进行参数寻优,该方法是一种不需要任何 初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。通过MATLAB 仿真实验结果表明,该方法可以应用于多数控制系统,并能达到良好的控 制效果。 关键词:遗传算法;PID控制;参数优化 Abstract: PID parameters optimization uses conventional methods for setting, which usually is time-consuming and difficult to meet the requirements of control. Genetic algorithm is adopted to select the parameters optimization, which does not require any initial information and seeks solutions for the global optimum. ATLAB simulation results show that this method can be applied to the majority of control systems, and can achieve good control. Key words: Genetic algorithms; PID control; Parameter optimization Based on Genetic Algorithm Optimization Parameters of the PID Control Strategy 李树青 (柳州柳工叉车有限公司,广西 柳州 545006) 只依赖于适应度函数,不需知道对象的全部信息,这样即使在对 象模型不确定的情况下,它仍可根据对象的输出情况对PID控制 器中的参数进行优化,而且遗传算法的群体优化机制使得它可能 找到全局最优解。 2 PID控制 2.1 PID控制原理 PID控制器本身是一种基于“过去”、“现在”和“未来”信 息估计的简单控制算法。常规PID调节器是一种应用广泛、技术成 熟的控制方法。PID控制的基本思想是将偏差的比例、积分和微分三 参数通过线性组合构成控制器,对被控对象进行控制,采用PID控制 时,系统控制品质的优劣取决于上述三参数的整定。如图1所示。 图1 PID控制系统原理框图 PID控制器根据给定值r(t)和实际输出值y(t)构成控制偏差 error(t)=rin(t) – yout(t) (1) 将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量,对被 控对象进行控制,其控制规律为: ) ) ( ) ( 1 ) ( ( ) ( 0 1 dt t derror T dt t error T t error k t u D t p + + = (2) 式中, p k ——比例系数; 1 T ——积分时间常数; D T ——微分 时间常数。 PID控制器各校正环节作用如下: (1)比例环节。及时成比例地反映控制系统的偏差信号, 基于遗传算法的PID参数的优化 控制策略 1 引言 PID(Proportional-Intigral-Differential)控制是比例积分微分 控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中,PID控制是历 史最久且生命力最强的基本控制方式之一。其优点主要体现在以 下两个方面:(1)简单实用,易于实现,性能优良。PID控制 器具有简单而固定的形式,原理也不复杂,使用起来很方便,控 制效果也很好。(2)鲁棒性能优良。其控制品质对被控对象特 性的变化不大敏感,在很宽的操作条件范围内都能保持较好的鲁 棒性。由于具有这些优点,PID控制被广泛应用于工业与民用领 域,并取得了很好的经济效果。但PID参数复杂繁琐的参数整定 过程一直困扰着工程技术人员,用经验规则加试凑的方式来调整 PID控制参数,往往费时且难以满足控制要求,因此,研究PID 参数整定技术具有十分重要的工程实践意义。遗传算法(Genetic Algorithm,CA)为PID参数的优化整定提供了新的途径。遗传算法 比例环节 积分环节 微分环节 被控对象 给定 e(t) r(t) u(t) + + + f(t) - 文献标识码:B 文章编号:1003-0492(2013)03-0100-04 中图分类号:TP273
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100
Technology 技术纵横
AUTOMATION PANORAMA 2013.3
摘要:在PID参数的优化过程中,采用常规的整定方法,往往费时且难以
满足控制要求。选取遗传算法来进行参数寻优,该方法是一种不需要任何
初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。通过MATLAB
仿真实验结果表明,该方法可以应用于多数控制系统,并能达到良好的控
制效果。
关键词:遗传算法;PID控制;参数优化
Abstract: PID parameters optimization uses conventional methods for setting,
which usually is time-consuming and difficult to meet the requirements of
control. Genetic algorithm is adopted to select the parameters optimization,
which does not require any initial information and seeks solutions for the global
optimum. ATLAB simulation results show that this method can be applied to the
majority of control systems, and can achieve good control.