目前大多數(shù)工業(yè)控制工程都具有大時滯、非線性等特點(diǎn),傳統(tǒng)的PID控制算法難以取得較好的控制效果。針對這一問題,提出一種基于改進(jìn)人群搜索算法的混沌自適應(yīng)PID參數(shù)自整定算法,該算法采用慣性權(quán)重隨機(jī)變異方式來確定步長,提出邊界反射策略,避免傳統(tǒng)算法中出界個體大量聚集在邊界值的缺陷;并且引入了Logistic混沌思想,對最優(yōu)解進(jìn)行二次擾動,提高算法全局搜索能力。在Sphere等3個測試函數(shù)上將本文算法與多種知名算法進(jìn)行對比,驗(yàn)證文中算法在求解的精度與收斂的速度上更優(yōu)。最后,將本文算法運(yùn)用于時滯非線性系統(tǒng)PID控制器參數(shù)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的控制系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)更快、魯棒性更強(qiáng)、穩(wěn)態(tài)精度更高。 

【文章來源】：儀表技術(shù)與傳感器. 2020,(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

PID控制系統(tǒng)框架

如圖2所示為Logistic混沌映射的混沌圖形。從圖中可以看出:μ在區(qū)間[0,1]上無論取何值,系統(tǒng)最終都會收斂于0;當(dāng)1<μ<3時,系統(tǒng)的極限行為會趨于一個非零點(diǎn),μ不同,非零點(diǎn)不同;而當(dāng)3<μ<3.6時,系統(tǒng)方程的迭代開始出現(xiàn)周期行為,隨著μ的不斷增大,周期的長度也會相應(yīng)的增加;最終當(dāng)3.6<μ<4時,系統(tǒng)進(jìn)入混沌狀態(tài),整個系統(tǒng)方程迭代運(yùn)行的軌跡隨著μ的持續(xù)增大在周期狀態(tài)和混沌狀態(tài)之間來回切換,直到μ=4時系統(tǒng)處于完全混沌狀態(tài),在[0,1]區(qū)間上均勻分布。為解決標(biāo)準(zhǔn)SOA算法在后期易陷入局部最優(yōu),導(dǎo)致算法停滯的問題,本文利用混沌變量的便利性這一特點(diǎn),通過對最優(yōu)位置的二次擾動,增加了種群個體的多樣性,并使得搜尋個體的位置更新更加多元化,更符合現(xiàn)實(shí)中因素的多變性這一普遍規(guī)律。

利用CASOA算法通過對系統(tǒng)采集信號得出的偏差情況的優(yōu)化處理,調(diào)節(jié)控制器的Kp、Ki、Kd 3個參數(shù),使得控制器的綜合性能達(dá)到最優(yōu),使其滿足工作要求。其原理如圖3所示。3.2 適應(yīng)度函數(shù)的確定

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3358499