本文關(guān)鍵詞：基于果蠅優(yōu)化算法的PID控制器設(shè)計與應(yīng)用

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的Z-N法得到的PID參數(shù),難以獲得最優(yōu)的控制性能,提出一種基于果蠅優(yōu)化算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化的方法。果蠅優(yōu)化算法具有控制參數(shù)少、實現(xiàn)簡單和優(yōu)化性能良好的優(yōu)點,運用此算法設(shè)計出PID控制器,與Z-N法和遺傳算法設(shè)計的PID控制器進行比較。仿真結(jié)果表明:果蠅優(yōu)化算法的PID控制器比Z-N法和遺傳算法的PID控制器所得結(jié)果更優(yōu),比遺傳算法具有較快的收斂速度,并應(yīng)用于環(huán)形一級倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)定控制問題,達(dá)到較好的控制效果。
【作者單位】： 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：甘肅省自然科學(xué)基金資助項目(1208RJZA133) 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)青年導(dǎo)師基金資助項目(GAU-QNDS-201213)~~
【分類號】：TP18;TP273
【正文快照】： PID控制作為最早發(fā)展起來的控制策略之一,是由偏差的比例(P)、積分(I)和微分(D)構(gòu)成[1]。由于其控制結(jié)構(gòu)簡單、實現(xiàn)容易、控制效果較好、魯棒性強和可靠性高,在工業(yè)過程控制中得到了廣泛地應(yīng)用,并取得了很好的經(jīng)濟效果。但是PID控制器的參數(shù)優(yōu)化一直困擾著工程技術(shù)人員,通過人

【相似文獻(xiàn)】

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1 蔣建國;夏娜;齊美彬;木春梅;;一種基于蟻群算法的多任務(wù)聯(lián)盟串行生成算法[J];電子學(xué)報;2005年12期

2 劉臣奇;李梅娟;陳雪波;;基于蟻群算法的揀選作業(yè)優(yōu)化問題[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2009年03期

3 王翔;于浩杰;顏敏;鄭楠;;一種新穎的改進螢火蟲算法[J];計算機與應(yīng)用化學(xué);2014年08期

4 胡小兵,黃席樾;基于混合行為蟻群算法的研究[J];控制與決策;2005年01期

5 張永前;蔡延光;湯雅連;;求解固定費用運輸問題的混沌人工蜂群算法[J];電子世界;2013年04期

6 雷玉霞,王書西,曹寶香;基于Concept-Ontology的聯(lián)通分析與算法設(shè)計[J];計算機工程與應(yīng)用;2005年31期

7 詹士昌 ,吳俊;基于蟻群算法的PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計[J];測控技術(shù);2004年01期

8 鐘慶豐;;知識探勘的利器-叢集算法(1)[J];電子與電腦;2008年02期

9 莫愿斌;劉賀同;;優(yōu)化算法的信息原理與群搜索[J];計算機工程與設(shè)計;2008年04期

10 李翠;紀(jì)峰;吳仰玉;常霞;;基于二次插值的人工蜂群算法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2013年20期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 楊盤洪;朱軍祥;趙建安;楊靜;;機動目標(biāo)跟蹤的模糊變結(jié)構(gòu)交互多模算法[A];2007'中國儀器儀表與測控技術(shù)交流大會論文集（二）[C];2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 薛菲;基于蝙蝠算法的啟發(fā)式智能優(yōu)化研究與應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2016年

2 譚躍;具有混沌局部搜索策略的粒子群優(yōu)化算法研究[D];中南大學(xué);2013年

3 尤海峰;求解隱式目標(biāo)優(yōu)化問題的交互式進化算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 余明捷;基于Hama的并行蟻群算法公交駕駛員排班問題研究[D];北京交通大學(xué);2016年

2 丁一;基于DSP嵌入式平臺的快速模型預(yù)測控制算法[D];浙江大學(xué);2016年

3 喬現(xiàn)偉;基于混沌的花粉算法及其在工程中的應(yīng)用[D];西安工程大學(xué);2016年

4 馮舒;基于蝙蝠優(yōu)化算法的陣列信號DOA估計方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

5 李枝勇;蝙蝠算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];上海理工大學(xué);2013年

6 房娟艷;混合群搜索優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];太原科技大學(xué);2010年

7 賈瑞民;人工蜂群算法的改進及應(yīng)用研究[D];廣西民族大學(xué);2013年

8 肖立;智能算法在對地觀測計劃制定中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)院研究生院（空間科學(xué)與應(yīng)用研究中心）;2008年

9 陳丹;基于遺傳聚類的社團發(fā)現(xiàn)算法研究[D];西南交通大學(xué);2014年

10 羅爽;基于進化算法和節(jié)點局部信息的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號：1175094