本文關鍵詞：改進群智能算法及其在PID控制器參數(shù)整定中的應用

  更多相關文章： 布谷鳥搜索算法 狼群優(yōu)化算法 函數(shù)優(yōu)化 PID控制器參數(shù)整定

【摘要】：PID控制是最早興起的控制策略之一,PID控制是實際工業(yè)生產過程正常運行的基本保障。隨著計算機技術的飛躍發(fā)展和人工智能技術向自動控制領域的滲透,出現(xiàn)了多種智能PID控制器的參數(shù)整定方法。群體智能作為一種新興的演化計算方法,以其自組織、并行性、分布式、易實現(xiàn)和魯棒性的特點被廣泛應用。本文將改進的群智能算法應用到PID控制器參數(shù)整定中,研究內容概述如下:提出一種基于循環(huán)漸近自學習進化式擾動的布谷鳥搜索算法(RC-SSCS)。通過構造擾動因子給算法加入擾動操作,使其在鳥窩位置附近進行更仔細、徹底的搜索。在構造擾動因子時將混合蛙跳算法中最差蛙的學習更新策略和差分進化的部分思想引入進去。循環(huán)漸近式的擾動可敘述為在上一次擾動結果的基礎上,縮小擾動范圍再進行下一擾動,依次循環(huán)漸近進行搜索。并且對擾動次數(shù)的選擇作了進一步研究。實驗結果證明改進的布谷鳥算法具有較好的搜索性能。根據電渣重熔過程的工藝特點和動態(tài)特性建立其數(shù)學模型,并提出基于一種新搜索機制布谷鳥搜索算法的多變量參數(shù)自整定PID解耦控制策略。針對PID參數(shù)搜索空間范圍大小無法確定的問題,提出采用自調整的動態(tài)搜索空間。最后,將帶有動態(tài)調整搜索空間的新機制布谷鳥搜索算法運用到多變量參數(shù)自整定PID解耦控制策略中,仿真結果表明所提控制策略取得了較好的控制效果。提出了一種帶進化與淘汰機制的狼群算法。將自然界中生物的進化過程和“優(yōu)勝劣汰”的生物更換規(guī)則加入到基本的狼群算法中。選擇差分進化(DE)作為狼群的進化方式。根據“優(yōu)勝劣汰”原則對狼群進行更新操作。最后選取12個基準函數(shù)進行實驗,實驗結果證明改進的狼群算法具有較好的收斂速度和尋優(yōu)精度。冷凝器是一種可用于冷卻高溫高壓蒸汽的換熱器,是火電廠、核電廠及船舶動力裝置排汽回收系統(tǒng)中的主要熱交換設備之一。根據熱平衡原理建立蒸汽冷凝器的數(shù)學模型。然后設計了蒸汽冷凝器壓力常規(guī)PI控制系統(tǒng)。采用改進的狼群算法對PI控制器參數(shù)進行優(yōu)化,仿真結果證明改進的狼群算法整定的PI參數(shù)有更好的控制效果。
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP273

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