發(fā)布時(shí)間：2019-07-18 12:35

【摘要】：在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)控制過(guò)程中,PID控制由于具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,適應(yīng)性好及魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)被廣泛使用。PID控制器的控制性能取決于PID參數(shù)整定,但隨著各種工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程日趨復(fù)雜化,傳統(tǒng)PID參數(shù)整定策略變得越來(lái)越難以滿足生產(chǎn)需要。因此,對(duì)新型PID控制策略及參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行深入研究早已成為解決此類問(wèn)題的關(guān)鍵。人群搜索算法(Seeker Optimization Algorithm,SOA)是近年來(lái)新提出的一種以模擬人類智能搜索形式為基礎(chǔ)的群智能算法。SOA以其收斂速度快、搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)已被應(yīng)用于多種參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題中。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)表明,SOA也存在如其它群智能算法在搜索后期易陷入局部最優(yōu),即“早熟”現(xiàn)象。對(duì)此,我們?cè)趯?duì)標(biāo)準(zhǔn)算法深入分析研究的基礎(chǔ)上,引入模擬退火思想,根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則選擇最優(yōu)解,即以一定的概率接受劣解,在一定程度上避免算法陷入局部最優(yōu)無(wú)法跳出,提升算法的全局搜索能力。通過(guò)對(duì)比研究原有SOA算法與改進(jìn)后SOA算法在通用函數(shù)測(cè)試下的收斂效果,驗(yàn)證了改進(jìn)后算法的可行性與優(yōu)越性。本文提出一種將人群搜索算法與變參數(shù)PID相結(jié)合的控制方法,選用具有大慣性、大遲延特性的主汽溫系統(tǒng)作為被控對(duì)象,在典型工況下對(duì)其進(jìn)行仿真研究。對(duì)比基于改進(jìn)后SOA算法的變參數(shù)PID控制性能與原有算法的變參數(shù)PID控制性能,仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的SOA算法具有更強(qiáng)的抗”早熟”能力,更好的全局搜索能力,與變參數(shù)PID結(jié)合的控制策略能夠取得不錯(cuò)的控制效果。
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圖片說(shuō)明：常規(guī)PID及改進(jìn)前后變參數(shù)PID仿真曲線
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圖片說(shuō)明： ．ｒ＼邐邐ＩＶＡＰＩＤ逡逑１邐ｍｍｍ邐｜邋丨酬丨Ｉ＂１＇邋邋邐邐１邋ＨＩ１１！邐逡逑，邐丨邐逡逑０．６邋Ｉ逡逑０．４邋Ｉ逡逑°１＇．．．．．．．．．．．．．．．Ｉ．．．．．．．．．．．．．．．．．．！．．．．．．．．．．．．．．．．．．丨．．．．．．．．．．．．．．．逡逑0邋＊邐１邐Ｊ邐Ｊ邐逡逑０邐５０邐１００邐１５０邐２００逡逑ｔ／ｓ逡逑圖２－４常規(guī)ＰＩＤ及改進(jìn)前后變參數(shù)ＰＩＤ仿真曲線逡逑以大慣性、大純滯后的二階系統(tǒng)為控制對(duì)象進(jìn)行仿真（６0５邋＋邋１）逡逑曲線如圖２－５所示。逡逑
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP273

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

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本文編號(hào)：2515888