遗传算法在PID自适应控制中的应用

提出一种基于遗传算法的PID自适应控制结构,给出控制结构框架,利用遗传算法来优化PID参数,本文利用遗传算法的全局寻优的特点,将它应用于PID参数的寻优计算,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力。仿真的结果表明,笔者提出的遗传算法和PID控制相结合的控制方法鲁棒性强,控制品质优良,在很大程度上改善了常规PID控制器的控制性能。     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

一种基于遗传算法的多模型预测控制方案

针对时滞系统的特点,提出一种基于遗传算法的多模型预测控制方法.利用多个模型逼近整个被控对象的动态特性,针对每个子模型,设计相应的子控制器,通过加权的方式,将有限个控制量映射成最终的控制量;子控制器采用预测控制算法,利用遗传算法得到权值的全局最优解;比较该控制方案和PID控制在时滞系统中的应用效果.仿真结果表明：该算法不但克服了建模的不精确性和参数的时变性,使系统具有良好的控制性能,而且具有较强的鲁棒性.     

基于遗传算法寻优的PID控制与仿真

目的:本文中介绍了遗传算法和基于遗传算法寻优的PID控制设计。方法:采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数,利用遗传算法的全局搜索能力,使得在无须先验知识的情况下实现对全局最优解的寻优。结果:并将结果与常规的PID控制方式进行比较,通过MATLAB仿真结果表明。结论:根据遗传算法寻优设计的PID控制器具有较好的动态品质和稳态精度。     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

基于MATLAB遗传算法工具箱的PID参数优化研究

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,遗传算法工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具。针对传统PID的局限性,利用遗传算法工具箱对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间短,可获得比传统设计方法更优良的控制效果。     

基于自适应免疫遗传算法的真空退火炉变参数PID温度控制系统

真空退火炉退火温度的精确控制是一个典型的非线性、大时滞、大惯性、存在强交叉耦合、时变的复杂的控制问题,常规的PID控制器很难实现对退火温度的精确控制.本文以神经网络建立的真空退火炉模型为控制模型,利用自适应免疫遗传算法全局搜索获取最优的可变PID参数的方法,解决了真空退火炉退火温度精确控制的问题;应用结果表明,该温度控制系统优于传统的PID控制系统,并具有良好的可靠性、自适应性和鲁棒性.     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

预测型智能自整定PID控制器

提出一种预测控制和遗传算法相结合的自整定ＰＩＤ控制算法．该算法利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器的参数．通过对工业过程中典型的大时滞被控过程进行数字仿真表明,这种控制算法鲁棒性强、响应速度快、抗干扰能力强,对控制系统有扰动、参数时变尤其时滞时变的大时滞生产过程有较好的控制效果．     

水轮机调节系统智能控制研究

针对常规PID调节的不足,本文分别阐述了自适应控制,预测控锏、专家控制,模糊控制,神经网络控制．遗传算法和柱子群优化算法等智能控制方法,并简要分析了他们的特点,指出水轮机调速器控制策略将朝着智能控制方向发展。     

一种基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化

文章分析了神经元PID控制器存在的问题,提出了一种用遗传算法对单神经元控制器进行参数寻优,并利用种群数N和交换概率Pc逐次递减的方法来提高计算效率和收敛速度,在搜索空间内获得全局最优点的方法。试验仿真结果表明,基于遗传算法的单神经元PID控制器参数优化方法能获得很好的控制效果。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC),结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器.这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值,然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化,避免了参数选择的盲目性.仿真结果明显优于传统的PID控制器,同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器.同时,在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法.     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用

针对传统的Z-N法得到的PID参数,难以获得最优的控制性能,提出一种基于果蝇优化算法的PID控制器参数优化的方法。果蝇优化算法具有控制参数少、实现简单和优化性能良好的优点,运用此算法设计出PID控制器,与Z-N法和遗传算法设计的PID控制器进行比较。仿真结果表明:果蝇优化算法的PID控制器比Z-N法和遗传算法的PID控制器所得结果更优,比遗传算法具有较快的收敛速度,并应用于环形一级倒立摆系统的稳定控制问题,达到较好的控制效果。     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

基于FPGA和遗传算法的PID控制器设计与实现

本文提出了一种基于遗传算法进行参数整定和FPGA实现的PID控制器设计方法。首先利用遗传算法对PID控制器进行参数寻优;然后采用FPGA实现基于遗传算法的智能PID控制器。仿真结果表明,该方法是可行的,设计模块是正确的。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

基于遗传算法优化因子的灰色PI预测控制

针对灰色PI预测控制比例因子和积分因子参数整定困难,提出了基于遗传算法参数优化整定的PI型灰色广义预测控制(GPIPC)。灰色PI预测控制(GPIGPC)采用灰色预测控制技术克服时变时滞,用PI(PID)控制技术加强系统的鲁棒性,运用遗传算法在线优化整定灰色PI预测控制的比例因子和积分因子,增强了系统的跟踪特性和抗恒值扰动特性,极大程度地减少了模型时延失配和模型增益失配的影响。仿真实例表明,该算法具有较好的鲁棒性和抗干扰性。     

基于参数稳定空间的PID控制器设计

一阶加纯延时模型难以精确描述被控对象,因此传统的PID控制器不能取得满意的控制效果。基于精确的高阶模型提出了一种最优PID控制器的设计方法。利用广义Hermite-Biehler定理获得使闭环系统稳定的PID控制器集合。在该PID控制器集合中,运用遗传算法寻找基于ITAE指标最优的PID控制器参数。利用广义Kharitonov定理及Monte-Carlo随机试验方法对PID控制器鲁棒性和性能鲁棒性进行评价。仿真结果表明:该文算法对高阶对象具有良好的控制性能,对模型的不确定因素具有较好的适应性和鲁棒性。从而证实了该文算法的有效性,可以应用于高阶系统的控制。     

互联电力系统AGC的模糊和遗传控制算法

针对互联电力系统自动发电控制(AGC)，结合模糊控制和遗传算法提出一种新型的PID智能控制器，这种控制器主要特点是选用遗传算法整定的PID参数值作为模糊自整定PID参数控制器的初值，然后再对模糊控制的相关参数用遗传算法优化，避免了参数选择的盲目性。仿真结果明显优于传统的PID控制器，同样也优于单独模糊PID控制器和由遗传算法寻优而设计的PID控制器。同时，在研究遗传算法寻优的过程中提出一种新的适应度选择方法。