基于改进遗传算法的PID型励磁系统控制器

提出了一种新型PID型励磁控制器,采用一种改进的遗传算法优化其参数,不仅克服了参数设计的主观性,且可以提高优化速度.计算结果表明,这种改进遗传算法的搜索速度与精度均优于试探法和标准遗传算法.与传统控制器的仿真比较表明,采用改进遗传算法优化的PID型励磁控制器对于电力系统动态特性具有较好的控制作用.     

基于改进遗传算法的PID参数整定

为了克服基本遗传算法收敛速度和寻优效果的不足,提出一种改进交叉和选择操作的遗传算法,并把它应用于PID控制器参数的优化中。仿真试验结果表明,该算法PID参数整定效果优于基本遗传算法,不仅解决了遗传算法存在的缺陷,而且提高了寻优精度和快速收敛性能。     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真

PID控制器结构和算法简单，应用广泛，但参数整定方法复杂，通常用凑试法来确定。文中探讨利用MATLAB实现PID参数整定及仿真的方法，并分析、比较比例控制、比例积分控制和比例微分控制，探讨了KP,T1,TD3个参数对PID控制规律的影响。     

用于控制器参数整定的遗传算法

提出了一种适用于控制器参数整定的遗传算法（ＧＡＣ）,给出了ＧＡＣ的编码方法和遗传算法,并以一个算例显示了ＧＡＣ的有效性,ＧＡＣ的主要特征是逍点数编码、改进排序选择和乘法变异,在其排序选择中既保留最佳个体又使其参与后续的过程,提高了搜索效率,保证了收剑性。最主要的是,针对控制器参数整定问题的特殊性,ＧＡＣ的乘法变异使问题的约束条件能够自然地由遗传算子予以满足,同时又消除了控制器参数的数量级差异所带来     

磁悬浮系统的模糊PID控制器设计

基于GML1001磁悬浮实验装置设计了一个模糊PID控制器.该控制器利用传统的PID控制器和模糊控制器相结合形成,能根据系统偏差的大小、方向以及变化趋势等特征,依据模糊规则库做出模糊推理,能自动调整PID参数,可达到更加满意的控制效果.利用设计的模糊自适应PID控制器,对磁悬浮控制系统中钢球的悬浮位置实现了精确的控制.实验结果表明,模糊自适应PID控制器可以使磁悬浮控制系统拥有较好的稳态和动态性能.     

基于改进遗传算法的PID参数整定策略

针对简单遗传算法（SGA）收敛速度慢、易于早熟等缺点,在前人研究成果的基础上,提出动态调整搜索空间策略,对遗传算法进行多步渐进搜索。并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子,结合兼顾性能指标和响应过程平衡的适配函数,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行迭代寻优整定。仿真结果表明：当被控对象存在较大纯滞后、时间常数特性时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。     

PID控制器的控制规律及参数整定

温度控制在工农业生产中占据着及其重要的位置,PID控制器一起结构简单、性能成熟、智能调控等在温控领域得到广泛的应用。本文对PID控制器的工作原理以及调控方法进行了介绍。     

基于模拟退火算法的数字PID控制器参数整定的研究

研究将模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定中,以误差平方和最小为目标函数对具体对象进行了系统阶跃响应的分析、设计及仿真研究,得到了较好的控制效果,表明模拟退火算法用于数字PID控制器参数的整定具有一定的研究价值.     

基于遗传算法在L-异亮氨酸分批发酵动力学中的应用

把遗传算法应用于求解L-异亮氨酸分批发酵动力学模型参数,能进一步提高L-异亮氨酸分批发酵过程动力学模型状态变量的计算值与实验值的吻合程度.模拟值与实验值对比结果表明,该动力学模型能很好地反映L-异亮氨酸分批发酵过程.     

基于遗传算法的PID参数优化设计

提出一种新的ＰＩＤ参数设计方法,以模糊化的性能指标为目标函数,以设计参数的取值范围及极限性能指标为约束条件,建立优化数学模型,结果表明,在Ｍａｔｌａｂ环境下,将遗传算法同Ｓｍｕｌｉｎｋ仿真技术有机融合,求解该优化模型,该法能有效提高编程效率,所得优化解大大提高系统性能指标。     

大变异遗传算法在非线性系统参数估计中的应用

针对传统非线性系统模型参数估计方法的局限性及基本遗传算法存在的"早熟收敛"问题,本文提出了基于大变异操作的改进遗传算法来进行非线性系统参数的辨识,并将其应用到活性污泥动态模型的参数估计中,取得了较好的效果.     

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。     

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．     

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.     

基于改进免疫遗传算法的PID参数优化仿真研究

将改进免疫遗传算法与传统PID控制的参数优化进一步结合,利用免疫遗传操作自身的特点,同时引入疫苗的实时更新理念,保证了疫苗的先进性,加速系统对于全局最优解的搜索速度.以锅炉温度为例,经MATLAB-Simulink仿真证明,应用改进免疫遗传算法,对温度PID参数进行优化,使系统具有了更好的控制性能,也保证了锅炉温度的实时控制效果.     

一种基于自适应遗传算法的二自由度PID调节器设计

提出了一种自适应遗传算法,并将其成功地应用于仅需两个参数的二自由度PID调节器设计,使系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

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.     

基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识

将开关磁阻电机（SRM）的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法（HGA）,给出了算法的具体实现方法．建立了基于DSPTMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识．基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性．辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础．