神经元二自由度PID控制器参数的MATLAB优化

提出一种在MATLAB环境下基于ITAE性能指标的神经元二自由度PID控制器参数优化方法,并利用经优化设计得到的神经元二自由度PID控制器对隧道式炉进行控制.结果表明,利用MATLAB软件可以实现神经元二自由度PID控制器的参数优化.     

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.     

一种二自由度PID控制器参数整定方法

针对二自由度PID控制器,提出一种简单的基于预期动力学方程设计的参数整定方法.通过分析,将二自由度PID控制器表示成闭环系统预期动力学特性方程和系统扰动量观测器的函数.选取预期动力学特性方程系数和观测器参数作为控制器参数,分析了参数与系统性能的关系,并提出了各个参数的取值规则.仿真结果表明,该方法对含纯积分环节对象、非最小相位对象、时滞对象、高阶对象、不稳定对象等都具有良好的控制效果.     

反馈型二自由度PID控制器的设计与仿真

文章针对在现代工程领域中应用广泛的传统PID控制器不能满足使系统的给定值跟踪和干扰抑制两方面特性同时达到最优的问题,设计了一种反馈型的二自由度PID控制器。并通过理论推导和仿真实验证明了该系统良好的控制特性,可以使系统的给定值跟踪和干扰抑制能力同时达到最优。     

一种新的二自由度PID调节器设计方法

本文针对典型工业过程控制对象,扩展了基于干扰检测的控制思想,与二自由度PID控制相结合,提出了一种新的二自由度PID调节器的设计方法.所设计的调节器结构简单,参数整定方便,可使时滞和非时滞系统都具有良好的目标值跟踪特性和干扰抑制特性,仿真研究结果表明了它的有效性.     

一种基于自适应遗传算法的二自由度PID调节设计

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.     

一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现

针对传统二自由度PID控制中用Ziegler—Nichols稳定边界法整定干扰抑制参数KP，KI，KD，其时外界扰动敏感性较强，难以达到系统控制要求这一问题，给出了一种基于模糊逻辑的二自由度PID的实现，运用模糊逻辑算法对KP，KI，KD三参数进行整定，较好地改善了系统的抗干扰性能。仿真结果表明该控制器具有良好的干扰抑制特性和设定值跟踪特性。     

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。     

一种新的二自由度PID调节器设计方法

本文针对典型工业过程控制对象,扩展了基于干扰检测的控制思想,与二自由度PID控制相结合,提出了一种新的二自由度PID调节器的设计方法.所设计的调节器结构简单,参数整定方便,可使时滞和非时滞系统都具有良好的目标值跟踪特性和干扰抑制特性,仿真研究结果表明了它的有效性.     

热交换系统二自由度PID 控制

为解决热交换系统的温度控制问题, 采用二自由度PID(Proportional-Integral-Derivative)控制算法设计了温度控制器。该控制器的PID 参数通过Ziegler-Nichols 振荡法整定, 二自由度化控制器参数根据经验规则进行调整。利用所设计的二自由度PID 控制器和传统的PID 控制器进行了多项仿真实验, 包括目标跟踪、抗扰、鲁棒性和标称模型控制等。实验结果表明, 二自由度PID 控制器的目标跟踪速度优于传统PID, 具有良好的鲁棒性, 对标称模型的控制具有更小的上升时间和反冲。     

PEMFC输出功率的二自由度PID控制

为提高质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出性能,对于其输出功率的一阶滞后数学模型,进行二自由度PID控制方案设计.针对二自由度PID控制器参数整定过程中存在的不足,提出一种基于自适应遗传算法的二自由度PID控制器设计.仿真结果表明,经优化整定后的二自由度PID控制器,可使PEMFC的输出功率能较好地跟踪给定期望值的变化,同时也可更好地抑制外扰.     

改进模拟退火算法在旅游路线定制中的应用

旅游路线定制已成为提高旅行体验的重要举措之一,为解决新游客在陌生城市旅游时的路线定制问题,在考虑景点距离、旅游消费和游客出行时间等约束条件下,建立了以旅游效用值为目标函数的旅游路线定制模型。为了避免模拟退火算法出现冗余迭代,陷入局部最优,提出一种改进模拟退火算法来求解旅游路线定制模型。该改进算法通过混沌寻优确定初始温度避免迭代冗余;通过对当前最优解进行混沌扰动来动态控制搜索步长,跳出局部最优;并用方差判定准则来作为搜索停止条件。最后,以广西桂林市的旅游景点为例对改进算法进行了验证。实验结果表明,该改进算法不仅加快了模型的运行速度,而且更容易寻得全局最优解,为游客提供了更准确合理的旅游路线。     

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。     

基于遗传算法模拟退火算法解决修边损耗问题

纸箱包装行业是一个传统的产业,在纸箱生产中需要拼单来降低修边损耗以减少成本。本文根据生产上的实际经验提出了问题的数学模型,针对该模型,本文将遗传算法和模拟退火算法结合,解决了遗传算法的收敛过快以及局部搜索能力不强的问题。在选择操作中直接保存优秀个体,来增强算法的收敛性。在变异和交叉操作中采用自适应的变异和交叉概率,增强了搜索解空间的均匀性,并引入了记忆功能,最终获得问题的近似最优解。     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

基于模拟退火算法的无线传感网PEGASIS算法

在PEGASIS算法基础上,采用模拟退火算法进行簇的形成,同时利用能量因素来选择每一轮的簇头.采用模拟退火算法后链路的长度平方与比原来采用贪婪算法的相比,降低了一半左右,从而减小了整个网络能量的消耗,大大延长了第1个节点的死亡时间.第1个节点的死亡时间为原算法的1.8～3倍以上,20 %、50 %和80 %的节点死亡时间也都比原算法的要长,由此提高了整个网络的生存周期.     

饲料配方设计的模拟优化策略

高技术、高效益是市场竞争中不可缺少的法宝，本文在饲料配方设计中首次引入了新颖、高效的组合优化算法－模拟退火算法，并获得理想的数值结果，说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

基于模拟退火遗传算法求解整周模糊度

采用乔里斯基分解对浮点解和协方差矩阵进行降相关处理,以降低整周模糊度各分量之间的相关性,然后在遗传算法的种群迭代中加入模拟退火的思想,并将改进的遗传算法应用到整周模糊度的搜索解算上,最终求得整周模糊度的最优解.仿真结果表明,在整周模糊度的解算过程中改进的算法能降低算法的收敛速度,提高算法的运行效率.