基于遗传算法比例积分微分控制器的铅冷快堆堆芯功率控制

比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器对堆芯功率控制过程存在适用性低的问题,而采用遗传算法(genetic algorithm,GA)整定PID控制器参数可以很好地解决此问题.为了实现铅冷快堆堆芯功率的有效控制,基于遗传算法PID控制器,结合堆芯状态空...     

基于鲁棒比例-积分-微分控制的智能汽车自主换道轨迹跟踪控制

为了解决智能汽车自主换道轨迹跟踪所使用的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器参数难以整定的问题,提出应用于自主换道轨迹跟踪控制的鲁棒PID控制器设计方法。首先,构建车辆-道路系统动力学模型,将转向执行机构看作一阶惯性环节,搭建包括转向执行机构动力学模型在内的系统动力学模型;然后,基于分段多项式表达求解自主换道轨迹模型,并基于时间与误差绝对值乘积积分构建鲁棒PID控制器,确定控制参数,形成闭环系统的传递函数;最后,进行仿真及实车试验,结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,能在保证换道工况下智能车辆较好的轨迹跟踪能力的同时,有效地提高乘员舒适性。     

模糊反馈增量式比例积分微分油气悬架控制

为了提升工程车辆的行驶平稳性,以工程车辆油气悬架为研究对象,以车身加速度为主要优化目标,设计了基于模糊反馈的增量式PID油气悬架控制系统。对被动悬架,增量式PID和模糊反馈增量式PID控制器进行仿真,对车身垂向加速度,车轮动载荷,悬架动挠度和控制力四个指标进行分析。选取C级路面和车辆行驶速度作为油气悬架系统输入激励,在降低车身垂直加速度的前提下,着重解决增量式PID控制器存在的问题。仿真结果表明,与传统被动悬架系统相比,基于模糊反馈的增量式PID控制油气悬架系统的车身垂向加速度的均方根值降低52%、悬架动挠度降低24%、车轮动载荷降低了44%。与增量式PID相比,悬架动挠度降低了69%,且基于模糊反馈的增量式PID控制器相比较于传统增量式PID控制器其输出控制力降低了86%。因此可以证明,基于模糊反馈的增量式PID控制器,不仅可以提升油气悬架系统综合动态性能,对改善车辆行驶的平顺性和操作稳定性,具有较好的应用前景,且其在经济性和环保性方面同样更具优势。     

基于仿人智能积分的Fuzzy-PD控制器性能优化研究

针对常规PID控制器的积分控制难以兼顾系统稳定性与精确性的矛盾,采用仿人智能积分与Fuzzy-PD控制相结合的复合控制策略,在提高系统快速性的同时减少了超调量并保证了精确性.仿真结果表明了控制策略的有效性,达到了控制器性能的全面优化,解决了常规PID对非线性、时变、模型未知等复杂对象难以实现有效控制的问题.     

喷水推进器转舵装置的模糊自适应比例—积分—微分控制

为解决喷水推进器在复杂海况下转舵装置难以控制的问题,在常规比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation, PID)控制的基础上引入模糊自适应控制,并建立了转舵装置控制系统仿真模型,以实验室现有喷水推进装置为基础,设计搭建了以施耐德可编程逻辑控制器(programmable logic controller, PLC)为控制核心的试验平台,仿真和试验表明,相对于常规PID控制方法,模糊自适应PID控制策略具有动态响应速度快、超调量较小和抗干扰性能强的优势。     

比例积分和比例积分微商控制器调谐规则手册（第二版）

比例积分（PI）控制器和比例积分微商（PID）控制器补偿大多数实际工业过程的能力使它们在工业应用中被广泛地接受，它们成为控制工程实践的核心已有70年了。尽管如此，PID控制器直到最近15年才受到学术研究界的重视。一些有说服力的证据说明人们对于PI和PID控制器仍然了解得很不够。很显然，     

基于改进遗传算法的控制器参数优化

针对标准遗传算法易发生成熟前收敛和收敛速度过慢的缺点,提出了保护优秀个体、引入外来移民以及采用自适应交叉和变异算子等改进策略.综合分析了它们对算法收敛性的影响.应用改进遗传算法对PID控制器参数进行优化设计,并与传统的ZN法、简单遗传算法进行比较,仿真结果表明控制系统的时域性能指标有极大改善.     

用比例微分控制器实现混沌控制

采用比例微分控制器（PDC）实现自治和非自治动力学系统中的混沌控制,给出了三个典型混沌系统的控制结果。理论分析和系统仿真结果表明：这种控制方法可以实现混沌控制的两个目标,即稳定混沌系统中的不稳定周期轨道和产生新的稳定动力学行为。     

模糊与积分混合控制器

模糊控制技术具有很多优点而被广泛应用于控制领域 ,但其一个很大的缺陷就是无法消除稳态误差 .为了解决模糊控制器的稳态误差的问题 ,文中提出在模糊控制器中引入积分器的两种方法 .深入探讨引入积分器的时机和量的问题 .通过 MATLAB软件进行仿真试验 ,证明效果良好 .     

压电智能梁振动控制的遗传算法优化设计

应用遗传算法,对用离散分布压电作动－传感元件的智能梁进行振动主动控制,研究其结构优化设计问题。考虑控制增益的影响,以模态阻尼比为优化准则,用罚函数法对非线性约束优化问题的结束条件进行处理,对直接速度负反馈控制系统中的结构参数进行优化。最后,以悬臂梁为例,分别给出不同控制增益下,单点配置问题和多点并置问题的最优解。     

结构优化设计的猴王遗传算法

该文个体的基因采用实数编码,并利用罚函数法构造适应度。通过对种群中每个个体按适应度的大小排序,复制一部分优良个体,并让最优个体依次与种群中的其他较优个体进行交叉变异遗传计算,使遗传有目的地以每一代中的最优个体为核心展开,使运算可快速收敛到全局最优解。通过对典型结构的计算表明,该文方法简便,计算量小,能够迅速找到目标函数的全局最优解。     

基于遗传算法的超声速二维进气道优化设计

首先介绍了基本遗传算法,并由基本遗传算法演化出小生境遗传算法.应用简单的测试函数对两种遗传算法进行测试,对两种遗传算法进行比较.然后应用小生境遗传算法对二维超声速进气道进行优化设计.在单目标优化设计中,以最大总压恢复系数为优化目标,在多目标优化设计中分别顾及到总压回复系数要求最大和增压比也要很高.在对进气道的优化设计之后,对单目标优化和多目标优化的结果进行比较.     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

基于IRT指导的组卷策略的遗传算法设计与实现

智能组卷是自适应测验中的一个重要环节．根据试卷生成的目标要求。提出一种基于项目反应理论（IRT）组卷的自适应遗传算法,较好地解决了智能组卷过程中的约束优化问题．     

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。     

遗传算法对振动平板夯进行优化设计

有关振动平板夯的研究文献所给出的设计参数多为图表、统计曲线等,由于运动关系比较复杂,设计新型夯机时参数的选择比较困难。本文以振动平板夯的振幅值为设计目标,采用遗传算法求解,寻找满足条件的参数。     

遗传算法在PID控制器参数寻优中的应用

针对遗传算法易早熟收敛,对参数有较强的依赖性,而模拟退火法的搜索过程冗长的缺点,采用混合策略,在优化机制、结构和行为上结合两者的特点,提高算法的优化能力、效率和可靠性.在PID参数寻优中采用混合策略,将SA状态产生函数作为变异概率可控的变异操作,在高温下有较强的变异功能,在低温下有较强的趋化功能.仿真结果说明,混合策略在PID参数寻优问题中明显优于单一遗传算法和传统整定方法.进一步分析了PID参数寻优是一个多目标的优化问题,探讨了可行方向.     

智能综合原料库存优化系统及应用

库存控制是生产企业特别是连续生产企业物流管理的核心 .作者根据某有色冶炼企业原料库存的实际情况 ,分析了具有连续生产特点的有色冶炼企业原料库存的特点 ,并提出了智能综合原料库存优化系统 ,阐述了智能综合原料库存优化系统的核心———管理决策中心的构成及功能 ,建立了一个以节省资金为直接性能指标的原料库存优化模型 .在进行优化计算的过程中 ,采用了一种改进的遗传算法 ,该算法可以有效地克服传统的遗传算法容易陷入局部最优解的缺点 .将该模型应用于该企业的原料库存工作中 ,与该厂原有的库存方法进行比较 ,结果表明 :采用该方法 ,可以提高企业经济效益 .     

采用遗传算法的并行最优统计设计

为于最优统计设计,本文提出了遗传算法以及边界抽样策略。所提出的方法,以改善的计算速度,为响应表面函数近似的选择提供了一个满意的模型代表。此外提出了并行ＧＡ操作的两种可能的方法。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。