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遺傳算法整定PID參數的意義

文章出處:江蘇鳳谷節能科技有限公司www.belvieshade.com責任編輯:江蘇鳳谷節能科技有限公司www.belvieshade.com人氣:-發表時間:2016-09-28 08:15【

PID是古典控制理論中技術最成熟,應用最廣泛的一種控制方式,其控制效果的好壞取決于參數的整定和優化。PID控制器的設計可視為一個多目標的優化問題。PID的參數整定,就是在系統控制的快速性和穩定性之間進行折衷。常規的PID參數整定方法很難同時兼顧各項指標,都帶有經驗性,因此,設計出的PID控制器通常不是最優的,常難以滿足實際控制中的要求。近年來許多學者提出了基于各種智能算法的PID整定策略(如模糊PID、神經元網絡PID)。但這些先進算法都要求對被控對象有很多的先驗知識,這在實際控制系統應用中往往難以做到。

進一步提高PID控制算法的能力或者依據新的現代控制理論來設計PID控制算法是一個非常吸引人的課題。人們在這一領域做的工作主要有以下兩方面:

(1)PID參數自整定。由于受控對象存在著大量不可知因素,如隨機擾動、系統時變、敏感誤差等,這些不可知因素的作用常會導致受控對象參數的改變。在一個PID反饋控制回路中,受控對象參數的變化就會造成原來的PID參數控制性能的降低,為了克服這個問題人們提出了PID參數自整定,也就是隨著受控對象的變化PID調節器自我調整和重新設定PID參數,科研人員根據古典控制理論和現代控制理論提出了許多種PID參數的在線自整定的方法。PID參數在線自整定方法比較典型的有改進型Ziegler-Nichols臨界比例度法、基于過程模型辨識的參數自整定、基于經驗的專家法參數自整定、模糊型PID調節器等[38]。

(2)PID參數優化。PID參數優化是指依據一定的控制目標和給定的生產過程的模型通過理論計算得到最優的PID參數。PID參數的優化由于是在生產過程的模型確定的情況下通過理論計算得到的,因此PID參數優化對于對象模型有很強的依賴性,生產現場的受控對象由于受不可知因素影響不能被精確的確定,這就導致以前PID參數優化應用的局限性。

綜上所述可知,PID控制有兩方面問題需要解決:

a) 對于生產對象不確定性的克服;

b) 對PID控制進行優化。

從以上的論述可知,目前PID參數的整定與優化是分離的。PID參數自整定較有效地解決了生產對象的不確定性,但自整定所得到的PID參數一般不是最優的,而且其自整定的目標往往也是非常簡單的。而PID參數優化也因為不能有效地克服對象不確定性,控制大擾動和參數時變的對象時難以獲得滿意的控制效果。

本文采用新的策略解決上面的矛盾,同時解決對象參數的時變和獲得最優控制效果。應用遺傳算法在線優化PID控制器既是一種自整定控制,又是一種自適應控制。對于存在大擾動和參數時變的對象,可以同時采取在線辨識與PID參數優化的策略,用在線辨識的結果優化PID控制器參數,保證任何時刻控制器都能取得最佳的控制效果。在線辨識與在線優化都可以歸結為某種性能指標的優化問題,因此都能用遺傳算法加以解決。

遺傳算法是一種基于自然選擇和基因遺傳學原理的群體尋優搜索方法。它通過適應度函數來決定尋優方向,對控制對象的先驗知識要求少。同時,對于適應度函數,它既不要求連續,也不要求可導。具有較好的全局搜索能力、較強的魯棒性、自組織性、自適應性,不依賴于初始條件,能夠找到全局最優解的特點,正適合尋找最優的PID參數,達到最優的控制效果。因此在實際控制中是一種較為理想的PID參數整定方法。遺傳算法是計算技術發展的產物,尤其是在當今計算機技術突飛猛進的時代,更為遺傳算法的研究和應用提供了基礎。遺傳算法又可以解決非線性、多峰值等用經典優化方法無法解決的問題,適合于對象復雜,工況多變的優化控制。

優化的方法很多,尤其是有些經典最優化方法應用普遍,智能優化方法還有模擬退火等方法。但是在加熱爐爐溫控制系統中,PID控制器參數的優化本文準備采用遺傳算法。采用遺傳算法優化PID三個系數,具有以下優點:

(1)與單純形法相比,遺傳算法同樣具有良好的尋優特性,且它克服了單純形法參數初值的敏感性。在初始條件選擇不當的情況下,遺傳算法在不需要給出調節器初始參數的情況下,仍能尋找到合適的參數,使控制目標滿足要求。同時單純形法難以解決多值函數問題以及在多參數尋優中,容易造成尋優失敗或時間過長,而遺傳算法的特性決定了它能很好的克服以上問題。

(2)與專家整定法相比,它具有操作方便,速度快的優點,不需要復雜的規則,只通過字串進行簡單的復制、交叉、變異,便可達到尋優。避免了專家整定法中前期大量的知識庫整理工作及大量的仿真實驗。

(3)遺傳算法是從許多點開始并行操作,在解空間進行高效啟發式搜索,克服了從單點出發的弊端及搜索的盲目性,從而使尋優速度更快,避免了過早陷入局部最優解。

(4)遺傳算法不僅適用于單目標尋優,而且也適用于多目標尋優。根據不同的控制系統,針對一個或多個目標,遺傳算法均能在規定的范圍內尋找到合適參數。

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