基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)參數(shù)整定

2015年01月21日16:55:54 本網(wǎng)站我要評論(2)字號：T | T | T

關(guān)鍵字：應(yīng)用

摘要：為避免分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)手動調(diào)節(jié)參數(shù)的不確定性以及繁瑣性，應(yīng)用粒子群算法優(yōu)化其參數(shù)，完善分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)控制器，并提高其控制精度，充分體現(xiàn)了算法的智能性。將粒子群整定分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)算法應(yīng)用于單變量的勵磁控制系統(tǒng)中，通過Matlab仿真并與模糊分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)以及經(jīng)驗調(diào)節(jié)方法相比較，結(jié)果表明，粒子群算法整定參數(shù)收斂速度快，找到較優(yōu)點時間短，整定后的算法具有靜態(tài)誤差小、無超調(diào)、上升速度快、調(diào)節(jié)時間短、抗干擾能力強等優(yōu)點，能很好地滿足勵磁系統(tǒng)的動態(tài)特性，并具有較強的魯棒性及適應(yīng)性。

關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化；分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)控制；勵磁控制

中圖分類號：ＴＰ２７　　　文獻標(biāo)志碼：Ａ

１　引言

分數(shù)階PID（FOPID）控制器較早由Podlubny I教授提出［1］，是普通PID數(shù)階領(lǐng)域的擴展，F(xiàn)OPID比傳統(tǒng)PID多了2個自由度λ和μ，增強了調(diào)節(jié)的靈活性，明顯提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度及魯棒性，同時加大了參數(shù)的調(diào)節(jié)難度，至今仍未探尋出一種合適的參數(shù)整定方法。預(yù)測函數(shù)控制（Predictive Functional Control,PFC）較早由Richalet和Kuntze等［2-3]提出并成功應(yīng)用于機器人控制的第三代模型預(yù)測控制算法，該算法根據(jù)過去的狀態(tài)預(yù)測未來的輸入與輸出，能很好地解決系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差問題，有效地抑制大干擾，但其響應(yīng)的速度較慢。將分數(shù)階PID與預(yù)測函數(shù)控制結(jié)合得到的新型控制算法（FOPIDPFC）同時具有FOPID和PFC的優(yōu)點，比單一的控制算法效果更好［4］，但其參數(shù)是通過經(jīng)驗和多次試驗得到的，特別是當(dāng)被控對象改變時，參數(shù)需再次調(diào)整，這樣不僅費時，還可能導(dǎo)致找不到較優(yōu)控制參數(shù)。因此尋求一種快速、簡單、可靠的智能算法來優(yōu)化控制參數(shù)尤為重要。近年來，隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)理論的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了許多智能參數(shù)優(yōu)化方法并且取得了一定的效果，如：蟻群算法［5］、遺傳算法［6］、模糊算法［7］、粒子群算法［8-10］等。蟻群算法計算時間長，收斂速度慢，全局搜索能力差。遺傳算法具有過早收斂的缺點，當(dāng)優(yōu)化具有強相關(guān)性的對象時，搜索能力變差，影響控制效果。模糊PID控制系統(tǒng)性能的優(yōu)劣取決于模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)的選取，而這又嚴重依賴于設(shè)計者對被控對象了解的程度。粒子群算法簡單，計算方便，求解速度快，因此本文用PSO優(yōu)化FOPIDPFC的5個參數(shù)，并將此算法應(yīng)用于勵磁控制系統(tǒng)中通過Matlab仿真平臺對此算法進行仿真，并與模糊整定算法相比較，從輸出曲線的響應(yīng)速度、調(diào)節(jié)時間、穩(wěn)態(tài)誤差等性能指標(biāo)進行了對比。

登錄網(wǎng)站后可下載文件

国产精品久久久久影院嫩草,成熟丰满熟妇高潮xxxxx视频,国产sm调教视频在线观看,国产精品国产三级国产专播,国产精品久久久久久久久绿色

基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階PID預(yù)測函數(shù)參數(shù)整定

相關(guān)閱讀: