高成 龐家騰

摘 要：PID控制算法結(jié)構(gòu)簡單，魯棒性強(qiáng)，它在工業(yè)控制中處于主導(dǎo)地位。如何設(shè)定PID控制器的控制參數(shù)，是PID實際應(yīng)用過程中面臨的一大難題。本文通過利用基本遺傳算法去整定PID控制器參數(shù)，通過MATLAB仿真說明基本遺傳算法PID控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法的控制效果。

關(guān)鍵詞：PID控制；遺傳算法；MATLAB

中圖分類號：TP273；TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）02-0171-02

Abstract：The PID control algorithm has simple structure and strong robustness. It plays a leading role in industrial control. How to set the control parameters of the PID controller is a major problem in the practical application of the PID controller. In this paper，the basic genetic algorithm is used to tune the parameters of the PID controller. The simulation of MATLAB shows that the control effect of the basic genetic algorithm is better than that of the traditional method.

Keywords：PID control；genetic algorithm；MATLAB

0 引 言

PID控制器廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域，PID控制算法結(jié)構(gòu)簡單，魯棒性強(qiáng)，但是PID控制器參數(shù)整定是一個需要研究的問題。目前有很多方法可以整定PID控制器參數(shù)，本文采用基于遺傳算法通過模擬進(jìn)化論的思想在通過一代代遺傳采取優(yōu)勝劣汰的優(yōu)化原則，尋找到近似最優(yōu)解[1]。

2.4 變異

變異是以很小的概率Pm隨機(jī)的改變遺傳基因符號串的某一位的值。例如：X=0101100101，變異發(fā)生在第五位，遺傳因子由1變?yōu)?，變異后產(chǎn)生新的個體Xˊ=0101000101變異可使遺傳算法具有局部隨機(jī)搜索功能，又可維持種群多樣性，避免出現(xiàn)初期收斂問題[4]。

2.5 初始群體的生成

種群規(guī)模不太大，也不能太小，太大會增加計算量造成收斂時間變長，太小沒有足夠的規(guī)模算法性能差，本文隨機(jī)產(chǎn)生種群規(guī)模30的初始群體。

2.6 遺傳算法流程圖

遺傳算法流程圖如圖2所示。

3 仿真實驗結(jié)果

仿真對象為加入PID控制器的球桿系統(tǒng)模型，遺傳算法參數(shù)選擇群體規(guī)模M=30遺傳代數(shù)N=100，交叉概率Pc=0.6，變異概率Pm=0.001，取w1=0.999，w2=0.001，w3=2.0，w4=100。經(jīng)過迭代計算，種群總體適應(yīng)度提高，得到優(yōu)化的PID控制器參數(shù)為KP=1.802，KI=0.245，KD=1.812。圖3是用湊式法整定PID參數(shù)仿真結(jié)果，圖4是采用遺傳算法整定參數(shù)仿真結(jié)果，從仿真圖可知遺傳算法整定的參數(shù)比湊式法整定的參數(shù)精確很多，超調(diào)量減小到了20%，調(diào)節(jié)時間減小到了3.25秒。仿真圖效果明顯優(yōu)于湊式法。

4 結(jié) 論

通過對比分析可知基于遺傳算法整定的PID控制器參數(shù)更加準(zhǔn)確，由仿真結(jié)果可以看出，該方法相對常規(guī)湊式方法更能使系統(tǒng)的動態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)特性得到較大的提高。但是仍有一定的超調(diào)量，調(diào)節(jié)時間也不是很理想，需要進(jìn)一步改進(jìn)算法。

參考文獻(xiàn)：

[1] 譚順學(xué).基于遺傳算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化研究 [J].大眾科技，2013，15（5）：31-34.

[2] 牛菊梅.基于自適應(yīng)遺傳算法的球桿系統(tǒng)控制器設(shè)計 [D].沈陽：東北大學(xué)；2010.

[3] 秦國經(jīng)，任慶昌.基于遺傳算法尋優(yōu)的PID控制與仿真 [J].中國西部科技，2011，10（11）：12-13+10.

[4] 郭慶鼎，李蒙，郭威.PID控制器參數(shù)的遺傳算法優(yōu)化設(shè)計 [J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2000（1）：31-33.

作者簡介：高成（1970.11-），男，漢族，內(nèi)蒙古人，副院長，副教授，博士，研究方向：過程控制、機(jī)器人；龐家騰（1992.09-），男，漢族，河北邢臺人，研究生，研究方向：智能儀器及測控系統(tǒng)。