基于遺傳算法的pid控制器在直流調速系統(tǒng)中的應用自動化專業(yè)畢業(yè)設計畢業(yè)論文

1、1目 錄第 1 章 緒論......................................................................................................................................21.1 PID 控制系統(tǒng)研究的重要意義....................................................

2、......................................21.2 PID 控制系統(tǒng)參數(shù)整定的研究狀況..................................................................................21.3 本論文的研究方向和主要工作............................................................

3、..............................3第 2 章 PID 控制參數(shù)整定方法......................................................................................................52.1 PID 控制原理........................................................

4、..............................................................52.2 常用 PID 參數(shù)整定方法及缺點........................................................................................62.3 PID 控制參數(shù)整定的常見方法.............................

5、.............................................................6第 3 章遺傳算法的概述....................................................................................................................83.1 遺傳算法的發(fā)展史.................

6、.............................................................................................83.2 遺傳算法的基本原理..........................................................................................................83.2.1

7、遺傳算法的基本操作...............................................................................................83.2.2 遺傳算法的主要特點...............................................................................................93.3

8、遺傳算法的優(yōu)化設計........................................................................................................103.3.1 遺傳算法的運算過程..........................................................................................

9、...103.3.2 遺傳算法的構成要素.............................................................................................113.3.3 遺傳算法的應用步驟..........................................................................................

10、...113.4 遺傳算法的應用................................................................................................................12第 4 章基于遺傳算法的 PID 整定.......................................................................

11、..........................144.1 基于遺傳算法的 PID 參數(shù)整定優(yōu)點...............................................................................144.2 基于遺傳算法的 PID 整定的實現(xiàn)....................................................................

12、...............154.2.1 編碼和解碼..........................................................................................................154.2.2 初始種群的確定.......................................................................

13、..............................154.2.3 適配函數(shù)的確定.....................................................................................................154.2.4 遺傳算子的確定...........................................................

14、..........................................164.2.5 遺傳算法的操作.....................................................................................................164.2.6 利用遺傳算法優(yōu)化 PID 控制參數(shù)的具體步驟................................

15、....................174.3 基于遺傳算法的 PID 整定的程序設計..........................................................................174.3.1 遺傳算法復制算子的實現(xiàn)..................................................................................

16、..174.3.2 遺傳算法交叉算子的實現(xiàn)....................................................................................184.3.3 遺傳算法變異算子的實現(xiàn)....................................................................................18第 5 章 基于遺傳

17、算法的 PID 參數(shù)的尋優(yōu)設計及仿真...............................................................205.1 基于遺傳算法的直流調速系統(tǒng).......................................................................................205.1.1 直流調速系統(tǒng)的簡單介紹..............

18、.......................................................................205.1.2 直流電動機的數(shù)學模型........................................................................................225.1.3 基于遺傳算法的 PID 參數(shù)的整定的具體步驟.............

19、......................................245.2 仿真結果............................................................................................................................265.3 遺傳算法整定 PID 參數(shù)的程序..........................

20、.............................................................26結論..................................................................................................................................................35致 謝..

21、..........................................................................................................................................363雜性推動著這一學科的發(fā)展。在過去的二十幾年中，以模糊推理、神經網絡和遺傳算法等為主要內容的智能控制技術取得了長足的發(fā)展，在一些非線性或難以建立對象解析模型的系

22、統(tǒng)控制中發(fā)揮著重要作用，引起了眾多研究者的關注。隨著微處理器技術的發(fā)展和數(shù)字智能式控制器的實際應用，人們一直尋求的 PID 控制器參數(shù)的自動整定技術成為現(xiàn)實。同時，隨著現(xiàn)代控制理論（如智能控制、自適應模糊控制、神經網絡技術和遺傳算法等）研究和應用的發(fā)展與深入，為控制復雜無規(guī)則系統(tǒng)開辟了新途徑。目前國內外關于 PID 參數(shù)整定方法進行了大量的研究和開發(fā)工作。Astrom 和 Hagglund 于 1988 年出版了著作《PID 控制器自整

23、定》。特別是近年來，許多重要國際雜志不斷發(fā)表新的研究成果。如 Automatica，IEEE Trans.on Automatic Control 等。值得提出的是，Astrom 和 Hagglund 于 1995 年再次出版了《PID 控制器：理論、設計及整定（第二版）》[8]。在過去的幾十年中，回路整定技術已經有了很大的發(fā)展和改進，產生了各種行之有效的整定方法，工程上的整定方法有衰減曲線法、Zieglar-Nichols 階躍響

24、應法、誤差積分準則 ISTE 最優(yōu)設定方法、快速整定法和繼電法等。而在參數(shù)優(yōu)化過程中多采用梯度法、單純形法和智能方法。衰減曲線法、Zieglar-Nichols 法和快速整定是經驗的總結，而不是最優(yōu)解；繼電法會使被控系統(tǒng)振蕩；而優(yōu)化中的梯度法需對目標函數(shù)微分，同時梯度法與單純形法會陷入局部最優(yōu)點；而 ISTE 最優(yōu)設定方法和智能方法是針對一類特定被控對象的。近年來，出現(xiàn)了許多新型 PID 控制器，如瑞典著名學者 K.J.Astrom 等

25、人推出的智能型 PID 自整定控制器，富士 MJCREX 智能控制器，東芝 TOSDIC2自由度 PID 自整定調節(jié)器等[2]。以及 Fuzzy_PID 混合控制，預測 PID 控制。本文采用遺傳算法進行 PID 參數(shù)整定與優(yōu)化，這是一種尋求全局最優(yōu)的優(yōu)化方法，且無需對目標函數(shù)微分，可提高參數(shù)優(yōu)化水平，簡化優(yōu)化的解析計算過程。1.3 本論文的研究方向和主要工作迄今為止，有關PID控制及其參數(shù)整定算法的討論，仍然是控制領域學科研究的一個

26、重要分支[2]。盡管自二十世紀以來，PID經歷了近百年的發(fā)展，涌現(xiàn)出許多杰出的成就。但是就參數(shù)整定方面而言，大量的工業(yè)需求背景仍然渴求我們在此領域作出更加深入的研究。最終的目的是希望通過盡量少的先驗信息，尋找更加簡單、實用和直觀的參數(shù)整定方法，在設定值變化的響應、負載干擾衰減等方面達到更好的性能指標。就智能PID控制來講，這種技術有待進一步研究，將自適應、自整定和增益計劃設定有機結合。遺傳算法簡稱GA(genetic algorithm