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《基于微粒群優(yōu)化的控制系統(tǒng)設(shè)計研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、浙江大學碩士學位論文摘要隨著科學技術(shù)的進步和工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，面對非線性、高維和不確定等復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程，傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)在控制精度、響應(yīng)特性等方面，往往不能令人滿意。為此，把智能優(yōu)化方法引入到控制系統(tǒng)控制器參數(shù)的設(shè)計、控制對象的參數(shù)辨識中，是當前行之有效的控制系統(tǒng)設(shè)計方法之一。微粒群優(yōu)化(PSO)算法是近年來提出的一種新型群體智能優(yōu)化算法。它具有算法簡單、收斂速度較快，所需領(lǐng)域知識少的特點。本文在對PSO算法及其研究現(xiàn)狀進行綜述的基礎(chǔ)上，進行了基于PSO算法優(yōu)化設(shè)計控制系統(tǒng)的研究，論文主要工作包括：(1)將PSO算法應(yīng)用于傳統(tǒng)PID和魯棒PID控制器的參數(shù)優(yōu)化整
2、定。通過不同對象的控制系統(tǒng)仿真實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)控制器整定方法相比，控制系統(tǒng)具有更佳的閉環(huán)控制性能。(2)系統(tǒng)模型參數(shù)估計一直是自動控制領(lǐng)域的研究熱點，本文將該問題轉(zhuǎn)化為函數(shù)優(yōu)化問題，并采用PSO算法進行求解，提出了對系統(tǒng)模型參數(shù)估計的算法，并通過實例進行了驗證。結(jié)果表明PSO算法為系統(tǒng)模型參數(shù)估計提供了一種新途徑，參數(shù)估計的效率和精度優(yōu)于傳統(tǒng)方法。f3)針對復(fù)雜非線性對象，本文提出了一種基于PSO算法的PLD自適應(yīng)控制方法，通過運用PSO算法對PIE)控制器參數(shù)進行在線調(diào)整，使模型參考自適應(yīng)控制達到理想的控制效果。仿真結(jié)果表明了該方法的良好性能。文章最后對
3、全文的工作進行總結(jié)，并且提出了進一步研究的方向。關(guān)鍵詞：微粒群優(yōu)化、PID控制、參數(shù)估計、自適應(yīng)控制——塑堊查蘭堡主蘭堡笙莖ABSTRACT缸theadvancementofthescienceandtechnologyanddevelopmentoftheindustrialmanufactures，thetraditionalcontrolmethodscannotgetthesatisfyingperformanceonthecontrolprecisionandresponsecharacteristicfornon-linear,multi—dime
4、nsionalandunccrtoJncomplexindustrialprocesses．／tisoneoftheeffectivemethodstointroduceintelligentoptimizationmethodstothecontrolsystemforguidingthedesignofcontrolsystemsandidentifyingparametersoftheprocessmodel．Recently,particleSwarmoptimizationpSO)algorithmcomesforthasanotherintelli
5、gentalgorithm．Itissimplewithconcept，parametersandimplementation．PSOanditsresearchmentactualityaresummarizedfirstly,thenPSOisappliedtooptimizeanddesignthecontrolsystems．Themaincontributions百veninthisdissertationareasfollows：(1)PSOisproposedtooptimizetheparametersoftheconventionalPIDc
6、ontrollerandrobustPIDcontroller．ThesimulationresultsofthedifierentcontrolsystemsshowthattheoptimalPIDcontrollerbasedonPSOhasasatisfyingperformanceandisbetterthantheconventionalPIDcontrollerhasedontheconventionaltuningmethod．(2)Parametersestimationofsystemmodelhavebeenalwaysthehotiss
7、ueintheautomaticcontrolfield．PSOisproposedtoestimateparametersofMSN．TheeffectivenessofPSOistestedbyexamples．ThesimulationresultsshowthatPSOprovidestheattractivemethodtotheestimationofparametersofsystemmodel．(3)Aimingatthecomplexnonlinearsystem,aPIDself-adaptivecontrolmethodbasedPSOi
8、sstated．UsingPSOtoo
