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《基于微粒群算法的模糊pid控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁(yè)摘要模糊PID控制系統(tǒng)是智能控制中的一個(gè)重要分支，主要是模仿人的控制經(jīng)驗(yàn)且不依賴于控制對(duì)象的模型，在工業(yè)控制中有廣泛的應(yīng)用。隸屬度函數(shù)的細(xì)化和控制規(guī)則的選擇是獲得較高控制精度的關(guān)鍵因素，但是，由于其選取和優(yōu)化缺乏知識(shí)采集的手段，沒(méi)有規(guī)范的、合理的建立方式，通常需要根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)制定出相應(yīng)的控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)，因而存在很大的主觀性和隨意性，只能采用試探的方法不斷調(diào)整。本文研究微粒群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)和模糊邏輯各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并將其有機(jī)結(jié)合，用PS0算法尋找較
2、優(yōu)的模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)參數(shù)，同時(shí)作用于PID控制器中，獲得了較好的控制效果，為解決各種控制問(wèn)題提供新的思路。主要內(nèi)容有：1)首先采用十進(jìn)制編碼方式對(duì)隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則進(jìn)行統(tǒng)一編碼，然后利用微粒群算法對(duì)問(wèn)題空間進(jìn)行全局尋優(yōu)，給出了基于微粒群算法的模糊PID控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的框架和算法流程；2)考慮到微粒群算法和遺傳算法各自的優(yōu)勢(shì)，給出了一種適用于模糊控制器參數(shù)優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法，取名為模糊參數(shù)粒子群一遺傳組合優(yōu)化算法(FuzzyParticleSwarmOptimization-GeneticAlgorithm，F(xiàn)PSO．GA)，獲
3、得了比兩種算法單獨(dú)尋優(yōu)更好的仿真結(jié)果；3)考慮到優(yōu)化后的規(guī)則仍然存在的大量冗余信息，利用二進(jìn)制編碼的微粒群算法對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行過(guò)濾優(yōu)化，獲得了在較少控制規(guī)則下的次最優(yōu)結(jié)果。仿真結(jié)果表明這種方法的有效性和實(shí)用性。最后，對(duì)全文的研究工作進(jìn)行了總結(jié)，并展望了本設(shè)計(jì)不成熟和需要進(jìn)一步研究的地方。關(guān)鍵詞：微粒群算法；模糊PID控制器；遺傳算法；進(jìn)化算法。西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第Ⅱ頁(yè)AbstractFuzzyPIDcontrolsystem，asanembranchmentofIntelligencecontrolfield，iswidel
4、yappliedintheindustrycontrolfield，whichimitateshuman’Scontrolexperienceinsteadofthemodelofthecontrolledobject．Inthedesignoffuzzycontroller,therefinementofmembershipfunctionsandthechoiceofcontrolrulesarekeyfactorstoobtainninghighercontrolprecision．Buttherearefewwaystogetin
5、formationandnonormativeandrationalmethodstOestablishthem．Thosefactersgenerallyobtainedbytheexperienceofexperts，canonlybeobtainedbytentativemethods．TheadvantagesanddisadvantagesofParticleSwarmOptimization(PSO)andFuzzyLogicarcstudiedandrationallycombinedinthispaper．Theautho
6、rUSeSPSOtofmdpreferablecontrolrulesandparametersofmembershipfunctionsandappliestheminthePIDcontroller,whichobtainsbetterresultsandgivesanewwaytosolvemanycontrolproblems．Themainworkofthispaperincludethreeparts：1)Atfirst，themembershipfunctionsandfuzzycontrolrulesarecodedtog
7、etherbydecimalcode．Andthen，usingPSOtosearchthebestvaluesinthewhollyquestionspace．TheauthoroffersthemainframeandalgorithmflowofoptimizingthefuzzycontrollerbasedonPSO；2)ConsideringontherespectiveadvantagesofPSOandGeneticAlgorithm(GA)，theauthoroffersamethod，whichisthesamewit
8、hoptimizationofthefuzzycontrollerparameters，namedFuzzyParameterParticleSwarm·GeneticCombinedOpti
