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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(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)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(dāng)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(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上,進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行在線調(diào)整,使模型參考自適應(yīng)控制達(dá)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(jìn)行總結(jié),并且提出了進(jìn)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