基于智能優(yōu)化算法的控制器優(yōu)化設(shè)計(jì)本

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1、西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文設(shè)計(jì)論文設(shè)論畢業(yè)任務(wù)書一、題目基于粒子算法的控制器優(yōu)化設(shè)計(jì)二、指導(dǎo)思想和目的要求1、利用已有的專業(yè)知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際工程問題的能力；2、鍛煉學(xué)生的科研工作能力和培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)結(jié)合作攻關(guān)能力；三、主要技術(shù)指標(biāo)1、熟悉掌握粒子群算法的基本原理；2．對(duì)PID控制進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)；四、進(jìn)度和要求第01周----第02周：英文翻譯；第03周----第04周：了解智能算法的發(fā)展趨勢(shì)；第05周----第06周：學(xué)習(xí)粒子群算法；第07周----第09周：設(shè)計(jì)PID控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；第10周----第11周：設(shè)計(jì)基于智能優(yōu)化算法的控制器優(yōu)化結(jié)構(gòu)；第12周----第13周

2、：搭建Matlab/SimulinkPID控制優(yōu)化設(shè)計(jì)仿真程序，進(jìn)行仿真、驗(yàn)證；第14周----第16周：撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)論文，論文答辯；五、主要參考書及參考資料[1]胡壽松．自動(dòng)控制原理[M]．科學(xué)出版社．2007[2]史峰、王輝．Matlab智能算法[M]．北京航空航天大學(xué)出版．2011[3]蔣慰孫，俞金壽.過程控制工程（第二版）[M].中國石化出版社.1999[4]金以慧.過程控制[M].清華大學(xué)出版社.2000[5]陸德民.石油化工自動(dòng)控制設(shè)計(jì)手冊(cè)[M].化學(xué)工業(yè)出版社.2000[6]水琦,何崗.魯棒PID參數(shù)整定技術(shù)及應(yīng)用[J].石化技術(shù)與應(yīng)用.2000,18(4):214-2

3、17西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文[1]王驥程,祝和云.化工過程控制工程[M].化學(xué)工業(yè)出版社.1991[2]吳建生，秦發(fā)金.基于Matlab的粒子群優(yōu)化算法程序設(shè)計(jì)[J].柳州師專學(xué)報(bào).2005，20（4）：97-100[3]王萬良，唐宇.微粒子群算法的研究與展望[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào).2007,35（2）：136-141[4]謝曉鋒，張文俊，楊之廉.微粒群算法綜述[J].控制與決策.2003,18(2):129-134[5]紀(jì)震，廖惠連，吳青華.粒子群算法及應(yīng)用[M].科學(xué)出版社.2009[6]龔純，王正林，精通Matlab最優(yōu)化計(jì)算[M].電子工業(yè)出版社.[7]李麗，牛

4、奔，粒子群優(yōu)化算法[M].冶金工業(yè)出版社.2009[8]陳國良．遺傳算法及其應(yīng)用[M].人民郵電出版社．1996[9]王凌．智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社.2001[10]陳云飛．廣義分配問題的一種小生境遺傳蟻群優(yōu)化算法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào).2005(06)[11]楊維．粒子群優(yōu)化算法綜述[J].中國工程學(xué).2004(84)[12]志榮．基于MATLAB的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)仿真.2004(5)[13]李愛國．粒子群優(yōu)化算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用2004(5)[14]劉國平．多目標(biāo)最優(yōu)化的粒子群算法[J].杭州師范學(xué)院學(xué)報(bào)2005(1)學(xué)生_____

5、______指導(dǎo)教師___________系主任___________西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文摘要粒子群算法是一種基于群體智能的啟發(fā)式全局搜索算法，粒子群算法通過粒子間的競(jìng)爭(zhēng)和協(xié)作以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜搜索空間中尋找全局最優(yōu)點(diǎn)。它具有易理解、易實(shí)現(xiàn)、全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)，倍受科學(xué)與工程領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，已經(jīng)成為發(fā)展最快的智能優(yōu)化算法之一。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種，各種方法都有各自的特點(diǎn)，應(yīng)按照實(shí)際系統(tǒng)的特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆椒ā１疚闹饕芯炕诹Ｗ尤核惴ǖ腜ID控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，主要工作如下：其一，選擇被控對(duì)象，本文選取的控制對(duì)象為不穩(wěn)定系統(tǒng)

6、的傳遞函數(shù)，對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。其二，根據(jù)粒子群算法的特點(diǎn)，設(shè)置算法中的相應(yīng)參數(shù)，對(duì)PID的、、進(jìn)行優(yōu)化；其三，采用Simulink對(duì)優(yōu)化后的控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真，得到系統(tǒng)優(yōu)化后的響應(yīng)曲線。通過對(duì)結(jié)果分析可知，將粒子群算法應(yīng)用于PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)是完全可行的。關(guān)鍵詞：PID控制，粒子群算法，優(yōu)化設(shè)計(jì)，Simulink西北工業(yè)大學(xué)明德學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文ABSTRACTParticleswarmoptimizationisanemergingglobalbasedonswarmintelligenceheuristicsearchalgorithm,particleswa

7、rmoptimizationalgorithmcompetitionandcollaborationbetweenparticlestoachieveincomplexsearchspacetofindtheglobaloptimum.Ithaseasytounderstand,easytoachieve,thecharacteristicsofstrongglobalsearchability,andhasneverwidefieldofsciencea