遗传算法电机pid
遗传算法电机pid
遗传算法在电机PID控制中的应用
引言：
电机PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是一种常见且重要的控制方法，广泛应用于电机驱动系统中。然而，传统的PID 控制方法往往需要经过繁琐的参数调整，且很难满足不同工况下的控制要求。为了解决这一问题，近年来，研究者们开始将遗传算法引入电机PID控制中，以优化PID参数，提高控制性能。
一、遗传算法简介
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它模拟了生物进化的过程。通过模拟遗传算法的操作，可以在解空间中搜索最优解。遗传算法的基本步骤包括：初始化种群、选择、交叉、变异和适应度评估。
二、电机PID控制
电机PID控制是一种经典的闭环控制方法，它通过测量电机输出的状态变量与设定值之间的差距，调整控制器输出信号，使系统的误差最小化。PID控制器由比例项、积分项和微分项组成，其输出信号可表示为：
u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt
其中，e(t)为当前时刻的误差，Ki、Kp和Kd分别为PID控制器的
积分、比例和微分系数。
三、遗传算法在电机PID控制中的应用
1. 初始化种群
在遗传算法中，首先需要初始化一组初始参数作为种群。对于电机PID控制，可以随机生成一组初始的PID参数作为种群的个体。
2. 适应度评估
在电机PID控制中，适应度函数可以选择系统的跟踪误差、超调量和稳态误差等指标作为评价标准。通过将不同个体的PID参数应用到电机系统中，并计算系统的性能指标，可以得到每个个体的适应度值。
3. 选择
选择操作是根据适应度值选择优秀的个体。通过设定选择概率，可以使适应度较高的个体更有可能被选择，从而保留优秀的个体并遗传到下一代。
4. 交叉
交叉操作是将两个个体的染色体部分进行交换，以产生新的个体。在电机PID控制中，可以将两个个体的PID参数进行交叉操作，从而产生新的PID参数。
5. 变异
变异操作是在染色体中引入随机变化，以增加种群的多样性。在电机PID控制中，可以对染色体的PID参数进行随机变异，以探索更广阔的解空间。
四、优化结果分析
经过多代迭代，遗传算法可以逐步优化PID参数，使系统的控制性能不断提高。通过对电机系统进行仿真实验或实际试验，可以得到最优的PID参数。
五、总结
遗传算法在电机PID控制中的应用能够有效地优化PID参数，提高控制性能。通过初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，遗传算法能够搜索到较优的PID参数，并使电机系统能够更好地适应不同工况下的控制要求。
然而，需要注意的是，遗传算法的优化结果并非一定是最优解，而是近似最优解。因此，在实际应用中，还需要结合实际情况进行参数微调和系统校准，以进一步提高电机PID控制的性能。
参考文献：
[1] 沈蕾. 遗传算法在电机PID控制中的应用研究[D]. 南京航空航天大学, 2012.
[2] 董速磊, 王春光, 王文全. 遗传算法在电机PID控制中的应用[J]. 电力科学与工程, 2018, 34(3): 92-97.
遗传算法电机pid
遗传算法电机pid 遗传算法在电机PID控制中的应用 引言： 电机PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是一种常见且重要的控制方法，广泛应用于电机驱动系统中。然而，传统的PID 控制方法往往需要经过繁琐的参数调整，且很难满足不同工况下的控制要求。为了解决这一问题，近年来，研究者们开始将遗传算法引入电机PID控制中，以优化PID参数，提高控制性能。 一、遗传算法简介 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它模拟了生物进化的过程。通过模拟遗传算法的操作，可以在解空间中搜索最优解。遗传算法的基本步骤包括：初始化种群、选择、交叉、变异和适应度评估。 二、电机PID控制 电机PID控制是一种经典的闭环控制方法，它通过测量电机输出的状态变量与设定值之间的差距，调整控制器输出信号，使系统的误差最小化。PID控制器由比例项、积分项和微分项组成，其输出信号可表示为： u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt 其中，e(t)为当前时刻的误差，Ki、Kp和Kd分别为PID控制器的
积分、比例和微分系数。 三、遗传算法在电机PID控制中的应用 1. 初始化种群 在遗传算法中，首先需要初始化一组初始参数作为种群。对于电机PID控制，可以随机生成一组初始的PID参数作为种群的个体。 2. 适应度评估 在电机PID控制中，适应度函数可以选择系统的跟踪误差、超调量和稳态误差等指标作为评价标准。通过将不同个体的PID参数应用到电机系统中，并计算系统的性能指标，可以得到每个个体的适应度值。 3. 选择 选择操作是根据适应度值选择优秀的个体。通过设定选择概率，可以使适应度较高的个体更有可能被选择，从而保留优秀的个体并遗传到下一代。 4. 交叉 交叉操作是将两个个体的染色体部分进行交换，以产生新的个体。在电机PID控制中，可以将两个个体的PID参数进行交叉操作，从而产生新的PID参数。 5. 变异
基于遗传算法的PID控制器参数优化
基于遗传算法的PID控制器参数优化 遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能算法，适用于解决优化问题。在PID控制器设计中，参数的选择对控制系统的性能和稳定性有很大影响。使用遗传算法对PID控制器参数进行优化，能够自动找到最优参数组合， 提高系统的控制性能。 PID控制器由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个部分组成，其 输出是通过对误差的线性组合得到的。参数的选择直接影响控制器的稳定性、动态响应和抗干扰能力。传统的方法通常是通过试错法进行参数整定，这种方法的缺点是效率低、调试过程繁琐且容易出错。 遗传算法是一种模拟自然界进化过程的智能优化算法，其中每个个体 代表一组可能的参数，通过适应度函数来衡量个体的适应度，并选择适应 度较高的个体进行遗传和变异操作，最终找到适应度最优的个体。 将遗传算法应用于PID控制器参数优化的步骤如下： 1.确定优化目标：通过设置适应度函数来度量控制系统的性能指标， 如超调量、调整时间和稳定性。 2.初始化种群：随机生成一组初始参数作为初始种群，并利用适应度 函数来评估每个个体的适应度。 3.选择操作：根据适应度选择一部分适应度较高的个体作为父代，通 过选择操作进行选择。 4.交叉操作：将选中的父代进行交叉操作，生成新的子代个体。 5.变异操作：对子代进行变异操作，引入新的个体差异。 6.评估适应度：利用适应度函数评估新生成的子代个体的适应度。
7.判断终止条件：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足条件的解。 8.更新种群：根据选择、交叉和变异操作的结果，更新种群。 9.重复步骤3-8，直到满足终止条件。 10.输出最优解：输出适应度最好的个体参数作为PID控制器的优化参数。 使用遗传算法进行PID控制器参数优化有如下优点： 1.自动化：遗传算法能够自动寻找最优参数组合，减少了人工试错的过程。 2.全局：遗传算法具有全局的能力，能够参数空间的各个角落，找到更好的解决方案。 3.鲁棒性：遗传算法能够处理多变量、多模态和不连续的问题，具有较好的鲁棒性。 4.可扩展性：遗传算法能够很容易地扩展到多目标优化和约束优化问题。 总之，基于遗传算法的PID控制器参数优化方法能够自动寻找控制系统的最优参数组合，提高系统的控制性能和稳定性。通过合理设置适应度函数和调整优化算法的参数，可以取得理想的优化效果。遗传算法在工程领域中被广泛应用于系统参数的优化设计，帮助工程师提高系统的性能和稳定性，节省调试时间和成本。
基于遗传算法的PID控制概述
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0419456632.html, 基于遗传算法的PID控制概述 作者：张亚飞 来源：《卷宗》2013年第08期 摘要：基于PID控制应用的广泛性，本文简要阐述了遗传算法理论的关键思想及其在PID 控制中的应用策略，并用Matlab软件对一个控制实例进行了仿真研究。 关键词：PID控制；遗传算法；Matlab仿真 0 引言 PID控制作为最早实用化的控制算法已有70多年历史，现在仍然是控制系统中应用最为 普遍的一种控制规律。它所涉及的算法和控制结构简单，实际经验以及理论分析都表明，这种控制规律对许多工业过程进行控制时，一般都能得到较为满意的控制效果。随着控制理论的 发展，尤其是人工智能研究的日趋成熟，许多先进的算法理论逐渐被应用到传统的PID控制中，并取得了更为优越的控制效果。本文就以传统PID控制和遗传算法理论为基础，简述了基于遗传算法整定的PID控制基本理论和方法。 1 PID控制 通过将偏差的比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）进行线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，这种控制方法叫做PID控制。在自动控制发展的历程中，常规PID控制得到了广泛的应用，整个控制系统由常规PID控制器和被控对象组成，根据系统给定值r（t）与实际输出值y（t）存在的控制偏差e（t）=r（t）-y（t）组成控制规律。PID控制器将偏差e（t）的比例-积分-微分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。其基本控制规律为 式中，Kp为比例增益，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数，u（t）为控制量，e （t）为偏差。 2 遗传算法基本操作 遗传算法，简称GA（Genetic Algorithms），是由美国Michigan大学的Holland教授于上世纪六十年代率先提出的一种高效并行全局最优搜索方法。遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和孟德尔遗传学机理的生物进化过程的计算模型，它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化理论引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数通过遗传中的复制、交叉和变异对种群个体进行筛选，并保留适配值高的种群个体，组成新的群体。新的群体既继承了上一代的种群信息，又包含有优于上一代的个体信息，这样周而复始，种群中个体的适应度不断提高，直到满足一定的特定条件而停止运算，从而得到最优解。
基于遗传算法PID控制寻优实现(有代码超详细)
基于遗传优化算法对离散PID控制器参数的优化设计摘要 PID控制作为一种经典的控制方法，从诞生至今，历经数十年的发展和完善，因其优越的控制性能业已成为过程控制领域最为广泛的控制方法；PID控制器具有结构简单、适应性强、不依赖于被控对象的精确模型、鲁棒性较强等优点，其控制性能直接关系到生产过程的平稳高效运行，因此对PID控制器设计和参数整定问题的研究不但具有理论价值更具有很大的实践意义，遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本论文主要应用遗传算法对PID调节器参数进行优化。 关键词：遗传优化算法PID控制器参数优化 1.前言 PID调节器是最早发展起来的控制策略之一，因为它所涉及的设计算法和控制结构都是简单的，并且十分适用于工程应用背景，此外PID控制方案并不要求精确的受控对象的数学模型，且采用PID控制的控制效果一般是比较令人满意的，所以在工业实际应用中，PID调节器是应用最为广泛的一种控制策略，也是历史最久、生命力最强的基本控制方式。调查结果表明: 在当今使用的控制方式中，PID型占84. 5% ，优化PID型占68%，现代控制型占有15%，手动控制型66%，人工智能(AI)型占0.6% 。如果把PID型和优化PID型二者加起来，则占90% 以上，这说明PID控制方式占绝大多数，如果把手动控制型再与上述两种加在一起，则占97.5% ，这说明古典控制占绝大多数。就连科学技术高度发达的日本，PID控制的使用率也高达84.5%。这是由于理论分析及实际运行经验已经证明了PID调节器对于相当多的工业过程能够起到较为满足的控制效果。它结构简单、适用面广、鲁棒性强、参数易于调整、在实际中容易被理解和实现、在长期应用中己积累了丰富的经验。特别在工业过程中，由于控制对象的精确数学模型难以建立，系统的参数又经常发生变化，运用现代控制理论分析综合要耗费很大的代价进行模型辨识，但往往不能达到预期的效果，所以不论常规调节仪表还是数
一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真
一种遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟生物的自然 选择和遗传交叉等过程，不断优化目标函数，达到寻找最优解的目的。 PID控制器是最常用的控制器之一，但是其参数的调节通常需要依靠经验 或者试错法。利用遗传算法优化模糊PID控制器的设计可以大大减少这种 调参的耗时，并且可以获得更优的控制效果。 首先，在设计模糊PID控制器前，我们需要明确控制对象的模型和控 制目标。控制对象可以是任何具有反馈机制的系统，如机械控制系统、电 子控制系统等。控制目标可以是任何我们希望达到的状态，比如保持温度 稳定、保持速度恒定等等。 接下来，我们需要确定需要优化的PID控制器的参数范围。PID控制 器有三个参数：比例增益Kp、积分增益Ki和微分增益Kd。我们需要确定 这三个参数的合理取值范围。一般情况下，Kp和Ki的范围可以在0到10 之间，而Kd的范围也可以在0到10之间。 然后，我们需要定义适应度函数。适应度函数用于衡量每个个体的优 劣程度。在模糊PID控制器的设计中，适应度函数可以是控制器的误差指标，比如稳态误差、超调量等等。我们希望优化的结果是最小化这些指标，因此适应度函数应该是一个相反的函数。 接下来，我们需要确定遗传算法的参数。遗传算法的参数包括种群大小、交叉率、变异率等等。种群大小决定了算法的空间大小，一般情况下 设为几十到几百个个体。交叉率和变异率决定了交叉和变异的概率，一般 情况下设为0.8和0.1
然后，我们需要编写遗传算法的代码。遗传算法的代码可以使用任何 编程语言来实现，如Python、Matlab等等。在编写代码时，我们需要注 意以下几点：首先，需要实现种群的初始化，可以使用随机数生成初始种群；其次，需要实现适应度函数的计算，根据控制目标计算每个个体的适 应度；最后，需要实现选择、交叉和变异的操作，并根据适应度函数进行 优化。 最后，我们需要进行仿真实验。在仿真中，我们可以使用Matlab或 者其他仿真软件来搭建控制对象的模型和控制系统，并将优化后的PID控 制器与传统PID控制器进行比较。通过比较结果，我们可以评估遗传算法 优化模糊PID控制器的效果，并进行调整和改进。 总结起来，利用遗传算法优化模糊PID控制器的设计与仿真可以通过 模拟生物进化过程来优化PID控制器的参数，从而达到更好的控制效果。 这种方法不仅可以大大减少调参的耗时，而且还可以得到更优的控制结果，具有很大的实际应用价值。
基于遗传算法的PID整定原理及matlab仿真程序
基于遗传算法的PID整定原理及matlab仿真程序主程序：chap5_2.m %ga（通用算法）程序优化EPID参数；closeall； globalrinyouttimef 尺寸=30；codel=3； minx(1)=zeros(1);maxx(1)=20*ones(1);minx(2)=zeros(1);maxx(2)=1.0*ones(1);minx( 3)=zeros(1);maxx(3)=1.0*ones(1); kpid（：，1）=minx（1）+（maxx（1）-minx（1））*rand（大小，1）；kpid（：，2）=minx（2）+（maxx（2）-minx（2））*rand（大小，1）；kpid（：，3）=minx（3） +（maxx（3）-minx（3））*rand（大小，1）； g=100;bsj=0; %***************开始转动***************分叉g=1:1:g time(kg)=kg; %******步骤1:evaluatebestj****fori=1:1:sizekpidi=kpid（i，：）； [kpidi,bsj]=chap5_2f(kpidi,bsj); bsji（i）=bsj；终止 [oderji,indexji]=sort(bsji);bestj(kg)=oderji(1);bj=bestj(kg); ji=bsji+1e-10；%避免变零 fi=1./ji; %cm=最大值（ji）； %fi=cm-ji; [oderfi，indexfi]=排序（fi）；%排列Fismalltobiggerbestfi=oderfi（大 小）；%letbestfi=最大值（fi） bests=kpid(indexfi(size),:);%letbests=e(m),mistheindexfibelongtomax(fi) kgbjbests
基于遗传算法的PID参数整定的MATLAB程序代码
基于遗传算法的PID参数整定 1引言 传统的比例、积分、微分控制，即PID控制具有算法简单、鲁棒性好和可靠性高等优点，已经被广泛用于工业生产过程。但工程实际中，PID控制器的比例、积分和微分调节参数往往采用实验加试凑的方法由人工整定。这不仅需要熟练的技巧，往往还相当费时。更为重要的是，当被控对象特性发生变化，需要控制器参数作相应调整时，PID控制器没有自适应能力，只能依靠人工重新整定参数，由于经验缺乏，整定结果往往达不到最优值，难以满足实际控制的要求。考虑生产过程的连续性以及参数整定费事费力，这种整定实际很难进行。所以，人们从工业生产实际需要出发，基于常规PID控制器的基本原理，对其进行了各种各样的改进。近年来许多学者提出了基于各种智能算法的PID整定策略，比如模糊PID、神经元网络PID等等。然而，这些先进算法都要求对被控对象有很多的先验知识，在实际应用中往往难于做到。随着计算技术的发展，遗传算法有了很大的发展。将遗传算法用于控制器参数整定，已成为遗传算法的重要应用之一。 本文介绍基于遗传算法的PID参数整定设计方法。这是一种寻求全局最优的控制器优化方法，且无需对目标函数微分，可提高参数优化效果，简化计算过程。仿真实例表明该方法与其他传统寻优方法相比，在优化效果上具有一定的优势。2遗传算法简介 2.1 遗传算法的基本原理 遗传算法是John H．Holland根据生物进化的模型提出的一种优化算法。自然选择学说是进化论的中心内容。根据进化论，生物的发展进化主要有三个原因：即遗传、变异和选择。遗传算法基于自然选择和基因遗传学原理的搜索方法，将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适应度函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体；新群体包含上一代的大量信息，并且引入了新的优于上一代的个体。这样周而复始，群体中各个体适应度不断提高，直至满足一定的极限条件。此时，群体中适应度最高的个体即为待优化问题的最优解。 遗传算法通过对参数空间编码并用随机选择作为工具来引导搜索过程朝着更
遗传算法对数字PID参数整定
摘要 本文使用的是遗传算法对PID控制器参数的整定，PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制方法，PID控制理论成熟、算法简单、鲁棒性好、可靠性高。控制器参数的选择决定了控制的稳定性和快速性，关乎系统的可靠性。因此，PID 控制器参数整定问题是自动控制领域研究的一个重要内容。实际工业生产过程往往具有非线性、时变性，人工试凑的参数整定方法往往整定不良、性能不佳，对运行工况的适应性很差。本文基于遗传算法对数字PID控制器进行参数整定，可以提高优化性能，缩短整定时间。 关键词：数字PID控制器；参数整定；遗传算法；二次性能指标 1引言 PID控制作为比较成熟的控制技术广泛应用于工业生产过程，目前绝大多数底层控制都采用PID控制器。实际应用中控制器的参数往往采用实验试凑的方法人工整定，该方法往往整定不良、性能不佳，而且对运行工况的适应性很差。近年来随着计算机技术的广泛应用，人工智能算法PID整定策略发展迅速，如模糊PID、专家PID、神经元网络PID以及遗传算法等。这些算法能够实现提高优化性能，缩短整定时间，实际应用方便的控制目标。 2PID控制器 PID控制器是将偏差的比例(P)、积分(I)、微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制的。模拟PID控制的系统原理图如图1所示。
图1. 模拟PID 控制的系统原理图 模拟PID 控制规律为位置式： ()()()()0 1 =+ +t p D I de t u t k e t e t dt T T dt ?? ??? ? ? （1） 当系统采样周期为T 时，对上式离散化处理，可得到离散位置式PID 控制表达式： ()()()()() =1 --1=++k p i d j e k e k u k k e k k e j T k T ∑（2） 式中=/i p I k k T ，=d p D k k T 。 增量式PID 控制表达式可以表示为： ()()()=-1+u k u k u k ?（3） ()()()()()()()()()=--1++-2-1+-2p i d u k k e k e k k e k k e k e k e k ?（4） 3 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传 学机理的生物进化过程的计算模型，将达尔文生物进化理论引入参数寻优之中，适应度高的个体越容易被保留，经过若干代数遗传操作，种群各个体的适应度不断提高，直至满足一定的极限条件，获得优化问题最优解。此外，遗传算法对初始值没有特殊要求，不需要充足的先验知识即可求解，应用性极强。 遗传算法的主要操作步骤有：染色体编码（含解码）、种群选择、交叉、变 异。
基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真
基于遗传算法优化的模糊pid控制研究及其仿真 随着工业生产自动化和精密控制的发展，PID控制器已成为控制系统中最常用的控制技术之一。传统的PID控制方法具有一定的稳定性和可靠性，但也存在一定的缺陷，例如参数设置困难、优化效率低等问题。为了解决这些问题，研究人员提出了基于遗传算法的模糊PID控制研究方法。 遗传算法是一种以自然选择为基础的模仿自然进化和模拟计算 思想，由John Holland于1960年代提出，它能够自动调节参数并为优化问题提供有效解决方案。它大大简化了传统PID控制中的参数设定和优化过程，使PID控制系统更加精确和可靠。 方法 基于遗传算法的模糊PID控制研究方法，主要分为以下几个步骤：（1）首先，根据模糊控制的原理，为模糊PID控制器设定优化 目标。 （2）确定遗传算法的迭代次数和基因池的大小。 （3）根据模糊逻辑和技术，使用遗传算法的特性建立一个模糊 系统，利用遗传算法计算模糊系统参数。 （4）将计算出的参数应用到PID控制器中，进行系统仿真。 （5）根据仿真结果，对模糊系统参数进行调整，使系统性能更 加稳定可靠。 结果和讨论 通过基于遗传算法的模糊PID控制研究，可以得到较佳的控制系
统参数，使系统稳定性和可靠性得到很大的提高。仿真结果表明，基于遗传算法优化的模糊PID控制器在系统参数设置和稳定性方面有着良好的优势。结论是，在工业生产自动化和精密控制中，基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略，它能够有效改善系统性能，提高系统稳定性和可靠性。 结论 基于遗传算法优化的模糊PID控制是一种有效的控制策略，能够提高其稳定性和可靠性，从而有效改善系统性能。但是，需要指出的是，以上研究主要集中在参数设计和优化上，而对系统动态和实时应用方面尚未有深入研究，仍有许多工作需要去完善。
基于遗传算法的PID整定
PID控制是工业过程控制中应用最广的策略之一，因此PID控制器参数的优化成为人们关注的问题，它直接影响控制效果的好坏，并和系统的安全、经济运行有着密不可分的关系。目前PID参数的优化方法有很多，如间接寻优法、梯度法、爬山法等，而在热工系统中单纯形法专家整定法则应用较广。虽然这些方法都具有良好的寻优特性，但存在着一些弊端，单纯形法对初值比较敏感，容易陷入局部最优化解，造成寻优失败。专家整定法则需要太多的经验，不同的目标函数对应不同的经验，而整理知识库则是一项长时间的工程。因此我们选取了遗传算法来进行参数寻优，该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。 采用遗传算法进行PID三个系数的整定，具有以下优点： （1）与单纯形法相比，遗传算法同样具有良好的寻优特性，且克服了单纯形法参数初值的敏感性。在初始条件选择不当的情况下，遗传算法在不需要给出调节器初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求。同时单纯形法难以解决多值函数问题以及在多参数寻优（串级系统）中，容易造成寻优失败或时间过长，而遗传算法的特性决定了它能很好地客服以上问题。 （2）与专家整定相比，它具有操作方便、速度快的优点，不需要复杂的规则，只通过字串进行简单地复制、交叉、变异，便可达到寻优。避免了专家整定法中前期大量的知识库整理工作及大量的仿真实验。 （3）遗传算法是从许多点开始并行操作，在解空间进行高效启发式搜索，克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性，从而使寻优速度更快，避免了过早陷入局部最优解。 （4）遗传算法不仅适用于单目标寻优，而且也适用于多目标寻优，根据不同的控制系统，针对一个或多个目标，遗传算法均能在规定的范围内寻找到合适参数。 遗传算法作为一种全局优化算法，得到越来越广泛的应用。近年来，遗传算法在控制上的应用日益增多。 二、基于遗传算法的PID整定原理 1、参数的确定及表示 首先确定参数范围，该范围一般是由用户给定，然后由精度的要求，对其进行编码。选取二进制字串来表示每一个参数，并建立与参数间的关系，再把二进制串连接起来就组成一个长的二进制字串，该字串为遗传算法可以操作的对象。2选取初始种群 因为需要编程来实现各过程，所以采用计算机随机产生初始种群，针对二进制编码而言，先产生0~1之间均匀分布的随机数，然后规定产生的随机数0~之间代表0，~1之间代表1。此外，考虑到计算的复杂程度来规定种群的大小。3、适配函数的确定 一般的寻优方法在约束条件下可以求得满足条件的一组参数，在设计中是从该组参数中寻找一个最好的。衡量一个控制系统的指标有三个方面，即稳定性、准确性和快速性。而上升时间反映了系统的快速性，上升时间越短，控制进行的就越快，系统品质也就越好。 如果单纯追求系统的动态特性，得到的参数很可能使控制信号过大，在实际应用中会因系统中固有的饱和特性而导致系统不稳定，为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制量。因此为了使控制效果更好，我们给出了控制量、误差和上升时间作为约束条件。因为适应函数同目标函数相关，所以目标函数确定后，
Pid二进制遗传算法
Pid二进制遗传算法 %% 声明全局变量rin yout timef，这几个变量在主程序和子函数中都可以操作global rin yout timef %% 参数设置 G=100; %% 跟后面的循环次数有关系，24行 Size=30; % 跟后面的第二十行程序参数有关系，还有嵌套的循环次数，26行CodeL=10; % 跟后面的第二十行程序参数有关系 %% 初始化 %% MinX()矩阵是一个1*3的一维矩阵，其值是[0,0,0] MinX(1)=zeros(1); MinX(2)=zeros(1); MinX(3)=zeros(1); %% MaxX()矩阵是一个1*3的一维矩阵，其值是[20,1,1] MaxX(1)=20*ones(1); MaxX(2)=1.0*ones(1); MaxX(3)=1.0*ones(1); %% round函数的作用是四舍五入 E=round(rand(Size,3*CodeL)); %% 初始化BsJ的数值，一般初始化都是0 BsJ=0; %% 循环 for kg=1:1:G %循环次数 time(kg)=kg; for s=1:1:Size %嵌套的循环次数 m=E(s,:); y1=0;y2=0;y3=0; m1=m(1:1:CodeL); %参数前面设置值 for i=1:1:CodeL %参数前面设置值 y1=y1+m1(i)*2^(i-1); end KPID(s,1)=(MaxX(1)-MinX(1))*y1/1023+MinX(1); m2=m(CodeL+1:1:2*CodeL); for i=1:1:CodeL y2=y2+m2(i)*2^(i-1); end KPID(s,2)=(MaxX(2)-MinX(2))*y2/1023+MinX(2); m3=m(2*CodeL+1:1:3*CodeL);
最新基于遗传算法的PID整定原理及matlab仿真程序
基于遗传算法的P I D 整定原理及m a t l a b 仿真程序
主程序：chap5_2.m %GA(Generic Algorithm) Program to optimize PID Parameters clear all; close all; global rin yout timef Size=30; CodeL=3; MinX(1)=zeros(1); MaxX(1)=20*ones(1); MinX(2)=zeros(1); MaxX(2)=1.0*ones(1); MinX(3)=zeros(1); MaxX(3)=1.0*ones(1); Kpid(:,1)=MinX(1)+(MaxX(1)-MinX(1))*rand(Size,1); Kpid(:,2)=MinX(2)+(MaxX(2)-MinX(2))*rand(Size,1); Kpid(:,3)=MinX(3)+(MaxX(3)-MinX(3))*rand(Size,1); G=100; BsJ=0; %*************** Start Running *************** for kg=1:1:G time(kg)=kg; %****** Step 1 : Evaluate BestJ ****** for i=1:1:Size Kpidi=Kpid(i,:); [Kpidi,BsJ]=chap5_2f(Kpidi,BsJ); BsJi(i)=BsJ; end [OderJi,IndexJi]=sort(BsJi); BestJ(kg)=OderJi(1); BJ=BestJ(kg); Ji=BsJi+1e-10; %Avoiding deviding zero fi=1./Ji;
MATLAB遗传算法PID大作业.
遗传算法在调节控制系统参数中的应用 摘要】自动化控制系统多采用PID 控制器来调节系统稳定性和动态性，PID 的 Kp,Ki,Kd 参数需要合理选择方能达到目标。遗传算法是一种模拟生物进化寻求最 优解的有效算法，本文通过利用GAbx 工具箱实现对控制电机的PID进行参数优 化，利用matlab 的仿真功能可以观察控制效果。 1. 直流伺服电机模型 1.1物理模型 图 1 直流伺服电机的物理模型 u --- 电枢输入电压( V ) R a --- 电枢电阻( ) L S--- 电枢电感( H) 2 u q -- - 感应电动势( V ) T g --- 电机电磁转矩( N m ) J--- 转动惯量( kg m ) B--- 粘性阻尼系数( N m s) i g--- 流过电枢的电流 (A) --- 电机输出的转角 (rad) 1.2传递函数利用基尔霍夫定律和牛顿第二定律得出电机基本方程并进行拉布拉斯变换 U a(s) U q(s) I a(s) R a L a s I a (s) T g (s) Js 2 (s) Bs (s)
T g (s) I a(s) K t U q(s) K e s (s)
K G c (s) K p Ki K d s Kp,Ki,Kd 为比例，积分，微分系数 s 令 Kp=15、 Ki=0.8 、Kd=0.6 M 文件： J=3.23E-6; B=3.51E-6; Ra=4; La=2.75E-6; Kt=0.03; num= Kt; den=[(J*La) ((J*Ra)+(La*B)) ((B*Ra)+Kt*Kt) 0]; t=0:0.001:0.2; step(num,den,t); Kp=15; Ki=0.8; Kd=0.6; numcf=[Kd Kp Ki]; dencf=[1 0]; numf=conv(numcf,num); denf=conv(dencf,den); [numc,denc]=cloop(numf,denf); t=0:0.001:0.04; step(numc,denc,t); matlab 进行仿真，我们可以看出不恰当的 PID 参数并不能使系统达到控制系统的要求， 图 2 直流伺服电机模型方框图 消去中间变量得系统的开环传递函数： G(s) U ((s s )) U a (s) K t [(L d s R a )(Js B) K t K C ]s 系统参数如下： 2 J 3.23mg m 2,B 3.51uN m s R a 4 ,L a 2.75uH , K t K e 0.03( N m)A 2. PID 校正 图 3 PID 校正
基于遗传算法的PID控制器在直流调速系统中的应用 自动化专业毕业设计 毕业论文
基于遗传算法的PID控制器在直流调速系统中的应用自动化专业毕业设计毕业论文
目录 第1章绪论 (2) 1.1 PID控制系统研究的重要意义 (2) 1.2 PID控制系统参数整定的研究状况 (2) 1.3本论文的研究方向和主要工作 (3) 第2章PID控制参数整定方法 (5) 2.1 PID控制原理 (5) 2.2 常用PID参数整定方法及缺点 (6) 2.3 PID控制参数整定的常见方法 (6) 第3章遗传算法的概述 (8) 3.1遗传算法的发展史 (8) 3.2遗传算法的基本原理 (8) 3.2.1遗传算法的基本操作 (8) 3.2.2遗传算法的主要特点 (9) 3.3遗传算法的优化设计 (10) 3.3.1遗传算法的运算过程 (10) 3.3.2遗传算法的构成要素 (11) 3.3.3遗传算法的应用步骤 (11) 3.4遗传算法的应用 (12) 第4章基于遗传算法的PID整定 (14) 4.1基于遗传算法的PID参数整定优点 (14) 4.2基于遗传算法的PID整定的实现 (15)
4.2.1编码和解码 (15) 4.2.2初始种群的确定 (15) 4.2.3适配函数的确定 (15) 4.2.4遗传算子的确定 (16) 4.2.5遗传算法的操作 (16) 4.2.6利用遗传算法优化PID控制参数 的具体步骤 (17) 4.3 基于遗传算法的PID整定的程序设计 (17) 4.3.1 遗传算法复制算子的实现 (17) 4.3.2 遗传算法交叉算子的实现 (18) 4.3.3 遗传算法变异算子的实现 (18) 第5章基于遗传算法的PID参数的寻优设计及仿真 (20) 5.1 基于遗传算法的直流调速系统 (20) 5.1.1直流调速系统的简单介绍 (20) 5.1.2 直流电动机的数学模型 (22) 5.1.3 基于遗传算法的PID参数的整定 的具体步骤 (24) 5.2仿真结果 (26) 5.3遗传算法整定PID参数的程序 (26) 结论 (35)