基于改进猫群算法的PID参数整定及其在直流电机控制中应用研究

发布时间：2024-04-20 01:43

　　随着如今实际生产中被控对象呈现出非线性、时滞性和多维度等复杂特征,传统PID参数整定方式已无法满足控制系统的众多复杂特征。随着群体智能算法的发展,利用群体智能算法良好的全局搜索能力能够提高PID参数的精度,缩短参数整定时间,提高PID控制器性能。本文提出基于改进猫群算法的PID参数整定方法,并将其应用于直流电机控制系统中,主要工作有以下几个方面:1.针对标准猫群算法的不足,在量子混沌猫群算法上提出以下方面的改进:(1)改进跟踪模式中复制个体公式,使得个体复制数量与适应值成比例,增强算法局部搜索能力,提高算法局部最优解的精度;(2)改进跟踪模式和搜寻模式的分配公式,通过混合率动态取值,适应算法运行过程中对两种模式下猫群数量的变化需求,平衡算法的局部搜索和全局搜索能力。为了检验改进猫群算法的可行性,利用五种经典测试函数对标准猫群算法、量子混沌猫群算法和改进猫群算法进行测试实验,实验结果验证了改进猫群算法的可行性和稳定性。2.提出了基于改进猫群算法的PID参数整定方法,并与基于粒子群算法的PID参数整定方法在四种不同典型被控模型(一阶时滞模型、二阶时滞模型、三阶时滞模型和四阶线性模型)中进行...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．８?Ｒｏｓｅｎｂｒｏｃｋ函数寻优结果??２．４本章小结??本章节详细介绍了改进猫群算法

?第２章猫群优化算法及其改进的研宄???５－°｜?＇?＾??４．?５?ＣＱＣＳＯ：——??４．〇?丨丨岜―法：―??３．５．?１１?；?－??ｉ?Ｕ?１??值２．５’?Ｉ?．丨?ｉ?／ｉ??２－０＇?ｙ?＼?１?；?＾?；?／｜?（；??°０?１０?２０?３０?４０?５０??运行....

图３．５?—阶时滞模型单位响应曲线图??２６??

量ｃｘｊ，重复步骤三和步骤六进行寻优迭代处理。??３．３算法仿真实验与对比分析??本文为了验证改进猫群算法优化ＰＩＤ参数整定的优点，将改进猫群算法与??粒子群算法分别在四种被控对象中进行仿真比较研宄。??Ｌ４?￣￣＇￣￣￣１?粒子群算法／?——??１．２?？?Ａ?改进猫群算法：?....

图３．６二阶被控对象单位响应曲线图??＼?粒子群算法：——??Ｉ?改进猫群算法：——－??ｒ＼ｆｗ——：??跃?０．８?；?＼／?＇??响?０．６?

?第３章改进猫群算法优化ＰＩＤ控制器参数整定???八￣＇￣＇?？粒Ｖ群算法：？一??１２?／＼?改进猫群算法：???Ｉ?１??卜?－??响?０．?６?ｆ?＇??应??０．４??０．２?＇?＇??Ｑ?１１１１?ＩＩ?Ｉ?Ｉ?奪???０１２３４５６７８９?１０??时间ｔ（Ｓ）??图３....

图４．２直流电机ＰＩＤ控制系统仿真??

ｔ－２ＲＩ??ｎ＝－＾?Ｔ－?＾?（４－１１）??ＴＡ??在理想情况下，无刷直流电机空载转速的数学表达式为：??（４－１２）??ＴＡ??４．２基于Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ直流电机Ｆ＊ＩＤ控制系统仿真??本文为了充分验证改进猫群算法优化直流电机控制系统ＰＩＤ参数的可行性，??....

本文编号：3958687