基于多领导粒子策略的DMPSO算法在冷轧液压APC系统中的应用

发布时间：2018-05-24 03:33

  本文选题：多领导粒子 + 动态多目标粒子群　； 参考：《中国机械工程》2015年23期

【摘要】：冷轧液压伺服位置自动控制(APC)系统中,系统参数会随着运行时间发生改变,针对系统这一特性,提出了一种基于改进动态多目标粒子群(DMPSO)算法的PID控制器参数整定策略。当系统发生变化时,该策略利用动态多目标粒子群算法的寻优能力和对环境变化的适应能力重新对PID参数进行整定和寻优。同时,针对算法存在的易于陷入局部最优和收敛速度较慢等缺陷,提出了一种基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法。仿真结果表明:该控制系统对环境变化跟踪快,超调量小,调整时间短,性能明显优于传统PID控制。
[Abstract]:In the cold rolling hydraulic servo position automatic control system, the system parameters will change with the running time. In view of this characteristic, a PID controller parameter tuning strategy based on the improved dynamic multi-objective particle swarm optimization (DMPSO) algorithm is proposed. When the system changes, the PID parameters are adjusted and optimized by using the optimization ability of dynamic multi-objective particle swarm optimization algorithm and the adaptability to environment change. At the same time, a dynamic multi-objective particle swarm optimization algorithm based on multi-leader particle strategy is proposed to overcome the shortcomings of local optimization and slow convergence. The simulation results show that the control system can track environmental change quickly, overshoot is small, adjustment time is short, and the performance of the control system is obviously better than that of traditional PID control.
【作者单位】： 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金钢铁联合基金资助项目(U1260203) 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划资助项目(LJRC013) 国家自然科学基金资助项目(61074099)
【分类号】：TG333;TP18

【参考文献】

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1 任新意;杜凤山;黄华贵;张尚斌;;基于灰色预测的模糊免疫PID控制器在板厚控制系统中的应用[J];钢铁;2010年11期

2 王希娟;冯景晓;韦炜;;预测控制在轧机液压AGC系统中的应用研究[J];重型机械;2007年04期

【共引文献】

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2 赵鑫;王仲初;张文宇;姚瑶;;铸轧液压AGC系统的模糊PID控制仿真[J];辽宁科技大学学报;2012年03期

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【二级参考文献】

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本文编号：1927519