基于改进TLBO算法的刮板输送机伸缩机尾PID控制系统优化

发布时间：2018-11-19 08:40

【摘要】：为了提高刮板输送机伸缩机尾控制系统的工作性能,将一种新的群智能优化算法,即教学与学习算法(TLBO)应用于机尾PID控制器的参数优化中,并提出新的自适应教学因子计算方法,其利用完整学习阶段前、后学生群体成绩的变化来决定教学因子的取值。研究结果表明:改进后的TLBO算法的精度及稳定性均比原TLBO算法的优。在建立刮板输送机伸缩机尾控制系统模型的基础上,利用改进的TLBO方法进行PID参数整定,并引入超调量控制指标对适应度函数再次完善,二次优化后的刮板输送机伸缩机尾控制系统具有良好控制品质和鲁棒性。
[Abstract]:In order to improve the working performance of the tail control system of the scraper conveyor, a new swarm intelligence optimization algorithm, (TLBO), is applied to the parameter optimization of the tail PID controller. A new method of calculating adaptive teaching factors is proposed, which determines the value of teaching factors by using the changes of students' scores before and after the complete learning stage. The results show that the precision and stability of the improved TLBO algorithm are better than that of the original TLBO algorithm. On the basis of establishing the model of the tail control system of scraper conveyor, the improved TLBO method is used to adjust the PID parameters, and the overshoot control index is introduced to perfect the fitness function again. After secondary optimization, the retractable tail control system of scraper conveyer has good control quality and robustness.
【作者单位】： 安徽理工大学煤矿安全高效开采教育部重点实验室;香港大学电机电子工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475001) 中国博士后科学基金资助项目(2013M540506) 安徽省博士后基金资助项目(2014B037)~~
【分类号】：TD634.2

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本文编号：2341743