基于改进PSO的数字分数阶PID控制器优化及应用研究
发布时间：2021-07-09 17:06
近年来,分数阶微积分被引入到控制理论中,并取得了丰富的研究成果。将分数阶微积分理论应用到经典的PID控制器的设计中所得到的分数阶PIλDμ控制器,与传统的PID控制器相比具有更好的控制品质,能够满足当今工业对于高性能控制器的要求。本文主要研究了基于改进粒子群算法的分数阶PIλDμ控制器优化及应用,主要内容分为以下四部分:第一部分,介绍了粒子群优化算法及其改进,研究了惯性权重和学习因子对PSO速度模型的影响,给出了一种具有动态惯性权重和动态学习因子的改进策略,提高了 PSO算法的搜索性能,且不容易陷入局部最优点。第二部分,首先简介了分数阶微积分的基本理论和分数阶PIλDμ控制器,然后重点分析了分数阶控制器的离散化方法,给出一种具有可变参数δ的生成函数。进而,采用直接离散化方法和间接离散化方法进行了分数阶微积分算子的离散化实验。结果表明可变参数δ的取值和近似阶次的选取会影响分数阶微积分算子的离散化结果。第三部分,简介了主导极点法、相位裕量与幅值裕量法对于分数阶控制器参数的整定思路,并提出了基于改进PSO算法的分数阶PIλDμ控制器参数整定算法。在此基础上,设计了基于MATLAB/GUI的控...
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１粒子群算法的结构流程图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｐａｒｔｉｃｌｅ?ｓｗａｒｍ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ??２．２经典粒子群优化算法??
?２００００?１５??对上述测试函数和算法条件初始化后，开始进行寻优测试，图２．３、图２．４、??图２．５分别为Ｓｐｈｅｒｅ函数、Ｒａｓｔｒｉｇｉｎ函数以及Ａｃｋｌｅｙ函数适应值的迭代图，实??验结束后并对实验数据进行了统计，如表２．３所示。??Ｓｐｈｅｒｅ??５０ｒ－?—?一?—?—?ｒ?！?－－?ｔ?－－－－－?－??ｏｆ?＾?ｂ－ｂ－ｑ－ｅｉ－ｑ?－ｅ?ｅ－?［?ｊ??１－１００?＼?Ｘ??？?＼??卜?＞?＼－??｜?－２００??——〇－?ＰＳＯ－ＬＤＩＷ??－２５０?ＰＳＯ－ＣＫ?＼??—?？—ＳＰＳＯ?＼??－３００?—Ｓ－?ＳＤＰＳＯ?气??一Ｏ－本文ＰＳＯ?？??－３５０＇?１?＇?１???０?５０００?１００００?１５０００?２００００??Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓ：?（Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ＝３０，?Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝２０）??图２．２?Ｓｐｈｅｒｅ函数Ｆ丨㈨的性能测试??Ｆｉｇ．?２．２?Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?ｔｅｓｔ?ｆｏｒ?Ｓｐｈｅｒｅ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?＾（ｘ）??１３??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]分数阶PIλDμ控制器在三相PWM整流器中的应用[J]. HOANG THI THU GIANG,王孝洪,潘志峰. 自动化技术与应用. 2018(01)
[2]基于PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法[J]. 邱千钧,肖玉杰,曹渊,于邵祯. 兵器装备工程学报. 2017(12)
[3]基于改进自适应DE算法的分数阶PIλDμ参数优化[J]. 王璇,史乐珍. 工业仪表与自动化装置. 2017(06)
[4]非线性动态自适应旋转角的量子菌群算法[J]. 刘璐,单梁,戴跃伟,戚志东. 控制与决策. 2017(12)
[5]粒子群整定模糊PID控制纸机干燥部压力研究[J]. 刘滨朝,李明辉. 中国造纸学报. 2017(04)
[6]基于RandW-SecPSO的四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化[J]. 赵玉颖,姜香菊,曾幼涵. 测控技术. 2017(11)
[7]分数阶控制器在含风电接入电网的应用[J]. 王志兰,赵兴勇. 电力学报. 2017(04)
[8]基于蚁群优化分数阶PID的充电控制研究[J]. 储昭碧,胡永新,王昊. 制造业自动化. 2017(07)
[9]一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法[J]. 胡海涛,高嵩,陈超波,曹凯. 计算机测量与控制. 2017(07)
[10]基于SPSO的PID参数自整定速度控制[J]. 孙波,魏勇,杨观赐. 微特电机. 2017(07)
硕士论文
[1]分数阶复合型PID型控制器综合设计方法研究[D]. 潘迪.山东大学 2017
[2]分数阶系统的自适应PID控制方法研究[D]. 葛筝.沈阳理工大学 2015
[3]分数阶控制器设计与仿真研究[D]. 王淼.北京交通大学 2014
[4]面向分数阶系统的分数阶控制器设计与仿真[D]. 赵晓宇.长春理工大学 2014
[5]基于分数阶控制系统的动态电压恢复器控制策略的研究[D]. 许斌斌.华北电力大学 2013
[6]分数阶信号滤波技术及应用研究[D]. 孙海洋.天津大学 2012
[7]分数阶模型参考自适应控制研究[D]. 刘思铭.黑龙江大学 2012
[8]热工系统分数阶控制器的设计[D]. 杨勇.华北电力大学 2012
本文编号：3274139
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１粒子群算法的结构流程图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｈｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｐａｒｔｉｃｌｅ?ｓｗａｒｍ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ??２．２经典粒子群优化算法??
?２００００?１５??对上述测试函数和算法条件初始化后，开始进行寻优测试，图２．３、图２．４、??图２．５分别为Ｓｐｈｅｒｅ函数、Ｒａｓｔｒｉｇｉｎ函数以及Ａｃｋｌｅｙ函数适应值的迭代图，实??验结束后并对实验数据进行了统计，如表２．３所示。??Ｓｐｈｅｒｅ??５０ｒ－?—?一?—?—?ｒ?！?－－?ｔ?－－－－－?－??ｏｆ?＾?ｂ－ｂ－ｑ－ｅｉ－ｑ?－ｅ?ｅ－?［?ｊ??１－１００?＼?Ｘ??？?＼??卜?＞?＼－??｜?－２００??——〇－?ＰＳＯ－ＬＤＩＷ??－２５０?ＰＳＯ－ＣＫ?＼??—?？—ＳＰＳＯ?＼??－３００?—Ｓ－?ＳＤＰＳＯ?气??一Ｏ－本文ＰＳＯ?？??－３５０＇?１?＇?１???０?５０００?１００００?１５０００?２００００??Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓ：?（Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ＝３０，?Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝２０）??图２．２?Ｓｐｈｅｒｅ函数Ｆ丨㈨的性能测试??Ｆｉｇ．?２．２?Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?ｔｅｓｔ?ｆｏｒ?Ｓｐｈｅｒｅ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?＾（ｘ）??１３??
表２．３优化结果比较??Ｔａｂ２．３?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓＰＳＯ－ＬＤＩＷ?ＰＳＯ－ＣＫ?ＳＰＳＯ?ＳＤＰＳＯ?本文?ＰＳ?ＣＯ?最小值?０．００００?０．００００?０．００００?１．３１ｘｌ〇－１２?２．４２ｘ１?〇－平均值?０．００００?０．００００?０．００００?３．１２ｘｌ〇－ｙ?４．７３ｘ１?Ｏ＇标准差?〇．〇〇〇〇?０．００００?０．００００?ｌ．ＯｌｘｌＯ＇８?３．１１ｘｌ０＇（ｘ）最小值?３．８７０５?２７．８５３?２１．８８９?２．９８５２?１．９８９９??平均值?１３．９３０?５６．７１８?５１．６２７?２０．８４６?９．１３３７??标准差?１３．７００?１９．５６４?１９．０４２?１２．６８０?２．８１１９??Ｗ?最小值?２．７２ＸＨＴ１５?７．０１ｘｌ〇－１５?２．８１ＸＨＴ１５?１．９９＞＜１０＇７?２．９４ｘｌ〇平均值?４．８１ｘｌ〇－１５?２．０５４４?０．７９１８?２．１４ｘｌ〇＇５?６．６４ｘｌ〇标准差?１．８３ｘｌ〇－１５?２．５１２?２．３０４?５．０４＞＜１〇－５?２．２３＞＜１０＿１４??
【参考文献】：
期刊论文
[1]分数阶PIλDμ控制器在三相PWM整流器中的应用[J]. HOANG THI THU GIANG,王孝洪,潘志峰. 自动化技术与应用. 2018(01)
[2]基于PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法[J]. 邱千钧,肖玉杰,曹渊,于邵祯. 兵器装备工程学报. 2017(12)
[3]基于改进自适应DE算法的分数阶PIλDμ参数优化[J]. 王璇,史乐珍. 工业仪表与自动化装置. 2017(06)
[4]非线性动态自适应旋转角的量子菌群算法[J]. 刘璐,单梁,戴跃伟,戚志东. 控制与决策. 2017(12)
[5]粒子群整定模糊PID控制纸机干燥部压力研究[J]. 刘滨朝,李明辉. 中国造纸学报. 2017(04)
[6]基于RandW-SecPSO的四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化[J]. 赵玉颖,姜香菊,曾幼涵. 测控技术. 2017(11)
[7]分数阶控制器在含风电接入电网的应用[J]. 王志兰,赵兴勇. 电力学报. 2017(04)
[8]基于蚁群优化分数阶PID的充电控制研究[J]. 储昭碧,胡永新,王昊. 制造业自动化. 2017(07)
[9]一种改进人工蜂群的分数阶PID控制器优化算法[J]. 胡海涛,高嵩,陈超波,曹凯. 计算机测量与控制. 2017(07)
[10]基于SPSO的PID参数自整定速度控制[J]. 孙波,魏勇,杨观赐. 微特电机. 2017(07)
硕士论文
[1]分数阶复合型PID型控制器综合设计方法研究[D]. 潘迪.山东大学 2017
[2]分数阶系统的自适应PID控制方法研究[D]. 葛筝.沈阳理工大学 2015
[3]分数阶控制器设计与仿真研究[D]. 王淼.北京交通大学 2014
[4]面向分数阶系统的分数阶控制器设计与仿真[D]. 赵晓宇.长春理工大学 2014
[5]基于分数阶控制系统的动态电压恢复器控制策略的研究[D]. 许斌斌.华北电力大学 2013
[6]分数阶信号滤波技术及应用研究[D]. 孙海洋.天津大学 2012
[7]分数阶模型参考自适应控制研究[D]. 刘思铭.黑龙江大学 2012
[8]热工系统分数阶控制器的设计[D]. 杨勇.华北电力大学 2012
本文编号：3274139
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