PID(proportional-integral-differential)控制器本质上是一种对“过去”、“现在”和
“未来”信息估计的控制算法,任何PID性能的好坏都完全依赖于其控制参数的优化。一般说来,引入微分控制可提高PID系统的动态性能,但会使系统的输出对干扰非常敏感。为此国际上很多学者对PID算法进行改进,目前采用遗传算法、蚁群算法等仿生算法对PID参数优化已成为其应用领域中一个新的研究内容。
本文的主要研究内容包括:
1.本文综述了智能优化算法、蚁群算法的机理,论述了蚁群算法产生的背景、国内外研究现状,指出了该算法的特点、存在的问题及应用领域。详细的阐述并比较了遗传算法、人工神经网络等几种代表性仿生优化算法。
2.通过“双桥实验”分析了蚁群的自组织行为及对该行为的数学建模。详细说明了基本蚂蚁算法(AS)的模型、实现及其特性。在此基础上,阐述了ACO的原理,对影响该算法的参数进行了说明并对ACO的特点及其复杂度进行了分析。
3.对蚁群算法中a、A、p、m等参数的设置作了理论上的研究,对算法参数的最优化配置进行了分析,并采用国际上通用的测试问题库TSPLIB中的TSP问题作为测试对象进行了仿真实验,得出了比较适当参数配置方案。
资源简介:PID(proportional-integral-differential)控制器本质上是一种对“过去”、“现在”和“未来”信息估计的控制算法,任何PID性能的好坏都完全依赖于其控制参数的优化。一般说来,引入微分控制可提高PID系统的动态性能,但会使系统的输出对干扰非常敏感。为此...
上传时间: 2021-06-08
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