基于蚁群算法的PID参数优化.pdfVIP

维普资讯 第 37卷 第 5期 武汉大学学报 (工学版) VoI．37NO．5 2∞4年 1O月 EngineeringJournalofWuhanUniversity 0Ct．2004 文章编号 ：1671-8844(2004)05—097—04 基于蚁群算法的PID参数优化 段海滨 ，王道 波 ，黄 向华?，朱家强。 (1．南京航空航天大学 自动化学院，江苏 南京 210016；2．中国科学院空间科学与应用研究 中心 ，北京 100080； 3．清华大学智能技术与系统 国家重点实验室 ，北京 100084) 摘要 ：针对传统的PID控制器参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化，提出了一种新型的基于蚁群算法 的PID参数优化策略．蚁群算法是近几年优化领域 中新出现的一种仿生进化算法 ．该算法采用分布式并行计算 机制．在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上，推导了蚁群算法 PID参数优化方法 ，并给出了新算法的具体实 现步骤 ，最后将该优化方案应用于某型高精度飞行仿真伺服系统．仿真应用研究表 明，该 PID参数优化策 略具 有很强的灵活性 、适应性 和鲁棒性 ，进而验证 了该方案的可行性和有效性． 关键 词 ：蚁群算法；信息素；PID；参数优化 中图分类号 ：TP27l；TP273．2 文献标识码 ：A Research andrealization on parametersoptimization of PID controllerbasedon antcolony algorithm DUAN Hai—bin ，W ANG Dao—bo ，HUANG Xiang—hua ，ZHU Jia—qiang。 (1．CollegeofAutomationEngineering．NanjingUniversityofAeronautics＆．Astronautics，Nanjing210016，China： 2．CenterforSpaceScienceandAppliedResearch，ChineseAcademyofSciences，Beijing100080，China； 3．StateKeyLaboratoryofIntelligentTechnologyandSystems，TsinghuaUniversity，Bei]ing100084，China) Abstract：In lightoftraditionalPID controllerparametersoptimizationwithmanualcut—and—trymethod， anovelkindofPID parametersoptimization strategybasedonACA (AntColonyAlgorithm )waspro— posed．ACA isa new category ofbionicalgorithm foroptimization problems．Parallelcomputation mechanism isadopted inthisalgorithm．OnthebasisofbriefintroductionofACA ，amethodforsetting PID controllerparametersusingACA wasderived．A detailedrealizingprocessofthenew algorithm was alsopresented．In theend，thisnew PID parametersoptimizationschemewasappliedtosomehigh pre— cisionflightsim ulation servo system．Thesimulationresultsshow thattheACA basedPID parameters o