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PID参数优化算法研究 陕西科技大学 何佳佳 【摘 要】PID参数优化是自动控制领域研究的一个重要问题。本文主要介绍了PID参数优化算法以及近年来在此方面取得的的研究成果，并对未来PID参数优化的研究方向作了展望。 【关键词】PID控制；算法；参数优化 Study of algorithms on PID parameter optimization HE Jiajia, HOU Zai-en Abstract: PID parameter optimization is an important problem in automatic controlling field. The Algorithms of PID parameter optimization and the latest achievements in this aspect are mainly introduced in this paper, and the future directions of PID parameter optimization are also discussed. Keywords: PID control; algorithm; parameter optimization　 （1）将式（1）写成传递函数形式： （2）其中，为比例系数；为积分时间常数；为微分时间常数。 PID参数优化通常由两部分组成，分别为目标函数与优化算法的选取。PID参数优化的目标函数通常是控制系统性能指标的定量描述，而控制系统的性能指标通常包括动态和静态两个方面。动态性能指标用于反应控制系统的瞬态响应情况，体现在：（1）控制系统的准确性或控制精度，通常用稳态误差来描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差[3]；（2）响应的快速性，通常用上升时间（系统输出值第一次达到稳态值的时间）来定量描述；（3）控制系统的稳定性，通常用超调量和调节时间来描述。 PID控制器的比例环节可以缩短系统响应时间，积分环节可以减小系统稳态误差，微分环节可以改善系统超调量，因此，可以通过调整，，这三个参数来改善动态性能指标，使系统的控制性能达到给定的要求。从优化的角度来说，就是在这三个变量的参数空间寻找最优值，使系统的控制性能达到最优。 3 PID参数优化算法 3.1 基于遗传算法的PID参数优化 遗传算法(Genetic Algoricthm-GA)是一种新发展起来的优化算法，它起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。从60年代起，密执根大学的Hollstien，Bagley和Rosenberg等人的博士论文即与遗传算法密切相关，而John H.Holland教授1975年出版的《Adaptation in Natual and Artificial Systems》[11]一书被认为是遗传算法的经典之作，该书给出了遗传算法的基本定理，并给出了大量的数学理论证明。David E.Goldberg教授1989年出版的《Genetic Algorithms》[12]一书通常认为是对遗传算法的方法、理论及应用的全面系统的总结，它的出版标志着遗传算法的诞生。 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化进程而形成的一种自适应全局优化概率有哪些信誉好的足球投注网站算法，其基本思想是，将待求解问题转换成由个体组成的演化群体和对该群体进行操作的一组遗传算子，经历生成—评价—选择—操作的演化过程，反复进行，直到有哪些信誉好的足球投注网站到最优解。 遗传算法的基本特点是：（1）它是对所求参数对应染色体进行进化，而不是对参数本身，因此不受目标函数约束条件的限制，也不受有哪些信誉好的足球投注网站空间的限制；（2）它是对参数表示成的二进制编码串群体进行有哪些信誉好的足球投注网站，而不是在单个点上寻优，这大大减小了陷入局部最优的可能性，具有全局快速收敛的特点；（3）它只需已知目标函数及适应度函数便可开始操作；（4）其初始群体是随机生成的，可以很快到达最优解附近；（5）它具有并行性，即用较少的编码串对数量较大的区域完成有哪些信誉好的足球投注网站；（6）其缺点是实时性不好，容易出现早熟现象，对于系统中的反馈信息利用却无能为力，而且求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求解最优解的效率较低。 毛敏[13]等用基本的遗传算法对PID参数进行了优化，但在优化一些复杂问题时有着不可忽视的缺点，而且基本遗传算法收敛速度慢，容易早熟，这就使得该算法的优化性能大大降低；范敏提出了基于多种群遗传算法的优化方法，并将其与下山单纯形法相结合，用下山单纯形法进行局部优化，加快了收敛速度，避免了早熟现象的发生，实现了快速优化求解，并得到了比基本遗传算法更为理想的控制效果；陈亚娟[14]利用遗传算法工具箱 (GAOT)对PID控制器参数进行优化，并进行算子组合和改进，大大简化了遗传算法