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1、遼寧科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）第31頁基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計摘要本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計方法以及對PID控制的改進(jìn)。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種，各種方法的都有各自的特點(diǎn)，應(yīng)按實(shí)際的系統(tǒng)特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)姆椒?。本文采用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，主要做了如下工作：其一，選擇控制系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)，本控制系統(tǒng)選用時間乘以誤差的絕對值，通過對控制系統(tǒng)的逐步仿真，對結(jié)果進(jìn)行分析。由于選取的這個目標(biāo)函數(shù)的解析式不能直接寫出，故采用逐步仿真來實(shí)現(xiàn)；其二，本文先采用工程上的整定方法（臨界比例度法）粗略的確定其初始的三個參數(shù)，，，再利用粒子群算
2、法進(jìn)行尋優(yōu)，得到更好的PID參數(shù)；其三，采用SIMULINK的仿真工具對PID參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行仿真，得出系統(tǒng)的響應(yīng)曲線。從中發(fā)現(xiàn)它的性能指標(biāo)，都比原來有了很大的改進(jìn)。因此，采用粒子群算法的優(yōu)越性是顯而易見的。關(guān)鍵詞目標(biāo)函數(shù)；PID參數(shù)；粒子群算法；優(yōu)化設(shè)計；SIMULINK遼寧科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）第31頁OptimaldesignofPIDparameterofthecontrolsystembasedonParticleSwarmOptimizationAbstractThemainpurposeofthispaperistostudytheoptimald
3、esignofPIDparameterofthecontrolsystembasedonParticleSwarmOptimizationandfindawaytoimprovethePIDcontrol.TherearealotofmethodsofoptimizationfortheparametersofPID,andeachofthemhasitsowncharacteristics.Thepropermethodsneedtobeselectedaccordingtotheactualcharacteristicsofthesystem.Inthispaper
4、weadopttheParticleSwarmOptimizationtotunetheparameters.Tofinishit,thefollowingtasksshouldbedone.First,selectthetargetfunctionofthecontrolsystem.Thetargetfunctionofthecontrolsystemshouldbechosenastheabsolutevalueoftheerrormultipliedbytime.Thenwesimulatethecontrolsystemgradually,andanalyze
5、theresultsoftheprocess.Becausethesolutionofthetargetfunctioncannotbeworkedoutdirectly,thisdesignadoptssimulationgradually.Second,thispaperadoptstheengineeringmethod(thecriticalratiomethod)todetermineitsinitialparameters,,,thenusestheParticleSwarmOptimizationtogetaseriesbetterPIDparameter
6、s.Third,thispaperusesthetoolofSIMULINKtooptimizetheparametersofPIDandgetstheresponsecurveofthesystem.Bycontrastwiththetworesponsecurves,itisclearlythattheperformancehasimprovedalotthantheformerone.Therefore,itisobviouslytofindtheadvantagesinusingtheParticleSwarmOptimization.Keywords:targ
7、etfunction;PIDparameters;ParticleSwarmOptimization;optimaldesign;SIMULINK遼寧科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）第31頁目錄1緒論11.1研究背景和課題意義11.2基本的PID參數(shù)優(yōu)化方法11.3常用的整定方法21.4本文的主要工作42粒子群算法的介紹52.1粒子法思想的起源52.2算法原理52.3算法流程62.4全局模型與局部模型72.5算法特點(diǎn)82.6帶慣性權(quán)重的粒子群算法82.7粒子群算法的研究現(xiàn)狀93用粒子群方法優(yōu)化PID參數(shù)103.1PID控制原理103.2PI
