基于粒子群算法的控制系统校正

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1、基于粒子群算法的控制系统校正  摘要:针对控制系统校正参数求解过程繁琐的问题,提出一种基于粒子群算法的控制系统校正方法。为了提高系统的校正效率,本设计方案首先将多个超前校正装置和滞后校正装置串联组合成多级校正装置,然后采用粒子群算法程序直接对多级校正装置的参数进行寻优,找出满足性能指标要求的多级校正装置的参数,从而实现控制系统的校正。仿真结果表明,这种方法不但简化校正的过程,提高控制系统校正的效率,而且扩展了可校正系统的范围。��关键词:串联校正;粒子群算法;多级校正装置;寻优;仿真��中图分类号:TP273;TP18文献标识码:A�お�ControlSystemCompensa

2、tingBasedonPSOAlgorithm�お�SHANJing��jie,ZHOUYong��hua,JIANGXiao��bing��(CollegeofElectricalEngineering,GuangxiUniversity,Nanning530004,China)Abstract:AcorrectionmethodofthecontrolsystembasedonParticleSwarmOptimization(PSO)wasproposedtodealwiththecumbersomeprocessintheparametersofthecontrolsys

3、temcalibration.Inthisdesignmethod,inordertoimprovetheefficiencyofthesystemcalibration,amultistagecompensationunitconsistingofleadcompensationunitandlagcompensationunitwasusedandthenoptimizedtheparametersinmultistagecompensationunitdirectlybyprogramofPSOalgorithmtofindoutthoseparameterssatisfy

4、ingtheperformancecriteria,thusthecontrolsystemwascompensated.Thesimulationresultsshowthat,themethodproposedisnotonlyavailableforsimplifyingcompensationprocessandimprovingtheefficiencyofthecontrolsystemcorrection,butalsoextendingtherangeofcompensationsystems.��Keywords:cascadecompensation;PSOa

5、lgorithm;multistagecompensationunit;optimizing;simulation��1引言��控制系统校正是经典控制理论中的核心问题之一。为了使得系统满足特定的性能指标要求,常常需要在这些控制系统中加入适当的校正机构或装置对系统进行必要的校正����[1]��。在进行控制系统校正时最常用的是频域法校正,其主要目的是通过改变系统频域特性的形状,使系统的频域特性具有合适的低频、中频、高频特性及适当的稳定裕度,以满足特定的性能指标要求。��粒子群优化算法����[2]��(ParticalSwarmOptimization,PSO)是基于群智能搜索的新

6、兴随机优化算法,它具有简单易于实现、需要参数较少的特点,因此受到人们的广泛关注而成为社会的热点研究对象。粒子群算法目前已在多个领域得到了成功应用,比如电力系统优化����[3]��、神经网络训练����[4]��、模糊控制����[5]��、控制器优化����[6―8]��等。��本文在经典控制系统校正的基础上,采用基本PSO优化算法理论,提出了基于PSO算法的控制系统校正的方法,以满足稳态误差、开环系统截止频率和相角裕度等要求为出发点,来进行系统�┬U�。��2控制系统校正��按照校正装置在系统中的连接方式,控制系统的校正方式可分为串联校正、反馈校正、前馈校正和复合校正四种。串

7、联校正时将校正装置Gc(s)接在系统误差测量点之后和放大器之前,串接于系统前向通道之中。反馈(或并联)校正时,将从某些元件引出反馈信号,构成反馈回路和并在内反馈回路内设置校正装置。这是最常用的两种校正方式,另外还有前馈校正与复合校正。本文只讨论串联校正。�ゼ扑慵际跤胱远�化2012年9月第31卷第3期闪静洁等:基于粒子群算法的控制系统校正在采用串联校正时,根据校正装置的特性,校正装置可分为超前校正装置、滞后校正装置和滞后―超前校正装置。��超前校正装置指校正装置输出信号在相位上超

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