基于混合蛙跳算法的pid控制器参数整定

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1、基于混合蛙跳算法的PID控制器参数整定赵转哲何康何慧娟安徽工程大学机械与汽车工程学院宿州学院机电学院摘要：PID控制在现代工业过程控制中应用广泛，但传统的PID参数整定方法已经不能完全适应现代工业的发展。利用一种新型的元启发式搜索的群智能算法一一混合蛙跳算法对其3个参数进行优化设计，结合Simulink模型，进行基于MATLAB的离线仿真实验。结果表明，与粒子群算法相比，混合蛙跳算法的求解结果更加精确和稳定。关键词：混合蛙跳算法;PID控制J;MATIJVB仿真;参数整定;作者简介：赵转哲(1979-),男，讲师，博士，研究方向：智

2、能控制;机械故障诊断.收稿日期:2017-05-31基金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A803,KJ2017A439)PIDcontrolparameterstuningbasedonshuffledfrogleapingalgorithmZHAOZhuanzheHEKangHEHuijuanSchoolofMechanicalandAutomotiveEngineering,AnhuiPolytechnicUniversity;SchoolofMechanicalandElectronicEngineering,S

3、uzhouUniversity;Abstract：P1Dcontrollersarewidelyusedinprocessindustry,butthetraditionalPIDparametertuningmethodhasbeenunabletofullymeetthedevelopmentofmodernindustry.Theshuffledfrogleapingalgorithm(SFLA)isaswarmintel1igentalgorithmbasedonmemeticmeta_heuristicsearchwhic

4、hhasbeenusedonthethreeparameterstuningoroptimizationofPIDcontrolsysteminthispaper.CombinedwiththeSimulinkmodel,theMATLABsimulationoff-lineexperimentiscarriedout.TheexperimentalresultshowsthatSFLAismoreaccurateandstablethantheparticleswarmoptimization(PSO)algorithm.Asan

5、intel1igentsolutionmethod,theSFLAhasgoodpracticalvalue.Keyword：shuffledfrogleapingalgorithm;PIDcontrol;MATLABsimulink;patdinetertuning;Received：2017-05-31比例-微分-积分(Proportional-Intcgral-Dcrivativc,PID)控制器具有形式简单、鲁棒性好以及可靠性高等优点，成为目前主耍的工业控制技术之一，己在机电、冶金、机械、化工等工业生产中得到广泛应用。而PI

6、D控制技术中一个至关重要的问题是控制器的参数整定问题，肓接影响到系统的控制质量和控制器的鲁棒性口丄。早期的PTD参数整定一般是依靠经验丰富的工程技术人员反复凑试，费时耗力，再加上系统本身的非线性、时变性等问题，此法往往难以得到令人满意的结果。1942年，由Ziegler和Nichols提出的Z-N经验公式法図，用于手工计算和设置控制器初值，至今还在工业控制中应用，但该方法获得的参数在有负载扰动时存在较大误差。随着计算机技术和人工智能理论的发展，新的参数整定方法不断涌现，如专家PID控制［3］、模糊PID控制［4-5］等,实现了参数的

7、自整定，但因为其规则复杂，操作不便，其应用受到了一定的限制；同时，群智能算法如遗传算法回、粒子群算法也、蚁群算法宜等被不断地应用于PID参数的整定过程，与专家系统等人工智能相比，具有操作方便、速度快的优点，不需要复杂的规则，便可以达到参数的最优设计，引起了广大学者的重视。混合蛙跳算法(ShuffledFrogLeapingAlgorithm,SFLA)是一种新颖的启发式生物群智能算法回，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力，目前，已经从最初的水资源网络中的管径优化转移到其它工程领域的优化问题也尘1。本文采用SFLA进行P1D参数整

8、定和优化，并在MATLAB环境下实现该方法，通过实例仿真表明该方法的有效性，为进一步扩大PID控制在工业控制中的应用打下坚实的基础。1混合蛙跳算法原理基本思想:在一片湿地屮生活着一群青蛙，湿地内分布着许多离散的石头，青蛙通过寻找不同的