基于微粒群优化的控制系统设计研究

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1、浙江大学硕士学位论文摘要随着科学技术的进步和工业生产的发展，面对非线性、高维和不确定等复杂工业生产过程，传统的控制系统在控制精度、响应特性等方面，往往不能令人满意。为此，把智能优化方法引入到控制系统控制器参数的设计、控制对象的参数辨识中，是当前行之有效的控制系统设计方法之一。微粒群优化(PSO)算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法。它具有算法简单、收敛速度较快，所需领域知识少的特点。本文在对PSO算法及其研究现状进行综述的基础上，进行了基于PSO算法优化设计控制系统的研究，论文主要工作包括：(1)将PSO算法应用于传统PID和鲁棒PID控制器的参数优化整

2、定。通过不同对象的控制系统仿真实验结果表明，与传统控制器整定方法相比，控制系统具有更佳的闭环控制性能。(2)系统模型参数估计一直是自动控制领域的研究热点，本文将该问题转化为函数优化问题，并采用PSO算法进行求解，提出了对系统模型参数估计的算法，并通过实例进行了验证。结果表明PSO算法为系统模型参数估计提供了一种新途径，参数估计的效率和精度优于传统方法。f3)针对复杂非线性对象，本文提出了一种基于PSO算法的PLD自适应控制方法，通过运用PSO算法对PIE)控制器参数进行在线调整，使模型参考自适应控制达到理想的控制效果。仿真结果表明了该方法的良好性能。文章最后对

3、全文的工作进行总结，并且提出了进一步研究的方向。关键词：微粒群优化、PID控制、参数估计、自适应控制——塑垩查兰堡主兰堡笙茎ABSTRACT缸theadvancementofthescienceandtechnologyanddevelopmentoftheindustrialmanufactures，thetraditionalcontrolmethodscannotgetthesatisfyingperformanceonthecontrolprecisionandresponsecharacteristicfornon-linear,multi—dime

4、nsionalandunccrtoJncomplexindustrialprocesses．／tisoneoftheeffectivemethodstointroduceintelligentoptimizationmethodstothecontrolsystemforguidingthedesignofcontrolsystemsandidentifyingparametersoftheprocessmodel．Recently,particleSwarmoptimizationpSO)algorithmcomesforthasanotherintelli

5、gentalgorithm．Itissimplewithconcept，parametersandimplementation．PSOanditsresearchmentactualityaresummarizedfirstly,thenPSOisappliedtooptimizeanddesignthecontrolsystems．Themaincontributions百veninthisdissertationareasfollows：(1)PSOisproposedtooptimizetheparametersoftheconventionalPIDc

6、ontrollerandrobustPIDcontroller．ThesimulationresultsofthedifierentcontrolsystemsshowthattheoptimalPIDcontrollerbasedonPSOhasasatisfyingperformanceandisbetterthantheconventionalPIDcontrollerhasedontheconventionaltuningmethod．(2)Parametersestimationofsystemmodelhavebeenalwaysthehotiss

7、ueintheautomaticcontrolfield．PSOisproposedtoestimateparametersofMSN．TheeffectivenessofPSOistestedbyexamples．ThesimulationresultsshowthatPSOprovidestheattractivemethodtotheestimationofparametersofsystemmodel．(3)Aimingatthecomplexnonlinearsystem,aPIDself-adaptivecontrolmethodbasedPSOi

8、sstated．UsingPSOtoo