权重改进的蛙跳算法优化PID参数.pdf

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1、2014年第2期工业仪表与自动化装置·7·权重改进的蛙跳算法优化PID参数刘悦婷(兰州文理学院电子信息工程学院，兰州730010)摘要：针对非线性、大延迟、时变的控制系统，传统的PID控制效果不理想，为此提出用蛙跳(shufledfrogleapingalgorithm，SFLA)仿生优化算法整定PID参数，但传统蛙跳算法易陷入局部最优，收敛速度慢，因此提出权重改进的蛙跳算法(weightimprovedshuffledfrogleapingalgorithm，WIS—FLA)。该算法引入线性递减惯性权重修正最差青蛙的更新策略，可以平衡算法的全局搜索和局部搜索。通过两个经典

2、控制系统的仿真测试，结果表明，WISFLA算法可以平衡算法的全局搜索和局部搜索，比SFLA和PSO(particleswarmoptimization)的寻优能力强，迭代次数少，更适合PID参数的整定优化。关键词：PID参数；蛙跳算法；惯性权重；最优解中图分类号：TP273．2文献标志码：A文章编号：1000—0682(2014)02—0007—04WeightimprovedshufledfrogleapingalgorithmtooptimizetheparametersofPIDLIUYueting(SchoolofElectronicsandInformationE

3、ngineering，LanzhouUnwemityofArtsandScience，Lanzhou730010，China)Abstract：Forthenonlinear，largedelay，time-varyingcontrolsystem，conventionalPIDcontrolresultisnotsatisfactory．SoPIDself-turningbasedonSFLA(shuffledfrogleapingalgorithm)ispresented．ButbecauseoftheproblemsofSFLAsuchaslocaloptimalit

4、yandslowconvergencerate．Thereforeweproposeaweightimprovedshufledfrogleapingalgorithm．Inthisalgorithm，whichintroducethelineardecreasingadaptiveinertiaweighttocorrectthepoorfrogupdatestrategycanbalancetheglobalsearchandlocalsearch．Thesimulationresultsofexperimentsontwoclassicalcontrolsystems

5、howthatcomparedwiththeSFLAandPSO(particleswarmoptimization)，theWISFLAcanbalancetheglobalsearchandlocalsearch，anditsoptimizationabilitywouldbestronger，thenumberofiterationsless，moresuitableforthetuningofthePIDparametersoptimization．Keywords：PIDparameters；SFLA(shuffledfrogleapingalgorithm)；i

6、nertiaweight；optimumsolution参数整定与优化已成为一个重要的研究方向。0引言而实际的控制对象往往是非线性、大延迟、时变传统的PID控制器具有结构简单、可靠性高和不确定的，难以建立精确的控制模型，应用传统的易于操作等优点被广泛地应用于化工、电力等工业PID得不到理想的控制效果。近年来，一些人工过程控制中[。要使PID控制器发挥理想的控制智能方法，如遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和效果，必须先对其3个参数进行整定，即比例系数粒子群算法(PSO)被成功地应用到PID控制器参数(P)、积分(I)、微分时间(D)。因此，PID控制器的优化中J。然而，

7、GA在解决被优化参数相互关联的优化问题时效率较低，且易陷人局部最优；SA算收稿日期：2013—07一O5法收敛速度较慢；PSO算法参数较多，在算法后期难基金项目：甘肃省自然科学基金项目(1112RJZA028)；兰州文理逃局部最优的困扰。该文针对这些问题，提出了具学院科研能力提升计划一般项目(2012YBTS04)。有GA算法和PSO算法各自优点的蛙跳算法，但传作者简介：刘悦婷(1979)，女，陕西临潼人，硕士，副教授，主要从事电子、自动控制等方面的教学与科研。统蛙跳算法易陷入局部最优，收敛速度慢，因此，用·8·工