搜寻者优化算法与卡尔曼滤波相结合的PID控制.pdf

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1、搜寻者优化算法与卡尔曼滤波相结合的PID控制刘俊PIDControICombiningSeekerOptimizationAIgorithmandKaImanFiIter纠傻(商洛学院电子信息与电气工程学院，陕西商洛726000)摘要：针对传统PID控制器的参数整定依靠经验调整，且在控制过程中，系统易受多种噪声影响的问题，提出搜寻者优化算法与卡尔曼滤波相结合的PID控制方法。利用搜寻者优化算法对PID参数进行智能优化，利用卡尔曼滤波器实现对控制噪声和测量噪声的有效抑制。对二阶延迟系统进行仿真试验，结果表明，与传统PID控制方法相比，该方法可以智能地获得较优的PID参数，有效剔除了控制过程中

2、的噪声干扰，实现了调节速度快、稳态误差低、抗干扰能力强的智能PID控制。关键词：卡尔曼滤波器控制系统智能算法搜寻者优化算法PID控制参数整定噪声干扰信号中图分类号：TH一39；TP273+．2文献标志码：ADOI：10．16086／jIc出．issn1000—0380．201609005Abs打act：P猢etertuningofⅡaditionalPIDcontmUerdependsonexperience-aIldincontrolprocess。t

3、Iesystemiseasilya雎ctedbyav撕etyofnoises-inordertosetde山esepmbleIlls，山

4、ePIDcon叻lmetllodbasedoncombinationofseekero州IIlizationalgori岫andKalmaJlmterisproposed．Theseekeroptimizationalgodthmisusedto叩血nizePIDparameters洒teUigently，andKalfnan6lterisusedtoe丘宅ctivelysuppress山econtIDlnoiseandmeasurementnoise．Asecondordersystemwithdehyissimldated。andtlleI{esIlltsshow山atcompared

5、witIl山etraditiorlalPIDcontrolmethod。t}Iisme山0dcanachieveinteⅡjgentPIDcon咖lt0getbenerPIDp咖etersande雎ctivelyeliIIli眦tenoiseinte血rencein山epmcessofconⅡDl。toimplemenIintelligentPmcon扛_olwhichisfeaturedwith900dpeI

6、．o珊anceinqujckreg山ationspeed。lowsteady—stateeⅡ_0randshongaJlti—intedbrencecapability．1【eyw

7、ords：Kalman6lterControlsystemIntelligencealgoritllmSeekeropIimizationa190IithmPIDcontIolP咖etertllIlingNoiseInter{-erencesignal0引言在生产过程控制中，PID控制是应用较广泛的调节控制方法。然而，PID参数自适应整定一直是PID控制中一个至关重要的问题u。。随着智能算法和模糊神经网络的发展，一些学者对传统PID控制策略进行了改进和优化。文献[2]采用SIIlith模糊PID控制算法，解决了一阶线性纯滞后问题，加快了系统调节过程。文献[3]利用人工蜂群算法，对PID控制

8、参数进行自适应整定。谢攀H1等通过把传递函数时滞指数项近似有理化后，再利用全空间搜索法优化极点、频率和阻尼比等参数，间接得到PID参数，算法较简单，但对大时滞系统的控制能力较差。刘晴∞1、邓丽。“、孙莉、7。等分别采用BP神经网络、免疫算法和模糊控制算法，通过优化PID参数进行系统控制，但这些方法在一定程度上，仍存在收敛速度慢、易陷人局部极值的缺点。修改稿收到日期：2016一Ol—05。作者刘俊(1986一)，男，2013年毕业于太原科技大学控制工程专业，获硕士学位．讲师；主要从事人工神经网络、优化算法和智能控制方向的研究。在生产过程中，系统经常受到非平稳随机噪声的影响，因此，本文使用全局

9、寻优能力非常强的搜寻者优化算法(seekeroptiIIli殂tiona190rithm，SOA)和卡尔曼(Kal啪n)滤波器相结合的PID控制方法。该方法既实现了PID参数全局自适应优化，又有效抑制了控制噪声和测量噪声。1卡尔曼滤波器原理卡尔曼滤波理论是由卡尔曼在1961年提出的旧1，其利用状态空间概念描述系统，以最小均方误差为准则，通过递归算法获得最优线性估计状态解。在滤波过程中，卡尔曼滤波器只需要最近两次滤波数据，