基于glbest-pso算法的cstr系統(tǒng)魯棒pid控制(完整版)
【正文】 ),對進化一代,返回第三步,繼續(xù)下次循環(huán)。文[1]采用LMI方法對該CSTR系統(tǒng)進行PID控制器的設(shè)計,得到的控制器參數(shù)為[ ],。曲線與圖25類似。本文由中國自動化網(wǎng)，轉(zhuǎn)載請注明出處。5但是,當過程操作范圍擴大,進入不穩(wěn)定區(qū)域后,LMI方法整定得到的PID控制系統(tǒng)輸出出現(xiàn)了振蕩和發(fā)散,在工作點時出現(xiàn)了臨界振蕩,在工作點系統(tǒng)出現(xiàn)了發(fā)散。表1所示為各參數(shù)值。完成進化的終止條件是達到代數(shù)第六步:將上一步第個粒子的位置值和對應(yīng)的目標值保存作為第七步的比較使用。該兩個參數(shù)幫助算法提高搜索精度和效率,獲得更佳的尋優(yōu)性能。對全局搜索,通常好的方法是在前期具有較高的探索能力以得到合適的粒子,而在后期有較高的開發(fā)能力以加快收斂速度。 標準PSO算法PSO算法是一種新型演化計算方法,基本原理為[47]:維空間中存在個粒子,每個粒子坐標為并具有與優(yōu)化目標函數(shù)相關(guān)的適應(yīng)度,同時每個粒子具有各自的速度對于第個粒子,其歷史最好位置為記為記群體中所有粒子經(jīng)過的最好位置為記為對第t代的第i個粒子, 粒子群算法根據(jù)式(9)計算第代的第維的速度和位置。同時,表示系統(tǒng)開環(huán)傳遞函數(shù)的Nyquist曲線與(1,j0)之間的最短距離,下標是最短距離所對應(yīng)的頻率,值越大,即值越小系統(tǒng)穩(wěn)定裕度越高。本文提出了一種基于改進PSO算法的魯棒PID控制方法,并應(yīng)用于CSTR系統(tǒng)控制中,進行了初步的應(yīng)用研究。因此,利用魯棒控制技術(shù)進行PID控制器的設(shè)計成為近年來懂得一個熱點課題。它是一種復(fù)雜的非線性化學反應(yīng)器,其控制質(zhì)量直接影響到生產(chǎn)效率和質(zhì)量指標。盡管H∞與LMI等魯棒控制理論的應(yīng)用在一定程度上提高了PID控制器的魯棒性,但是存在計算量大、求解困難等問題,有些問題已經(jīng)被證明是NP 難問題。同時,由式(5)可知,的值還可反映出系統(tǒng)對噪聲的抑制能力,越小,表示系統(tǒng)抗干擾能力越強?？梢?優(yōu)化目標函數(shù)不是一個簡單的鞍點優(yōu)化命題,而是一個復(fù)雜的求解最大最小的非線性優(yōu)化問題,需要在內(nèi)層求極小和外層求極大之間進行協(xié)調(diào),最終才能求得滿意的解。表達式(11)稱為全局局部最優(yōu)加速度常數(shù)(GlobalLocal BestAC,GLBestAC),則相應(yīng)的速度更新表達式為:式中,為[0,1]的隨機數(shù),表達式(10)(13)稱為GLBestPSO算法。第三步:對于中的每一個粒子,執(zhí)行下述第四步到第六步。進化的終止條件是達到進化代數(shù)。過程對這兩組參數(shù)的PID控制器系統(tǒng)響應(yīng)和控制量的輸出結(jié)果分別如圖2和圖3所示?？梢钥闯?在正常工況或操作范圍變化較小時,
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