【正文】 的 次 數(shù)Y E SN O根 據(jù) 公 式 ( 4 2 ) 計(jì) 算 蜜 源 被 觀 察 蜂 選中 進(jìn) 行 更 新 的 概 率 P mI C N 3 0N OY E SJ C N 3 0Y E S隨 機(jī) 選 擇 臨 近 第 m 個(gè) 蜜 源 的 另 一 個(gè)蜜 源 。 es(t)和 ec(t)分別為按照額定轉(zhuǎn)速和額定電流歸一化后的速度誤差和電流誤差。在電樞電流下降的過(guò)程中，經(jīng)過(guò)蜂群算法優(yōu)化過(guò)的控制器在穩(wěn)定時(shí)間上優(yōu)于傳統(tǒng) PID控制器，但還是存在超調(diào)略大的現(xiàn)象。達(dá)到了設(shè)計(jì)預(yù)期的目的，完成了設(shè)計(jì)要求。其主要設(shè)計(jì)思路來(lái)自于模仿蜜蜂習(xí)性對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。 在 4s時(shí)突加負(fù)載，曲線 2比曲線 1也有更強(qiáng)的抗擾能力，即人工蜂群算法能優(yōu)化 PID控制器的魯棒性。 (62) 式 (62)中 0~ta為空載啟動(dòng)時(shí)間段， tb~tc為加載時(shí)間段。工廠內(nèi)，由于溫度、壓力等因素，導(dǎo)致模型的傳遞函數(shù)和實(shí)際的不一樣，而仿真模型也并不會(huì)考慮到實(shí)際情況。當(dāng)給定電壓值不變時(shí)，這就是恒流調(diào)節(jié)。 23 ②起動(dòng)時(shí)保證獲得允許的最大電流。這種經(jīng)典設(shè)計(jì)方法基于模型的不確定性，在系統(tǒng)內(nèi)引入負(fù)反饋增加了系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度 、減少了噪聲信號(hào)的干擾、提高了系統(tǒng)自動(dòng)處理誤差的靈敏度。 ① 快速啟動(dòng) 根據(jù)設(shè)計(jì)圖 41 所示需要設(shè)計(jì)雙閉環(huán)直流電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)中的電流調(diào)節(jié)器和速度調(diào)節(jié)器，控制的一個(gè)重要目的就是要獲得接近于理想的起動(dòng)過(guò)程。 16 ()yt ()spYt()ut()et 0u 0e000[]pieu K e tT?? 圖 32 比例控制的系統(tǒng)相應(yīng) 積分作用 積分作用的引入主要是為了保證實(shí)際輸出值 在穩(wěn)態(tài)時(shí)對(duì)設(shè)定值 的無(wú)靜差跟蹤。其中，例2 例 5中，學(xué)生做 完作業(yè)，這一個(gè)反應(yīng)，帶來(lái)的老師表?yè)P(yáng)或批評(píng)的反應(yīng)，再次引起的學(xué)生的反應(yīng)和原先學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度正相關(guān)，這就是正反饋；例 3例 4中，學(xué)生做完作業(yè)，這一個(gè)反應(yīng)，帶來(lái)的老師表?yè)P(yáng)或批評(píng)的反應(yīng)，再次引起的學(xué)生的反應(yīng)和原先學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度負(fù)相關(guān)，這就是負(fù)反饋 。由于被控對(duì)象的輸出量沒(méi)有經(jīng)過(guò)回路反饋進(jìn)行二次輸入，所以不會(huì)影響到控制器的輸入量 。 第三章 直流電機(jī) PID 控制方案的選擇與論證 PID 控制及部分參數(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)述 12 PID 控制就是比例積分微分控制。為此，需要一種基于適應(yīng)值的選擇方法，如輪盤(pán)賭。當(dāng)我們運(yùn)用人工蜂群算法的時(shí)候，最開(kāi)始先模仿偵查蜂找到目標(biāo)，隨后，模仿雇用蜂和觀察蜂對(duì)目標(biāo)進(jìn)行開(kāi)發(fā)利用。 由于積分項(xiàng)是誤差對(duì)時(shí)間的積分，時(shí)間越長(zhǎng)，積分項(xiàng)越大。智能控制在許多家電中就有應(yīng)用實(shí)例：比如溫控烤箱、全自動(dòng)洗衣機(jī)、智能電飯煲等等。因?yàn)槲⒎址磻?yīng)了輸入信號(hào)的變化率，對(duì)系統(tǒng)各部分將如何響應(yīng)輸入信號(hào)具有一定的預(yù)見(jiàn)性。從功率上看小功率的只有幾瓦 , 大功率的甚至達(dá)到萬(wàn)余千瓦 ,近幾年計(jì)算機(jī)技術(shù)更加廣泛的用于直流電機(jī)制造中，越來(lái)越多的工業(yè)部門開(kāi)始廣泛的運(yùn)用直流電機(jī)，如：印刷、造紙、紡織等等。 D, production in the process of production costs caused by price and other factors, makes the PID controller design to a new level have many difficulties. Considering these factors, we must find a can find an optimal after weighing all the factors of solution to solve this problem. IV At this time, we think of the artificial bee colony algorithm. The socalled artificial bee colony algorithm, is the bee is artificial. Bees, all the food source locally in on pros and cons, find a local optimum value. The bee work can will produce the best overall each local optimal superposition. In such an algorithm39。本人謹(jǐn)守學(xué)術(shù)道德，從不弄虛作假，文中引用的部分已經(jīng)標(biāo)明。它完成控制的方式，僅僅只是不斷的將問(wèn)題的優(yōu)劣性做對(duì)比來(lái)完成整個(gè)控制器的控制過(guò)程。 3 課題的研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)外直流電機(jī) PID 控制器技術(shù)的發(fā)展 140 年前人們研究并制造了直流電機(jī)。由于加入積分調(diào)節(jié)降低了系統(tǒng)穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)響應(yīng)的速度。所以，在控制器中加入微分調(diào)節(jié)，可以使得被控量得到提前校正，再通過(guò) P、 I校正后，整個(gè)校正時(shí)間縮短，有利于提高調(diào)節(jié)器的調(diào)節(jié)質(zhì)量。 積分控制 I 7 引入積分控制主要是為了消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。 Seely于 1995 年提出了蜂群的自組織模擬模型。 觀察蜂時(shí)期 觀察蜂時(shí)期：觀察蜂是 非雇傭蜂的其中一種。基于這樣的分工，就很容易達(dá)到局部最優(yōu)，進(jìn)而達(dá)到整體最優(yōu)。 快速性：系統(tǒng)所用的上升時(shí)間和其快速性能成反比。 14 ，學(xué)生做完了。 針對(duì)設(shè)定值控制中的超調(diào)問(wèn)題， Hang 進(jìn)算法。 因此，從①靜態(tài)、動(dòng)態(tài)性能②設(shè)計(jì)過(guò)程的簡(jiǎn)約性③產(chǎn)品研發(fā)的經(jīng)濟(jì)性，這三個(gè)方面考慮，我們選擇雙閉環(huán)系統(tǒng)作為最終的控制系統(tǒng)。 后文中將分析設(shè)計(jì)上的理論過(guò)程以及敘述本文如何用人工蜂群算法來(lái)提升控制器的控制品質(zhì)。 ②抗負(fù)載變化擾動(dòng)作用。因此它們相互獨(dú)立。來(lái)提高該控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速性。算法開(kāi)始時(shí)，每個(gè)雇傭蜂被賦予一個(gè)初始蜜源位置，即一組 PI參數(shù)，雇傭蜂對(duì)所有的蜜源進(jìn)行鄰域搜索產(chǎn)生新的蜜源，在進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)價(jià)后對(duì)蜜源的位置進(jìn)行更新，然后返回蜂巢后將蜜源的信息傳遞給等待在蜂巢中的觀察蜂，觀察蜂按照一定的概率對(duì)蜜源進(jìn)行選擇，再按照雇傭蜂更新蜜源的方式對(duì)其進(jìn)行位置更新。得雙閉環(huán)系統(tǒng)響應(yīng)結(jié)果如圖 63所示。 至此，可以得出采用蜂群算法優(yōu)化過(guò)的雙閉環(huán)控制器可以較好的改進(jìn)傳統(tǒng)控制器的種種不足，提高控制器性能指標(biāo)，控制更為高效。 32 在此，感謝我的指導(dǎo)老師耿東山孜孜不倦的為我指導(dǎo)、為我在撰寫(xiě)過(guò)程中排憂解難，告訴我在面對(duì)失敗和挑戰(zhàn)時(shí)，應(yīng)當(dāng)有 鍥而不舍的探索精神、對(duì)未知充滿渴望的求知精神、勇于面對(duì)挑戰(zhàn)的開(kāi)拓精神，于是才有本文的順利完成。 根據(jù) MATLAB仿真的結(jié)果得到： 30 ，經(jīng)蜂群算法優(yōu)化的控制器響應(yīng)速度更快，具 有更優(yōu)秀的階躍響應(yīng)能力。 人工蜂群算法優(yōu)化雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的仿真及結(jié)果 為了觀察算法的穩(wěn)定性，我 們進(jìn)行了 30次 (每一次運(yùn)行執(zhí)行 60代 )算法的執(zhí)行，從中挑出最終全局適應(yīng)度居中的參數(shù)值。 i f ( m 3 0 ) m = 1 。負(fù)載電流能跟蹤到給定值但超調(diào)量很大。由于電流和轉(zhuǎn)速之間有一定相互制約的關(guān)系，而以上設(shè)計(jì)思想?yún)s沒(méi)有沒(méi)有充分體現(xiàn)出來(lái)，這勢(shì)必會(huì)降低調(diào)節(jié)器的性能指標(biāo)。于是 進(jìn)入 70 年代后，控制領(lǐng)域的重心轉(zhuǎn)到系統(tǒng)的魯棒性，為近 30 年的控制設(shè)計(jì)重點(diǎn)考慮魯棒性打下了基礎(chǔ)。另外，應(yīng)當(dāng)注意設(shè)計(jì)產(chǎn)品的性價(jià)比，也就是把穩(wěn)定性約束、魯棒性約束等約束指標(biāo)和研發(fā)成本的問(wèn)題進(jìn)行綜合考慮。從圖 34可看出比例微分能夠預(yù)報(bào)未來(lái)的輸出。這是一種線性控制器，根據(jù)設(shè)定值 和實(shí)際輸出值 構(gòu)成偏差 ，將偏差按比例、積分和微分通過(guò)線性組合構(gòu)成控制 量 ,對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。 ，學(xué)生做完了。 階躍響應(yīng) 將一個(gè)階躍信號(hào)輸入系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)內(nèi)一系列的傳遞函數(shù)之后的輸出就叫階躍響應(yīng)。（嘗試次數(shù)是由 ABC 使用者事先給定的，稱為 “放棄閾值”（ abandonment criteria））轉(zhuǎn)換后的偵察蜂開(kāi)始隨機(jī)搜索新的解，比如，如果被放棄 了，那么原來(lái)?yè)碛械墓蛡蚍渚蜁?huì)利用（ 21）式來(lái)產(chǎn)生新的解?？梢岳孟率竭M(jìn)行初始化： (21) 9 其中 和 是參數(shù) 取值的上下限 。這樣控制變化滯后，誤差變化超前。 6 本論文的主要內(nèi)容 本論文對(duì)直流電 機(jī) PID 控制器進(jìn)行了總體的描述，并且使用人工蜂群算法加以優(yōu)化設(shè)計(jì)于仿真，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定，高效，便利的直流電機(jī)控制。因此，只要偏差一直存在，積分過(guò)程在調(diào)節(jié)器內(nèi)就不會(huì)終止。 P 調(diào)節(jié)作用：是按比例反應(yīng)系統(tǒng)的偏差 ,當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)了偏差 ,為了使系統(tǒng)可靠，比例調(diào)節(jié)立即產(chǎn)生 調(diào)節(jié)作用用以減少偏差。我們可以借助人工蜂群算法優(yōu)化 PID 控制器?？紤]到這些因素的存在，我們須找到一種能在權(quán)衡所有因素之后找到一個(gè)最優(yōu)解決方案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。 可是，現(xiàn)如今，由于控制器的各個(gè)性能指標(biāo)之間有著相互約束的關(guān)系，以及由于實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中的研發(fā)、生產(chǎn)成本帶來(lái)的性價(jià)比等因素，使得 PID控制器的設(shè)計(jì)邁向新的臺(tái)階產(chǎn)生了重重困難。那么這樣一件工作可以完成么？ 答案是肯定的。 4 現(xiàn)行 PID控制存在的問(wèn)題 PID 中 P 是比例的縮寫(xiě)、 I 是積分的縮寫(xiě)、 D是微分的縮寫(xiě)。 I 調(diào)節(jié)就是當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)偏差時(shí)，不斷地向執(zhí)行器輸出進(jìn)入控制器偏差量的積分，由執(zhí)行器不斷地進(jìn)行被控量的校正，直到系統(tǒng)不再有偏差。所以，我們換一種渠道，應(yīng)用新的算法去提高直流控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)或許可以收到事半功倍的效果。有的元件慣性較大或者滯后作用較強(qiáng)，容易抑制誤差。每個(gè)食物源 都含有 n個(gè)待優(yōu)化變量( )這些向量將要被優(yōu)化，從而使得目標(biāo)函數(shù)最小化。如果雇傭蜂通過(guò)實(shí)現(xiàn)給定的嘗試次數(shù)之后，仍然未能提高解的質(zhì)量，則雇傭蜂就變成為偵察蜂，其擁有的解就會(huì)被放棄。 PID 控制器就是根據(jù)系統(tǒng)的誤差，利用比例、積分、微分計(jì)算出控制量進(jìn)行控制的。 下面舉個(gè)幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子 : ，學(xué)生練習(xí)了。 圖 31 常規(guī) PID 控制器結(jié)構(gòu)原理圖 15 spy(t) y(t) e(t)u(t)(31)? ()01( ) [ ( ) ( ) ) ]t etp t ditdu t K e t e t d TTd? ? ??e(t)=ysp(t)y(t) PK iT dTe(t)3(s+T) PK()()01( ) [ ( ) ( ) ]i etp p t ditdu t K e e t d t TTd? ? ??( ) ( ) ( )p ape t by t y t??上圖即常規(guī) PID 控制器結(jié)構(gòu)原理圖，系統(tǒng)的主要部分分為 PID 控制部分（包括比例環(huán)節(jié) P、積分環(huán)節(jié) I、微分環(huán)節(jié) D）和被控對(duì)象組成。 PD控制器的結(jié)構(gòu)為： （ 34） 的泰勒級(jí)數(shù)為 ??，則 （ 35） 控制信號(hào)與 時(shí)刻以后的偏差成比例。 發(fā)現(xiàn)問(wèn)題：當(dāng)我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)控制器，去控制實(shí)際的 電機(jī)時(shí)，首先應(yīng)當(dāng)弄清 楚控制的主要目的，找出問(wèn)題最關(guān)鍵的地方，也就是重點(diǎn)問(wèn)題。 在實(shí)際控制中運(yùn)用現(xiàn)代控制理論，往往需要對(duì)應(yīng)于過(guò)程對(duì)象所需的精確數(shù)學(xué)模型，而實(shí)際上很尷尬的是通常難以獲得精確的數(shù)學(xué)模型。明顯的，如果我們不知道電動(dòng)機(jī)參數(shù)或者參數(shù)不是定值，我們便無(wú)法設(shè)計(jì)這種調(diào)節(jié)器，而事實(shí)上，在多數(shù)情況下，這種調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)前提都不能滿足。 直流電機(jī)雙閉環(huán) PID 控制系統(tǒng)仿真結(jié)果 圖 52 典型雙閉環(huán)直流電機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)仿真結(jié)果圖 25 ()01( ) [ ( ) ( ) ]t etp t ditdu t K e t e t d TTd? ? ??pK iT dT ??et 如圖 52，橫軸代表時(shí)間，縱軸分別代表負(fù)載電流和轉(zhuǎn)速。按 照 公 式 ( 2 ) 計(jì) 算 出 一 個(gè) 新 的 蜜 源評(píng) 價(jià) 新 蜜 源用 貪 心 選 擇 較 優(yōu) 秀的 蜜 源新 蜜 源 優(yōu) 于 i 蜜 源記 錄 蜜 源 更 新 失 敗的 次 數(shù)Y E SN O記 錄