【正文】 人的研究，其中雇傭蜂和觀察蜂各占種群規(guī)模的N/2可以使算法達(dá)到較優(yōu)的效果。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。根據(jù)蜂群算法,在MATLAB中求取最優(yōu)雙閉環(huán)PI參數(shù)。程序流程圖如圖62: 圖62 ABC算法流程圖適應(yīng)度函數(shù)的選擇是算法最核心的部分，為了使電機(jī)轉(zhuǎn)速環(huán)以及電流具有快速、平穩(wěn)、超調(diào)量小的目標(biāo)，使用ITAE作為系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。 (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。s為轉(zhuǎn)速環(huán)的最大超調(diào)量。為三個(gè)權(quán)重系數(shù)，調(diào)節(jié)這三個(gè)參數(shù)可以控制性能指標(biāo)的傾向。本文中選擇。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。在歸一化中，轉(zhuǎn)速環(huán)額定轉(zhuǎn)速設(shè)為1500r/min。電流環(huán)由于受到斜坡反電動(dòng)勢(shì)的擾動(dòng)而存在靜差，設(shè)計(jì)電流環(huán)的最大電流為200A，但是在恒流升速階段因?yàn)殪o差的存在電流值并不能達(dá)到200A，于是將空載啟動(dòng)過(guò)程中的額定電流定為190A，加載過(guò)程的額定電流為負(fù)載電流。 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。最終30次試驗(yàn)全部找到了使系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的參數(shù)。我們挑出適應(yīng)度居中對(duì)應(yīng)的參數(shù)為:Ckp = ，CKi=，SKp=，SKi=。對(duì)應(yīng)工程設(shè)計(jì)的參數(shù)為: Ckp =，CKi=，SKp=，SKi=。在MATLAB中將蜂群算法整定PID控制器與傳統(tǒng)PID整定控制器進(jìn)行對(duì)比仿真。仿真中，0~，~3秒轉(zhuǎn)速設(shè)為400 r/min的響應(yīng)，在4秒加入負(fù)載電流為100A的加載擾動(dòng)，5~6秒為帶載情況下轉(zhuǎn)速調(diào)為600r/min的響應(yīng)，6~8秒為帶載下轉(zhuǎn)速回到額定轉(zhuǎn)速的響應(yīng)。得雙閉環(huán)系統(tǒng)響應(yīng)結(jié)果如圖63所示。圖63 直流電機(jī)雙閉環(huán)控制系統(tǒng)仿真結(jié)果圖中曲線1為經(jīng)傳統(tǒng)PID控制器的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線，圖中曲線2為經(jīng)過(guò)蜂群算法優(yōu)化過(guò)的轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線，曲線3為經(jīng)過(guò)蜂群算法優(yōu)化過(guò)的電流響應(yīng)曲線，曲線4為傳統(tǒng)PID控制器的電流響應(yīng)曲線。 對(duì)比仿真結(jié)果的曲線1和曲線2對(duì)比曲線1和曲線2，在升速和減速階段兩種控制器的響應(yīng)速度沒(méi)有明顯的區(qū)別，但是曲線2比曲線1有更短的穩(wěn)定時(shí)間和更小的超調(diào)量，即人工蜂群算法能優(yōu)化PID控制器的可靠性。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。在5s時(shí)的帶載減速過(guò)程中，曲線2的抗過(guò)沖能力明顯優(yōu)于曲線1，穩(wěn)定時(shí)間也更短，人工蜂群算法能優(yōu)化PID控制器的使用效率。由此可見(jiàn)，經(jīng)蜂群算法優(yōu)化過(guò)的ASR不論是響應(yīng)速度，還是穩(wěn)定性和速度超調(diào)量都優(yōu)于傳統(tǒng)工程方法設(shè)計(jì)出的ASR環(huán)。 對(duì)比仿真結(jié)果的曲線3和曲線4對(duì)比曲線3與曲線4，在電樞電流曲線上升的過(guò)程中，兩種控制器的響應(yīng)速度是一樣的，雖然經(jīng)過(guò)蜂群算法整定過(guò)的控制器其穩(wěn)定性比傳統(tǒng)PID控制器的超調(diào)量大一些，但其進(jìn)入穩(wěn)定的時(shí)間比傳統(tǒng)PID算法進(jìn)入穩(wěn)定的時(shí)間快很多。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。前面分析過(guò)，在直流電機(jī)的恒流升速階段，電流值會(huì)低于我們?cè)O(shè)計(jì)時(shí)的額定值，我們?cè)谡▍?shù)時(shí)候是將190A作為的最大電流值，加之當(dāng)前電力電子技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在大功率控制硬件實(shí)現(xiàn)的可能，電流環(huán)的小過(guò)沖變得很容易解決。由此部分可看出由此部分可看出經(jīng)蜂群算法優(yōu)化過(guò)的ACR響應(yīng)速度和穩(wěn)定性都優(yōu)于傳統(tǒng)工程方法設(shè)計(jì)出的ACR環(huán)，但超調(diào)量略大。根據(jù)MATLAB仿真的結(jié)果得到：1. 在階躍響應(yīng)的動(dòng)態(tài)性能上，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。通過(guò)優(yōu)化提升了控制器對(duì)型號(hào)的響應(yīng)能力。 ，蜂群算法優(yōu)化的PI控制器明顯優(yōu)于工程設(shè)計(jì)的PI控制器。所以我們優(yōu)化得到了更加穩(wěn)定的PI控制器。 ，構(gòu)建較好適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)后，使用蜂群算法可在不知道控制系統(tǒng)具體參數(shù)的情況下設(shè)計(jì)出很理想的控制參數(shù)，但在實(shí)際中使用有一定的局限性，由于蜂群算法需要多次求取適應(yīng)度來(lái)分析比較，表現(xiàn)在實(shí)際中就是系統(tǒng)要多次階躍工作，這是一個(gè)比較繁瑣的過(guò)程。通過(guò)優(yōu)化，我們的到了一種不用祥知控制系統(tǒng)具體參數(shù)就能完成控制的控制器，在原有必須祥知控制系統(tǒng)具體參數(shù)才能完成的控制的控制器上有了質(zhì)的突破。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。這樣就達(dá)到了設(shè)計(jì)要求和研究目的。 第七章 總結(jié)和展望本文主要敘述的是：用人工蜂群算法優(yōu)化PID控制器，并對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)與仿真。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。這種將模仿生物體對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)計(jì)或優(yōu)化的理念已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域取得巨大的成功。這樣的一種轉(zhuǎn)化其它生物智慧為人類智慧的設(shè)計(jì)思想在帶動(dòng)人類科技文明發(fā)展中起到了不可估量的作用。根據(jù)仿真的結(jié)果顯示，在經(jīng)過(guò)人工蜂群算法優(yōu)化過(guò)后的PID控制器的控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性等各個(gè)性能指標(biāo)均有不同程度的提升。達(dá)到了設(shè)計(jì)預(yù)期的目的，完成了設(shè)計(jì)要求。 第八章 心得體會(huì)寫(xiě)這篇論文既是對(duì)所學(xué)知識(shí)的應(yīng)用，是對(duì)學(xué)科知識(shí)的總結(jié)，也是一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程。在撰寫(xiě)過(guò)程中，往往遇到了一些瓶頸問(wèn)題；或請(qǐng)指導(dǎo)老師進(jìn)行講解和指導(dǎo)，或請(qǐng)同學(xué)們一起討論集思廣益，或自己認(rèn)真的分析問(wèn)題找到問(wèn)題的關(guān)鍵通過(guò)查閱資料來(lái)解決問(wèn)題，總之，撰寫(xiě)的過(guò)程中，我學(xué)到了不少的東西，溫習(xí)了MATLAB的使用方法，學(xué)習(xí)了數(shù)學(xué)公式編輯器的使用，通過(guò)指導(dǎo)老師的講解接觸到領(lǐng)域內(nèi)更前沿的技術(shù)，和同學(xué)們討論熟練了已學(xué)會(huì)的解決問(wèn)題的方式、掌握了新的解決問(wèn)題的方法。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。通過(guò)這次設(shè)計(jì)也充分感受到了借用其他生物智慧所帶來(lái)的好處，讓我明白了學(xué)習(xí)過(guò)程并不是一個(gè)人死讀書(shū)的過(guò)程，而是除了學(xué)到未知知識(shí)和溫習(xí)已有的知識(shí)外還要融入自己的思考，必要時(shí)還要借鑒集體的智慧去完成學(xué)習(xí)。參考文獻(xiàn)[1]Seeley,Thomas D．The wisdom of the hive:The social physiology of honey bee colonies[M] .Massachusetts,USA:HarvaM University Press,1995:216239.[2]Basturk B,Karaboga D．An Artificial 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