【導讀】真》，該論文是在指導老師的幫助和我查閱很多相關資料下獨立完成的。守學術道德，從不弄虛作假，文中引用的部分已經標明。本論文的知識產權歸屬。于學校，學校享有借閱，發(fā)表，申請專利等的權利。來越廣泛的使用。我們在享受其帶來的便利的同時也越來越多地發(fā)現了它。或者說，現行的直流電機PID控制器的穩(wěn)定性、魯棒性等性能。入控制系統(tǒng)中，來達到提升控制器的各個性能指標。可是，現如今，由于控制器的各個性能指標之間有著相互約束的關系，控制器的設計邁向新的臺階產生了重重困難。考慮到這些因素的存在，我。這時候，我們想到了人工蜂群算法。所謂人工蜂群算法，就是將蜜蜂。蜜蜂采蜜時，將局部內所有食物源進行優(yōu)劣對比，找到局部。而蜂群工作則可以將各個局部最優(yōu)疊加產生整體最優(yōu)。它完成控制的方式，僅僅只是不斷的將問題的優(yōu)劣性做對比來完。成整個控制器的控制過程。于是，基于人工蜂群算法的直流電機PID控制器設計的工作開始了。

　　

【正文】 U B ]根 據 公 式 ( 1 ) 初 始 化 與 雇 傭 蜂 數 量 同 的 3 0 組 蜜 源蜜 源 更 新 失 敗 閥 值 : L i m i t C n t = 3 6隨 機 選 擇 一 個 蜜 源 i 和 另 一 個 蜜 源I C N + +按 照 公 式 ( 2 ) 計 算 出 一 個 新 的 蜜 源評 價 所 有 的 初 始 蜜 源 并 保 存 其 適 應 度 值評 價 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Y E SN O根 據 公 式 ( 4 2 ) 計 算 蜜 源 被 觀 察 蜂 選中 進 行 更 新 的 概 率 P mI C N 3 0N OY E SJ C N 3 0Y E S隨 機 選 擇 臨 近 第 m 個 蜜 源 的 另 一 個蜜 源 。 J C N T + + 。按 照 公 式 ( 2 ) 計 算 出 一 個 新 的 蜜 源評 價 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Y E SN O記 錄 算 法 起 始 到 現 在 的 全 局 最 優(yōu) 蜜 源找 出 種 群 中 蜜 源 失 敗 次 數 最 多 值失 敗 次 數 大 于 L i m i t C n t根 據 公 式 ( 1 ) 重 置 此蜜 源Y E SN O算 法 整 個 運 行 次 數 小 于 6 0 結 束N OY E SR a n d P mm + + 。 i f ( m 3 0 ) m = 1 。N OY E SN O進行整定。 用人工蜂群算法進行 PI控制器參數的整定，就是找出 (其中為 ASR環(huán) PI參數，CKp和 CKi為 ACR環(huán) PI參數 )的最優(yōu)位置，使控制系統(tǒng)的動態(tài)過程指標滿足要求，其實質是轉化為基于一定目標適應函數進行函數尋優(yōu)的問題。蜂群算法優(yōu)化 PI控制器參數的系統(tǒng)圖如圖 61： 圖 61 蜂群算法優(yōu)化 PI 控制器參數系統(tǒng) 蜂群算法為 script代碼，在運行中通過調用直流雙閉環(huán)的 simulink模塊 (見圖 4)得到 out1和 out2的輸出，將此輸出作為 ABC算法的適應度評估的輸入。蜂群算法通過改 SKp,SKi,CKp,CKi參數的值來 獲取不同的輸出響應，評估這些響應值來判斷輸入參數的優(yōu)劣，優(yōu)化總流程如圖 5。 首先產生規(guī)模為 N的蜜蜂種群，根據 Karaboga等人的研究，其中雇傭蜂和觀察蜂各占種群規(guī)模的 N/2可以使算法達到較優(yōu)的效果。算法開始時，每個雇傭蜂被賦予一個初始蜜源位置，即一組 PI參數，雇傭蜂對所有的蜜源進行鄰域搜索產生新的蜜源，在進行適應度評價后對蜜源的位置進行更新，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蜜源進行選擇，再按照雇傭蜂更新蜜源的方式對其進行位置更新。 根據蜂群算法 ,在 MATLAB中 求取最優(yōu)雙閉環(huán) PI參數。程序流程圖如圖 62: 27 圖 62 ABC 算法流程圖 適應度函數的選擇是算法最核心的部分，為了使電機轉速環(huán)以及電流具有快速、平穩(wěn)、超調量小的目標，使用 ITAE作為系統(tǒng)性能評價指標。 (62) 式 (62)中 0~ta為空載啟動時間段， tb~tc為加載時間段。 s為轉速環(huán)的最大超調量。為三個權重系數，調節(jié)這三個參數可以控制性能指標的傾向。本文中選擇 。 es(t)和 ec(t)分別為按照額定轉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，轉速環(huán)額定轉速設為 1500r/min。電流環(huán) 28 由于受到斜坡反電動勢的擾動而存在靜差，設計電流環(huán)的最大電流為 200A，但是在恒流升速階段因為靜差的存在電流值并不能達到 200A，于是將空載啟動過程中的額定電流定為 190A，加載過程的額定電流為負載電流。 人工蜂群算法優(yōu)化雙閉環(huán)控制系統(tǒng)的仿真及結果 為了觀察算法的穩(wěn)定性，我 們進行了 30次 (每一次運行執(zhí)行 60代 )算法的執(zhí)行，從中挑出最終全局適應度居中的參數值。最終 30次試驗全部找到了使系統(tǒng)穩(wěn)定運行的參數。我們挑出適應度居中對應的參數為 :Ckp = ， CKi=，SKp=， SKi=。對應工程設計的參數為 : Ckp =， CKi=，SKp=， SKi=。 在 MATLAB中將蜂群算法整定 PID控制器與傳統(tǒng) PID整定控制器進行對比仿真。仿真中， 0~， ~3秒轉速設為 400 r/min的響應，在 4秒加入負載電流為 100A的加載擾動， 5~6秒為帶載情況下轉速調為 600r/min的響應， 6~8秒為帶載下轉速回到額定轉速的響應。得雙閉環(huán)系統(tǒng)響應結果如圖 63所示。 29 圖 63 直流電機雙閉環(huán)控制系統(tǒng)仿真結果 圖中曲線 1為經傳統(tǒng) PID控制器的轉速響應曲線，圖中曲線 2為經過蜂群算法優(yōu)化過的轉速響應曲線，曲線 3為經過蜂群算法優(yōu)化過的電流響應曲線，曲線 4為傳統(tǒng) PID控制器的電流響應曲線。 對比仿真結果的曲線 1和曲線 2 對比曲線 1和曲線 2，在升速和減速階段兩種控制器的響應 速度沒有明顯的區(qū)別，但是曲線 2比曲線 1有更短的穩(wěn)定時間和更小的超調量，即人工蜂群算法能優(yōu)化 PID控制器的可靠性。 在 4s時突加負載，曲線 2比曲線 1也有更強的抗擾能力，即人工蜂群算法能優(yōu)化 PID控制器的魯棒性。 在 5s時的帶載減速過程中，曲線 2的抗過沖能力明顯優(yōu)于曲線 1，穩(wěn)定時間也更短，人工蜂群算法能優(yōu)化 PID控制器的使用效率。 由此可見，經蜂群算法優(yōu)化過的 ASR不論是響應速度，還是穩(wěn)定性和速度超調量都優(yōu)于傳統(tǒng)工程方法設計出的 ASR環(huán)。 對比仿真結果的曲線 3和曲線 4 對比曲線 3與曲線 4，在電樞電流 曲線上升的過程中，兩種控制器的響應速度是一樣的，雖然經過蜂群算法整定過的控制器其穩(wěn)定性比傳統(tǒng) PID控制器的超調量大一些，但其進入穩(wěn)定的時間比傳統(tǒng) PID算法進入穩(wěn)定的時間快很多。在電樞電流下降的過程中，經過蜂群算法優(yōu)化過的控制器在穩(wěn)定時間上優(yōu)于傳統(tǒng) PID控制器，但還是存在超調略大的現象。前面分析過，在直流電機的恒流升速階段，電流值會低于我們設計時的額定值，我們在整定參數時候是將 190A作為的最大電流值，加之當前電力電子技術的發(fā)展，現在大功率控制硬件實現的可能，電流環(huán)的小過沖變得很容易解決。由此部分可看出由此部 分可看出經蜂群算法優(yōu)化過的ACR響應速度和穩(wěn)定性都優(yōu)于傳統(tǒng)工程方法設計出的 ACR環(huán)，但超調量略大。 根據 MATLAB仿真的結果得到： 30 ，經蜂群算法優(yōu)化的控制器響應速度更快，具 有更優(yōu)秀的階躍響應能力。通過優(yōu)化提升了控制器對型號的響應能力。 ，蜂群算法優(yōu)化的 PI控制器明顯優(yōu)于工程設計的 PI控制器。所以我們優(yōu)化得到了更加穩(wěn)定的 PI控制器。 ，構建較好適應度評價函數后，使用蜂群算法可在 不知道控制系統(tǒng)具體參數的情況下設計出很理想的控制參數 ，但在實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度來分析比較，表現在實際中就是系統(tǒng)要多次階躍工作，這是一個比較繁瑣的過程。通過優(yōu)化，我們的到了一種不用祥知控制系統(tǒng)具體參數就能完成控制的控制器，在原有必須祥知控制系統(tǒng)具體參數才能完成的控制的控制器上有了質的突破。 至此，可以得出采用蜂群算法優(yōu)化過的雙閉環(huán)控制器可以較好的改進傳統(tǒng)控制器的種種不足，提高控制器性能指標，控制更為高效。這樣就達到了設計要求和研究目的。 第 七 章 總結和展望 本文主要敘述的是：用人工蜂群算法優(yōu)化 PID控制器，并對其進行設計與仿真。其主要設計思路來自于模仿蜜蜂習性對工業(yè)生產過程進行優(yōu)化。這種將模仿生物體對產品進行設計或優(yōu)化的理念已經在各個領域取得巨大的成功。這樣的一種轉化其它生物智慧為人類智慧的設計思想在帶動人類科技文明發(fā)展中起到了不可估量的作用。 根據仿真的結果顯示，在經過人工蜂群算法優(yōu)化過后的 PID控制器的控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性等各個性能指標均有不同程度的提升。達到了設計預期的目的，完成了設計要求。 31 第 八 章 心得體會 寫這篇論文既是對所學知識的應 用，是對學科知識的總結，也是一個學習過程。在撰寫過程中，往往遇到了一些瓶頸問題；或請指導老師進行講解和指導，或請同學們一起討論集思廣益，或自己認真的分析問題找到問題的關鍵通過查閱資料來解決問題，總之，撰寫的過程中，我學到了不少的東西，溫習了 MATLAB的使用方法，學習了數學公式編輯器的使用，通過指導老師的講解接觸到領域內更前沿的技術，和同學們討論熟練了已學會的解決問題的方式、掌握了新的解決問題的方法。 32 在此，感謝我的指導老師耿東山孜孜不倦的為我指導、為我在撰寫過程中排憂解難，告訴我在面對失敗和挑戰(zhàn)時，應當有 鍥而不舍的探索精神、對未知充滿渴望的求知精神、勇于面對挑戰(zhàn)的開拓精神，于是才有本文的順利完成。 通過這次設計也充分感受到了借用其他生物智慧所帶來的好處，讓我明白了學習過程并不是一個人死讀書的過程，而是除了學到未知知識和溫習已有的知識外還要融入自己的思考，必要時還要借鑒集體的智慧去完成學習。 33 參考文獻 [1]Seeley,Thomas D． The wisdom of the hive:The social physiology of honey bee colonies[M] .Massachusetts,USA:HarvaM University Press,1995:216239. 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