【正文】 業(yè)過程控制中，目前采用最多的控制方式依然是控制方式，即使在日本，控制的使用率也達(dá)。一般情況下，控制器含有多個(gè)參數(shù)，這些參數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響是相互依賴又相互矛盾的，再加上控制對(duì)象模型的復(fù)雜性，未可知性，系統(tǒng)性能指標(biāo)與控制器參數(shù)的關(guān)系是一個(gè)難以建立或則無法建立的非線性函數(shù)，有時(shí)甚至是非線性時(shí)變函數(shù)。則鯤愜韋瘓賈暉園棟瀧華縉輅贊驏紆。在控制器的結(jié)構(gòu)形式確定之后，系統(tǒng)性能的好壞主要取決于選擇的參數(shù)是否合理。詩叁撻訥燼憂毀厲鋨驁靈韜鰍櫝驥鱭。峴揚(yáng)斕滾澗輻灄興渙藺詐機(jī)憒頇驤經(jīng)。積分環(huán)節(jié)：主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)無差度。 （）或?qū)懗蓚鬟f函數(shù)形式 ()式中 比例系數(shù)積分時(shí)間常數(shù)；微分時(shí)間常數(shù)。櫛緶歐鋤棗鈕種鵑瑤錟奧傴輥刪髖綠。常規(guī)控制系統(tǒng)原理框圖如圖所示。鎦詩涇艷損樓紲鯗餳類礙穡鰳責(zé)髕鵲。第二章 傳統(tǒng)參數(shù)整定方法． 控制器的原理自從計(jì)算機(jī)進(jìn)入控制領(lǐng)域以來，用數(shù)字計(jì)算機(jī)代替模擬計(jì)算機(jī)調(diào)節(jié)器組成計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，不僅可以用軟件實(shí)現(xiàn)控制算法，而且可以利用計(jì)算機(jī)的邏輯功能，使控制更加靈活。最后分析上述的仿真曲線，進(jìn)行對(duì)比，從中得出結(jié)論。第三章介紹了遺傳算法，包括遺傳算法的編碼方法及適應(yīng)度函數(shù)的選擇等內(nèi)容。第一章簡單介紹了本畢設(shè)課題的研究目的和意義及本文的大體結(jié)構(gòu)框架。驍顧燁鶚巰瀆蕪領(lǐng)鱺賻驃弒綈閶魎齠。（）自面世以來，其應(yīng)用范圍越來越廣，軟件工具越來越完善，特別是的控制系統(tǒng)工具箱及的問世，給控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)帶來了極大的方便。根據(jù)不同的控制系統(tǒng)，針對(duì)一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)，遺傳算法均能在規(guī)定的范圍內(nèi)尋找到合適的參數(shù)。倉嫗盤紲囑瓏詁鍬齊驁絛鯛鱧俁魷親。裊樣祕廬廂顫諺鍘羋藺遞燦擾諗魴莖。（）與專家整定法相比，它具有操作方便，速度快的優(yōu)點(diǎn)，不需要復(fù)雜的規(guī)則，只通過字串進(jìn)行簡單的復(fù)制，交叉，變異，便可達(dá)到尋優(yōu)。同時(shí)單純刑法難以解決多值函數(shù)問題以及在多參數(shù)尋優(yōu)（如串級(jí)系統(tǒng)）中，容易造成尋優(yōu)失敗或時(shí)間過長，而遺傳算法的特性決定了它能很好的克服以上問題。采用遺傳算法進(jìn)行三個(gè)參數(shù)的整定具有以下優(yōu)點(diǎn)：（）與單純刑法相比，遺傳算法同樣具有良好的尋優(yōu)特性，且它克服了單純刑法參數(shù)初值的敏感性。本文試圖用遺傳算法來優(yōu)化來優(yōu)化控制器的參數(shù)，通過對(duì)給定的對(duì)象模型進(jìn)行仿真，在給定的目標(biāo)函數(shù)下，利用遺傳算法搜索最有參數(shù)的方法。它是一種具有極高魯棒性的全局優(yōu)化方法，在自控領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。遺傳算法是一種宏觀意義下的仿生算法，它模仿的機(jī)制是一切生命與智能的產(chǎn)生與進(jìn)化過程。因此研究參數(shù)自整定技術(shù)具有十分重大的工程實(shí)踐意義?？刂剖亲钤绨l(fā)展起來的控制策略之一，由于其算法簡單，魯棒性好及可靠性高，被廣泛應(yīng)用于過程控制和運(yùn)動(dòng)控制中，尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性系統(tǒng)。現(xiàn)今，控制理論及其應(yīng)用已經(jīng)廣泛的滲透到工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方方面面，如通信衛(wèi)星的精確定位，導(dǎo)彈準(zhǔn)確的命中目標(biāo)，人類成功的登上月球，生產(chǎn)加工的流水線，計(jì)算機(jī)控制的自動(dòng)生產(chǎn)過程等等。穎芻莖蛺餑億頓裊賠瀧漲負(fù)這惻鮭觶。美國著名的控制論創(chuàng)始人維納在年發(fā)表了一篇名為：“控制論—關(guān)于在動(dòng)物和機(jī)器中控制和通信的學(xué)科”的論文，文中論述了控制理論的一般原理和方法，為控制理論這門學(xué)科的誕生奠定了基礎(chǔ)，標(biāo)志著控制理論這一門學(xué)科的正式誕生。附錄紂憂蔣氳頑薟驅(qū)藥憫騖覲僨鴛鋅鮚嗚。致 謝熒紿譏鉦鏌觶鷹緇機(jī)庫圓鍰緘鶚鱭圓。基于二進(jìn)制編碼遺傳算法的整定諺辭調(diào)擔(dān)鈧諂動(dòng)禪瀉類謹(jǐn)覡鸞幀鮮奧。 確定適應(yīng)度函數(shù)釷鵒資贏車贖孫滅獅贅慶獷緞瑋鱘將。尋優(yōu)參數(shù)編碼閿擻輳嬪諫遷擇楨秘騖輛塤鵜蘞鰱幟。 基于遺傳算法的參數(shù)整定程序設(shè)計(jì)方案鯊腎鑰詘褳鉀溈懼統(tǒng)庫搖飭緡釷鯉憮。 參數(shù)整定凍鈹鋨勞臘鍇癇婦脛糴鈹賄鶚驥鯀戲。第二章 基于遺傳算法的參數(shù)整定堯側(cè)閆繭絳闕絢勵(lì)蜆贅瀝紕縭墾鯇換。遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)構(gòu)氽頑黌碩飩薺齦話騖門戲鷯瀏鯪晝。適應(yīng)度函數(shù)的選取貓蠆驢繪燈鮒誅髏貺廡獻(xiàn)鵬縮職鯡樣。遺傳算法的基本步驟綾鏑鯛駕櫬鶘蹤韋轔糴飆鈧麥蹣鯢殘。遺傳算法的特點(diǎn)蠟變黲癟報(bào)倀鉉錨鈰贅籜葦繯頹鯛潔。第一章 遺傳算法贓熱俁閫歲匱閶鄴鎵騷鯛漢鼉匱鯔潰。連續(xù)方法的整定鐃誅臥瀉噦圣騁貺頂廡縫勵(lì)羆楓鱷燭?？刂破鲄?shù)的整定預(yù)頌圣鉉儐歲齦訝驊糴買闥齙絀鰒現(xiàn)。第二章 傳統(tǒng)參數(shù)整定方法鵝婭盡損鵪慘歷蘢鴛賴縈詰聾諦鰭皚。引言廈礴懇蹣駢時(shí)盡繼價(jià)騷巹癩龔長鰥檷。 : 彈貿(mào)攝爾霽斃攬磚鹵廡詒爾膚億鰾簡。關(guān)鍵詞：遺傳算法；控制器；參數(shù)整定；仿真 .殘騖樓諍錈瀨濟(jì)溆塹籟婭騍東戇鱉納。通過仿真分析結(jié)果可知，基于遺傳算法的參數(shù)整定具有比較好的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。遺傳算法是一種具有極高魯棒性的全局優(yōu)化方法，在自控領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用?？刂茻o需知道控制對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，算法簡單，魯棒性好且可靠性高，因此成為應(yīng)用最廣泛的控制策略之一。用分析和仿真了為控制器的控制系統(tǒng)，用遺傳算法找到最佳的參數(shù)。題 目： 基于遺傳算法的控制器參數(shù)整定日期： 年 月 日至 年 月 日摘 要參數(shù)整定一直是控制領(lǐng)域中的重要研究課題。本論文研究了一種基于遺傳算法的控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。矚慫潤厲釤瘞睞櫪廡賴賃軔朧礙鱔絹。但在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場中，由于參數(shù)整定困難，常規(guī)控制器參數(shù)往往整定不良，性能欠佳。用作為仿真工具，針對(duì)所設(shè)定的控制對(duì)象，基于遺傳算法所選取出的參數(shù)，用時(shí)域指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了多性能目標(biāo)優(yōu)化。聞創(chuàng)溝燴鐺險(xiǎn)愛氌譴凈禍測樅鋸鰻鯪。 ’ .釅錒極額閉鎮(zhèn)檜豬訣錐顧葒鈀詢鱈驄。 目 錄第一章 緒論謀蕎摶篋飆鐸懟類蔣薔點(diǎn)鉍雜簍鰩驅(qū)。論文設(shè)計(jì)框架煢楨廣鰳鯡選塊網(wǎng)羈淚鍍齊鈞摟鰨饗。．控制器的原理籟叢媽羥為贍僨蟶練淨(jìng)櫧撻曉養(yǎng)鰲頓?；诜椒ǖ恼B釤嗆儼勻諤鱉調(diào)硯錦鋇絨鈔陘鰍陸。仿真程序及分析擁締鳳襪備訊顎輪爛薔報(bào)贏無貽鰓閎。遺傳算法簡介壇摶鄉(xiāng)囂懺蔞鍥鈴氈淚躋馱釣繢鯨鎦。 遺傳算法的基本操作買鯛鴯譖曇膚遙閆擷凄屆嬌擻歿鯰錆。編碼方法驅(qū)躓髏彥浹綏譎飴憂錦諑瓊針嚨鯤鏵。 遺傳算子鍬籟饗逕瑣筆襖鷗婭薔嗚訝擯饃鯫缽。遺傳算法的運(yùn)算終止規(guī)則輒嶧陽檉籪癤網(wǎng)儂號(hào)澩蠐鑭釃邊鯽釓。概述識(shí)饒鎂錕縊灩筧嚌儼淒儂減攙蘇鯊運(yùn)。 基于遺傳算法的參數(shù)整定的優(yōu)點(diǎn)和需要解決的問題恥諤銪滅縈歡煬鞏鶩錦聰櫻鄶燈鰷軫。 參數(shù)的確定碩癘鄴頏謅攆檸攜驤蘞鷥膠據(jù)實(shí)鰹贏。 選取初始種群氬嚕躑竄貿(mào)懇彈瀘頷澩紛釓鄧鰲鱺貼。 遺傳算法流程圖慫闡譜鯪逕導(dǎo)嘯畫長涼馴鴇撟鉍鲞謠。結(jié)束語嘰覲詿縲鐋囁偽純鉿錈癱懇跡見鮫請(qǐng)。參考文獻(xiàn)鶼漬螻偉閱劍鯫腎邏蘞闋簣擇睜鮪謅。19 / 24第一章 緒論引言控制論的思想可以追溯到遙遠(yuǎn)的過去，但是控制理論作為一門學(xué)科的誕生還是在本世紀(jì)年代。控制論，相對(duì)論和量子論一起被稱為二十世紀(jì)自然學(xué)科的三大發(fā)現(xiàn)?？刂普摵推渌麑W(xué)科一樣，是隨社會(huì)發(fā)展的需要而發(fā)展起來的，同時(shí)它的廣泛應(yīng)用又極大的推動(dòng)和促進(jìn)了社會(huì)的發(fā)展。濫驂膽閉驟羥闈詔寢賻減棲綜訴鮐巹。然而實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性，時(shí)變不確定性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用常規(guī)控制器不能達(dá)到理想的控制效果，而且在實(shí)際生產(chǎn)現(xiàn)場中，由于受到參數(shù)整定方法繁雜的困擾，常規(guī)控制器參數(shù)往往整定不良，性能欠佳，對(duì)運(yùn)行工況的適應(yīng)性很差。銚銻縵嚌鰻鴻鋟謎諏涼鏗穎報(bào)嚴(yán)鮑蠅。它通過模擬達(dá)爾文的“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的原理，鼓勵(lì)產(chǎn)生好的結(jié)構(gòu)，通過模仿孟德爾遺傳變異理論在迭代過程中保持已有的結(jié)構(gòu)，同時(shí)尋找更好的結(jié)構(gòu)。擠貼綬電麥結(jié)鈺贖嘵類羋罷鴇竇鮒鑿。賠荊紳諮侖驟遼輩襪錈極嚕辮鏢鱸蕆。在初值條件選擇不當(dāng)?shù)那闆r下，遺傳算法在不需要給出調(diào)節(jié)器初始參數(shù)的情況下，仍能尋找到合適的參數(shù)，使控制目標(biāo)滿足要求。塤礙籟饈決穩(wěn)賽釙冊庫麩適緄撾鲅傯。避免了專家整定法中前期大量的仿真實(shí)驗(yàn)。（）遺傳算法是從許多點(diǎn)開始并行操作，在解空間進(jìn)行啟發(fā)式搜索，克服了從單點(diǎn)出發(fā)的弊端及