基于glbest-pso算法的cstr系統(tǒng)魯棒pid控制-展示頁
2025-07-03 15:34本頁面
【正文】 值對粒子速度的影響以及是決定粒子“認知”和“社會”能力的關(guān)鍵參數(shù)[57],文獻[8]中提出了一種改進的PSO算法,該算法中,慣性權(quán)重加速常數(shù)既不取恒值,也不隨進化次數(shù)的增加而線性變化,而是表示成局部最優(yōu)和全局最優(yōu)的適應度函數(shù),可以用下面兩個表達式來表示:式中,為每個進化代數(shù)的慣性權(quán)重。因此對算法的改進不能著眼于收斂性,而應調(diào)節(jié)算法的搜索范圍,以及全局和局部搜索能力。為加速度常數(shù),表示將每個粒子推向的統(tǒng)計加速度權(quán)重,兩者均為正值。式中,為慣性權(quán)重,它使粒子保持運動慣性,使其具有擴展搜索空間的趨勢,有助于新區(qū)域的搜索。 基于全局局部參數(shù)最優(yōu)粒子群優(yōu)化算法可見,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。在優(yōu)化過程中,首先在內(nèi)層求極小,即確定的Nyquist曲線與(1,j0)之間的最短距離,即在不同的值下,求最短距離所對應的頻率值?；谙到y(tǒng)魯棒性、抗干擾性以及穩(wěn)定裕度最優(yōu),希望越小越好,理想值為0。根據(jù)式(1)(7)可以得出:可作為評價控制系統(tǒng)魯棒性能的一個指標,值越小,表明控制系統(tǒng)的魯棒性能越強以及抗干擾能力越強。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。式中,為PID控制器的比例、積分、微分系數(shù)。 考慮如圖1所示的系統(tǒng)。針對多模型不確定問題研究合適的智能控制方案來設計較為理想的魯棒PID控制器,同時具有理論和現(xiàn)實上的意義。盡管H∞與LMI等魯棒控制理論的應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。Goncalves等[2]提出一種魯棒兩自由度PID控制器設計方法滿足閉環(huán)系統(tǒng)的性能指標。魯棒PID控制器設計的主要思路是在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下,尋找一組合理的PID控制器參數(shù),使系統(tǒng)能克服過程中的各種不確定因素,并且具有良好的控制性能。但是,隨著過程特性、外部條件等的改變以及其它各種不確定因素的影響,PID控制系統(tǒng)難以再保持滿意的控制效果,甚至會出現(xiàn)振蕩或發(fā)散現(xiàn)象。它是一種復雜的非線性化學反應器,其控制質(zhì)量直接影響到生產(chǎn)效率和質(zhì)量指標?；贕LBestPSO算法的CSTR系統(tǒng)魯棒PID控制*關(guān)鍵詞：連續(xù)攪拌，反應釜，粒子群優(yōu)化連續(xù)攪拌反應釜(Continuously Stirred Tank Reaetor,CSTR)是生產(chǎn)聚合物的核心設備,在染料、試劑、藥
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