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基于粒子群優化的分數階PID預測函數參數整定

2015年01月29日15:11:50 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T
關鍵字:應用 

摘   要:為避免分數階PID預測函數手動調節參數的不確定性以及繁瑣性,應用粒子群算法優化其參數,完善分數階PID預測函數控制器,并提高其控制精度,充分體現了算法的智能性。將粒子群整定分數階PID預測函數算法應用于單變量的勵磁控制系統中,通過Matlab仿真并與模糊分數階PID預測函數以及經驗調節方法相比較,結果表明,粒子群算法整定參數收斂速度快,找到較優點時間短,整定后的算法具有靜態誤差小、無超調、上升速度快、調節時間短、抗干擾能力強等優點,能很好地滿足勵磁系統的動態特性,并具有較強的魯棒性及適應性。


關 鍵 詞:粒子群優化;分數階PID預測函數控制;勵磁控制

1 引 言
分數階PID(FOPID)控制器較早由PodlubnyI教授提出[1],是普通PID在分數階領域的擴展,
FOPID比傳統PID多了2個自由度λ和μ,增強了調節的靈活性,明顯提高了系統的響應速度及魯棒性,同時加大了參數的調節難度,至今仍未探尋出一種合適的參數整定方法。預測函數控制(PredictiveFunctionalControl,PFC)較早由Richalet和Kuntze等[23]提出并成功應用于機器人控制的第三代模型預測控制算法,該算法根據過去的狀態預測未來的輸入與輸出,能很好地解決系統穩態誤差問題,有效地抑制大干擾,但其響應的速度較慢。
將分數階PID與預測函數控制結合得到的新型控制算法(FOPIDPFC)同時具有FOPID和PFC的優點,比單一的控制算法效果更好[4],但其參數是通過經驗和多次試驗得到的,特別是當被控對象改變時,參數需再次調整,這樣不僅費時,還可能導致找不到較優控制參數。因此尋求一種快速、簡單、可靠的智能算法來優化控制參數尤為重要。

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