遗传算法在PID控制方面的应用

消费电子

计算机科学 Consumer Electronics Magazine 2013年4月下

遗传算法在PID控制方面的应用

张宏翔

（西南林业大学计算机与信息学院，昆明 650224）

摘 要：PID控制是自动控制中的一种成熟的方法，其难点在于参数的整定。本文将改进的遗传算法应用于PID的整定和参数优化，MATLAB的仿真结果表明本文的算法能有效的改进系统的收敛性和稳定性。

关键词：遗传算法；PID；自适应；混合遗传算法

中图分类号：TG48 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2013) 08-0074-01

一、引言

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化

论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一

种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 PID是工业控制中广泛采用的一种三项控制器。由于其功能简单，便于使用，能在各种不同的工作条件下保持较好的工作性能，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性系统。为实

现这样的控制器，必须针对不同的控制对象确定。随着计算机技术和智能控制理论的发展，为解决传统PID控制器参数的整

定方法繁杂的难题，本文采用遗传算法来寻找合适的三个参数。

二、遗传算法对PID参数的整定原理

PID控制器的参数整定指选择恰当的参数使系统性能最佳。衡量一个控制系统性能好坏的指标主要有：静态指标，例

如稳念误差和动态指标，例如上升时间、超调量和调节时间。

通过它们就可以判定一个系统性能的好坏。

遗传算对PID参数的整定就是，在已知PID控制策略的基础上，利用遗传算法对PID参数Kp,KI,KD进行寻优，寻找合适的Kp,KI,KD

参数组合使得给定性能指标为最优，操作如下：

（1）参数编码。为了避免二进制编码中存在的Hamming悬崖问题，本文选用格雷码编码，用10位的二进制串来表示每个参数，然后组成一个长的（30位）二进制字串作为遗传操作对象。对于三个参数的范围按照工程经验进行范围限定。

（2）种群初始化，设置种群大小为30，进化代数为100代。

（3）适应度评价函数。

为获得满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入的平方项。

三、二阶系统的PID整定 设二阶被控对象为

G(s) 300 s2

30s 1

采样时间为0.001s，输入指令为一阶跃信号。

遗传算法中使用的群体数为30，进化代数为100代，参数Kp的取值范围为[0，20]，Ki，Kd的取值范围是[0，1]。PID算法使用位置式控制算法，算法编码方式采用格雷码编码，将 Kp，Ki，Kd三个参数构成三维向量并编码。

简单遗传算法，使用二进制编码，采用轮盘赌选择方式，并采用最优保存策略，每代保留最优个体直接复制到下一代。

自适应遗传算法，采用非线性排序选择，最优保留策略，和自适应交叉、变异技术，这样既可以提高搜索效率，增加种群多样性，也能有效防止算法局部收敛。

模拟退火遗传算法，采用轮盘赌选择和最优保留选择机制，和模拟退火预选方法，此混合算法始终进行群体并行优化，增强了GA的搜索能力和效率，增强了GA克服早熟收敛的性能，模拟退火算法和遗传算法的优势形成有效互补。三种算法整定

后PID控制阶跃响应如下图：

t

ouy,nritime(s)

图1 整定后PID控制阶跃响应

四、结束语

本文利用遗传算法参与PID参数整定，由仿真实验证明，与其他方法相比，整定后的PID阶跃响应曲线的超凋量小，响应时间快，稳态输出的误差接近于零，取得了预期的效果。

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遗传算法在PID控制方面的应用

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张宏翔

西南林业大学计算机与信息学院,昆明,650224消费电子

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