摘 要
PID控制器的特点是结构简单，适应性强，特别是不依赖对象的精确模型，对系统参数的变化具有较好的鲁棒性，可以解决在工业过程中精确建模的困难。而且其应用时期较长，控制工程师们已经积累了大量的PID控制器参数调节经验。但是简单的PID控制往往不能达到令人满意的程度，对于时变对象和非线性系统，传统的PID控制更显得无能为力。
GA是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法，在自控领域得到广泛的应用。用 MATLAB 作为仿真工具，针对所设定的控制对象，基于遗传算法所选取出的 PID 参数，实现了多性能目标优化。通过仿真分析结果可知，这种选取方法，是一种比较好的方法，具有比较好的理论意义和现实意义。
关键词：PID；遗传算法；PID参数优化；MATLAB仿真
目 录
1 绪论…………………………………………………………………………………………………………1
1.1引言…………………………………………………………………………………………………………1
1.2 PID参数整定智能控制的研究现状………………………………………………………………………1
1.3本论文所研究的主要内容…………………………………………………………………………………5
2 数字PID控制技术………………………………………………………………………………………7
2.1 数字PID基本算法…………………………………………………………………………………………7
2.2改进的数字PID算法………………………………………………………………………………………7
2.2.1积分分离PID算法………………………………………………………………………………………8
2.2.2 抗积分饱和PID控制算法………………………………………………………………………………8
2.3 本章小节……………………………………………………………………………………………………9
3遗传算法……………………………………………………………………………………………………10
3.1 概述………………………………………………………………………………………………………10
3.2 遗传算法的数学理论……………………………………………………………………………………12
3.3 标准遗传算法……………………………………………………………………… ……………………13
3.3.1 编码方式…………………………………………………………………………………………………14
3.3.2 初始种群的设定…………………………………………………………… …………………………15
3.3.3 适应度函数………………………………………………………………………………………………15
3.3.4 遗传操作…………………………………………………………………………………………………16
3.3.5 收敛性……………………………………………………………………………………… …………17
3.3.6 遗传算法中关键参数的确定……………………………………………………………………………17
3.4 遗传算法与系统的最优化………………………………………………………………………………18
3.5 本章小结…………………………………………………………………………………………19
4 基于遗传算法的PID参数优化整定…………………………………………………………………20
4.1 概述………………………………………………………………………………………………………20
4.1.1 PID参数整定……………………………………………………………………………………………20
4.1.2 基于GA的PID参数整定的优点和需要解决的问题…………………………………………………20
4.1.3 本章阐述的方法所具有的特点………………………………………………………………………20
4.2 基于遗传算法的PID参数整定程序设计方案……………………………………………………………21
4.2.1 参数的编码……………………………………………………………………………………………21
4.2.2 参数变化范围的确定…………………………………………………………………………………22
4.2.3 选取初始种群…………………………………………………………………………………………22
4.2.4 适应度函数调整………………………………………………………………………………………22
4.2.5 遗传算法流程图………………………………………………………………………………………23
4.3 本章小结…………………………………………………………………………………………………27
5 基于遗传算法PID参数整定的MATLAB仿真……………………………………………………28
5.1 二阶模型…………………………………………………………………………………………………28
5.1.1 基于遗传算法的PID整定式……………………………………… …………………………………28
5.1.2 经典PID整定……………………………………………………………………………………… …29
5.1.3 两种方法比较…………………………………………………………………………………………30
5.2 三阶模型…………………………………………………………………………………………………30
5.2.1 基于遗传算法的PID整定式…………………………………………………… ……………………31
5.2.2 经典PID整定……………………………………………………………………………………………32
5.2.3 两种方法比较…………………………………………………………………………………………33
5.3 本章小结…………………………………………………………………………………………………33
结束语…………………………………………………………………………………………………………34
致谢……………………………………………………………………………………………………………35
参考文献………………………………………………………………………………………………………36
附录……………………………………………………………………………………………………………37
