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遗传算法的pid控制器的设计
资料介绍
本文提出了一种新的PID参数设计方法，它以误差积分型性能指标为目标函数，以设计参数的取值范围为约束条件建立了优化数学模型。之后，在Matlab环境下，将遗传算法同Simulink：仿真技术有机融合来求解该优化模型，数值实验表明：本方法简单直观，通用性强，所设计的PID性能优异，十分适合于工程应用。
PID调节器是最早发展起来的控制策略之一，遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。遗传算法模仿生物进化的步骤，在优化过程中引入了选择，交叉，变异等算子，选择是从父代种群中将适应度较高的个体选择出来，以优化种群；交义是从种群中随机地抽取一对个体，并随机地选择多位进行交叉，生成新样本，达到增大搜索空间的目的；变异是为了防止选择和交叉丢失重要的遗传信息，它对个体按位进行操作，以提高GA的搜索效率和全局搜索能力。通过适应度函数来确定寻优方向，与其他一些常规整定方法相比，遗传算法比较简便，整定精度较高。本文用遗传算法对柴油机调速系统的PID参数进行了优化，对该系统进行了仿真，实验结果表明该种算法的有效性，也表明遗传算法是一种简单高效的寻优算法，与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。
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