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积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

更新时间：2019-12-30 16:15:17 大小：379K 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：PID控制器 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

针对积分时滞过程,结合菌群优化(BSFO)算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分(ITAE)作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式.

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IX)h 10．3785／j．issn．1008—973X．2008．08．006

积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

磊

张建明，付秀云，谢

(浙江大学工业控制技术国家重点实验室，先进控制研究所，浙江杭州310027)

摘要：针对积分时滞过程，结合菌群优化(BSFO)算法和控制系统优化设计策略，提出了一种新的PID控制器参

数优化整定方法．通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置，将时间乘以绝对误差的积分

(ITAE)作为细菌对环境的适应度函数，并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优．实例仿

真结果表明，菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定，并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等

方面具有满意的综合性能．在大量仿真结果的基础上，给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式．

关键词：菌群优化；PID控制器；参数优化

文献标识码：A

文章编号：1008—973X(2008)08—1310—06

中图分类号：TP273

method of PID controller

New

parameters

optimal tuning

for

integrating processes

ZHAHG

Lei

Jian—ming，FU Xiu—yun，XIE

(National

Industrial Control

Advanced Process Control，

Technology，Instituteof

Laboratory of

310027，China)

Zhejiang University。Hangzhou

time

new

method of PID controller was

optimal tuning

Abstract：For

integrator plus

delay processes，fl

the bacterial swarm

for

the

of control

optimization(BSFO)and

strategy

the bacteria

bacteria，in which

proposed by combining

system optimization design．BSFO

in the

foraging

simulates the social behavior of

foraging

are set as the

of PID

the index of

integral

controller，with

positions

parameter spaces

parameters

time absolute

fitness function of bacteria．Simulation of an

time de—

error(ITAE)being^the

integrator plus

showed that the

PID controller based on BSFO has

satisfying performance

settling

lay process

optimal

was

time，overshoot，robustness and anti—disturbance

formula

capability．Finally，an empirical tuning

experiments．

found

out

amount of simulation

for

by carrying

large

swarm

words：bacterial

Key

foraging

optimization(BSFO)；PID controller；parameter optimization

定法[1]是以过渡过程的衰减比作为整定标准，因此

不可避免地在系统中存在振荡，难以使系统达到整

体性能最佳的控制目标．为此，研究人员提出了多种

PID控制器参数优化整定方法，如基于单纯形法的

整定方法[2】、Cohen—Coon整定方法、内模结构整定

方法[33等．针对积分时滞过程，许多学者给出了多种

PI或PID控制器参数的整定方法[4。]．但随着生产

过程的日益复杂和对控制性能要求的日益提高，这

PID控制器由于结构简单、容易实现以及鲁棒

性好等特点，在工业过程控制中一直占据着重要的

地位．积分时滞过程是过程控制中经常遇到的受控

对象，许多化工过程的动态特性可以用一个积分加

纯滞后环节的传递函数来描述．PID控制器的性能

与对其控制参数的整定是否适当有很大的关系，因

此对PID控制器参数的优化整定一直以来都是控

制领域的研究重点之一．传统的Ziegler—Nichols整

2007一06—25．

收稿日期

浙江大学学报I工学版)同址：m．journals．ziu．edu．cn／eng

基金项目国家自然科学基金资助项目(60421002。70471052)．

作者简介张建明(1968一)，男，浙江海宁人．副研究员，主要从事智能控制理论及应用研究．E-mail：．zju．edu．锄

通讯联系人：谢磊，男．助理研究员．E-mail：．zju．edu．cn

万方数据

第8期

张建明，等：积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法

1311

些传统的优化整定方法已经难以满足工业过程的生

产实际要求．

2菌群优化算法原理‘12]

随着近年来各种智能优化算法的出现，许多学

者提出了多种智能整定PID参数的方法．Visioli[81

大肠杆菌在觅食时希望在最短的时间T内获

得最大的营养值E，即尽可能使E／T最大化．为了

达到这个目标，大肠杆菌必须采取最佳的觅食策略，

包括如何最快找到食物的所在区域，找到后决定进

入该区域还是继续寻找，进入后决定何时离开该区

域，等等．通过模拟大肠杆菌的这些觅食策略，

Passino等人【12。1¨ 提出了一种新的智能优化算

法——菌群优化算法．菌群的觅食行为主要由趋化

squared

采用遗传算法以偏差平方积分(integral

error，ISE)、偏差乘时间平方积分(integral

time and

error，ISTE)和偏差平方乘时间积分(inte—

of time and

gral

squared error，ITSE)等指标进行了

最优PID控制器的参数设计．该方法针对伺服控制

问题只能得到比例一微分(PD)控制器，只有在调节

问题上才能获得PID控制器参数．其他智能整定方

法还有利用模糊推理来实现PID参数的整定[9]、利

用神经网络对PID参数进行学习Do]、利用微粒群优

化整定PID参数 1等．

行为(ehemotaxis)、聚集行为(swarming)、繁殖行为

and dis-

(reproduction)和消散行为(elimination

persal)等组成．

swarm

for

optimi—

茵群优化(bacterial

foraging

1)趋化行为．细菌经常生存在化学引诱剂环境

中，它对环境的应激反应主要表现为趋药性．细菌的

基本趋化行为包括前进和翻转2种．前进是沿着与

以前相同的方向继续运动，当细菌认为在原有前进

方向上不能发现更好的食物时，就进行一个翻转动

作(即随机转向一个新的方向前进)，因此翻转是菌

体觅食策略中的一个重要环节．在数值模拟中，一次

翻转之后细菌的位置可以表示为

zation，BSFO)算法是一种新型的生物进化算法[1引，

来源于对生存于人体内的大肠杆菌集体觅食行为的

模拟，如细菌对食物的寻找、处理和吸收过程．菌群

优化算法具有全局性、快速性、较高的精度和较低的

资源占用等优点，已经在控制系统的优化控制中显

示明显的优势．针对积分时滞的典型生产过程，本文

基于菌群优化算法对PID控制器进行了参数优化

整定的研究．

(3)

0。(j+1，k，Z)一日i(J，k，Z)+C(i)咖(歹)．

式中：0i(J，志，Z)表示在第J个趋化步、第k个繁殖

问题描述

步、第z个消散步第i个菌体的位置，咖(J)为单位随

机向量，C(i)>O为细菌趋化行为的步长．

考虑如图1所示的反馈控制系统．其中，r(￡)为

过程设定值，y(￡)为系统输出值，P(￡)一r(t)一Y(￡)

为系统误差，d(t)为系统的输入干扰，C(s)为PID

控制器的传递函数．

2)聚集行为．在菌群寻取食物的过程中，细菌个

体之间通过相互间的通信来实现群体的聚集行为．

细菌间的聚集作用J。。(8)能够有效地描述菌群中各

菌体间的吸引与排斥关系，可用如下数学式来表示：

，

、

(1)

c(s)=KP(1+軎+TDS1．

、

／

上15

J。。(p)=>：JL(口)=

i=1

式中：K，、T。和T。分别为PID控制器的比例系数、

积分时间常数和微分时间常数．G(s)为被控对象的

传递函数，

{一dattraetexp[一埘。。。。 (D。一以)2]}+

i一1

(2)

G(s)=Kexp(--rs)／s．

{^刚hexp[一∞州k。 (巩一以)2]}．

1#1

式中：r为对象滞后时间，K为对象的比例系数．PID

控制器参数的优化整定目的是寻找一组PID参数

(Kr，T，，T。)，使系统在响应快速的同时满足超调量

小、稳定时间短等控制性能指标．

式中：0。表示菌体位置中的第m个元位置，仇=1，

2，，D，D为菌体位置表达的空间维数；S为菌群

总数；d。。。。为引力的深度；‰ 。mn为引力的宽度；

h。lla。，为斥力的高度；叫。州‰ 为斥力的宽度．

3)繁殖行为．经过一定的趋化行为步骤后，觅食

结果较好的细菌可以进行繁殖，生成与父代完全相

同的子代，而其他没有找到足够食物的细菌将会死

亡．通过这种方式可以人为地在算法中保持菌群总

规模不变，以便模拟仿真的实现．

圈1 PID控制系统结构

Structure of PID control

Fig．1

system

万方数据

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