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基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化

更新时间：2019-12-30 11:02:32 大小：411K 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：改进pso算法磁浮列车 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

为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%.

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No．3

第45卷第3期

西南交通大学学

OF SOUTHWEST

V01．45

2010年6月

Jun．2010

JOURNAL

JIAOTONG UNIVERSITY

文章号：0258-2724(2010)034)405-06

DOI：10．3969／j．issn．0258-2724．2010．03．015

基于改 PSO算法的磁浮列

PID控制器参数化

刘

1’2，

全源2，

蒋启 1，3

(1．西南交通大学气工程学院，四川成都610031；2．西南交通大学信息科学与技学院，四川成都

610031；3．磁浮技与磁浮列教育部重点室，四川成都610031)

摘要：减小磁浮列气隙控制中非性的影响，将粒子群化(PSO)算法用于磁浮列控制器参数化，

并在

及

性

减

重粒子群算法的基上，提出了一种改的粒子群化算法．算法采用了

域

构、停滞

以

全局最佳粒子的微，以改善算法的化速度和收性．仿真和果表明，将改算法得的化参数

用于磁浮列的比例分微分(PID)控制器，比原有PID控制器的出超减小45％．

关

中

：粒子群化(pso)算法；停滞

；磁浮列；PID控制器

：A

分

号：TP301．6；TP214

文献

Parameter

PID

Controller

Optimization

Maglev

PSO

Based on

Improved

Algorithm

LIU

Don91”，FENG Q∞，，12，JIANG Qilon91，3

Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China；2．School

Electrical

of Information

(1．School

Science and

Technology，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031；China；3．Key Laboratory

Magnetic

and

Suspension Technology

Maglev Vehicle，Ministry

Education，Chengdu 610031，China)

reduce the effect of

Abstract：To

nonlinearization

the

swami

maglev gap control，the

PSO(particle

wa$used to

of a

optimization)algorithm

was

optimize

parameters

magiev controller，and

improved

based on the linear

swarm

algorithm

proposed

decreasing weight particle

and

optimization(LDW—

In order to

the

optimization speed

PSO)．

improve

convergence performance， neighborhood

detection and

best

were

to build the

topologies，stagnation

simulation and

global

adopted

improved

overshoot of an PID

optimized

perturbation

results show that the

based on the

algorithm．The

experiment

output

is 45％smaller than that

improved algorithm

(proportional— integral-derivative)controller

of traditional PID

controller．

maglev

swarm

Key words：PSO(particle

optimization)algorithm；stagnation detection；maglev；PID

controller

PID控制是比例分微分(proportion integral

等

点而被广泛用于工

程控制域，工

控

differential)控制的称，是最早展起来的控制策

制90％以上使用的是PID 控制器⋯ ．PID控制

的效果取决于控制器的3个参数：比例系数≮ 、

略之一．由于其具有算法

、

棒性好、可靠性高

收疆日期：2008-11-20

基金目：国家863

划

助

目(21308AA809508)；国家自然科学基金重大目(60990320；60990323)；国家自然科学基金一中物院

目(10876029)

，博士研究生，主要研究方向

E· mail：．edu．cn

合基金

助

作者介：刘 (1978一)，男，

力

子技、智能控制以及列信号理，

：13981916076，

通

作者：全源(1963一)，男，教授，博士生

，主要研究方向集成

路

、RFID技、嵌入式系、移

天

与智能天

系

、微波及毫米波技、自适信息理、磁兼容与

境

磁学、微波器件及材料等，E-mail：．swjtu．edu．cn

万方数据

西

交

通

南

大

第45卷

学

分系数K和微分系数蜀．了更好地用PID控

制，PID控制器的参数整定与化已成一个重

1改 PSO算法

要的研究

Ziegler．Nichols整定法，然可以算出K、K和

＆的，但是控制效果往往不能达到

期．于一些具有高滞及非性特性的

象，采用Ziegler— Nichols整定的方法很

l¨．典的PID参数整定方法

PSO算法是一种群体智能算法，利用m个粒

成的粒子群在D 搜索空中以迭代的

子

目

方式找最解．在每步迭代中，第i个粒子速度

与位置都按文献[6]中的式(1)和式(2) 行更新．

者

的

复

、

本文的改算法采用了Ring型

域

构以及

LocalBest策略以削弱全局最粒子的影响力，并

采用与文献[8] 似的∞ 整策略以及全局最

足控制要求．目前，一些智能化方法已成功

到PID控制器的参数化中[2引，但也存在早熟收

及收速度慢等

用

佳粒子的

，同添加了停滞

，使参数

整

．

更具

性．

1995年Eberhart博士和Kennedy博士提出了

PSO算

于Ring 域拓扑构的LocalBest

～种基于群体智能理的演化算方法— — 粒子

法，其每步迭代中的第i个粒子速度与位置更新表

达式如下：

群

化算法(particle．．qwarlll optimization，Pso)14]，

通

种群粒子的合作与争，生群体智能指

(t+1)=

，

(t)+clrld(t)[P堪--X (￡)]+

化搜索．与常

算法、易

算法(SGA)相比，它具有

算量小和算效率高的

c2ru(t)[p甜--X (￡)]，

(1)

(2)

、

戈

(t+1)=X／d(t)+菇 (t+1)，

点瞪]．准的PSO算法与SGA相似，在算法后期也

存在着易陷入局部极点的象．于PsO算法，

式(1)和(2)中：i=l，2，⋯ ，m；d=1，2，⋯ ，D；

向量工i(t)与'’i(t)分

粒子i在t 刻的位

的个体最位置；

性

重go和全局最粒子算法影响很大。采

置与速度；pi 粒子i曾

p。所有域个体曾

用自适的参数策略或者提高全局最粒子的

量与多性都可以有效地提高PSO算法的性能．

的全局史最

位

在

置；

[0，1]内均匀分布的随机数．

的p。被替成个体域最 p；，以期削弱全局最

粒子的影响力，增粒子群能力．

重∞在算法停滞

．同，在停滞

性；cl、c2 加速系数；r1扑％

文献[6-7] 介了

策略．文献[7]的介表明了固定最大迭代

次数的减方式更有效，全局最

可以降低算法早熟收的概率．文

献[9— 10]将粒子群算法成功用于系和路径

划，文献[11-13] 了将粒子群算法用于不同

控制合的PID参数化．

磁浮列浮部分是一个典型的开

定非性系【l41，的磁浮列控制器

是在系平衡点附近行局部性化，当要求磁

浮系在一个大的隙范定工作，采用

方法化的控制器性能差甚至生不定，

性

重和全局最粒子的不同

PSO算法公式中

改

性

粒

子

行

改

算法中，

性

才

辨

行

减，

化

利

∞

不

全局最粒子p。之外的粒子重新初始化．

性

重∞的算如式(3)，其中：t；。当前迭代次数；

的

磁

∞一。。固定最大迭代次数【81，本文中取100．

∞=∞。一(∞。一∞mi。)×

不

(3)

mod(ti。，∞一。。)几～。。．

内

同

改

算法在每次迭代

Ⅳ次迭代，p，的化小于一个

，就表明种群有可能陷入局部最，此的参数

可能不太适合，需要按定策略整，并

前的以改它的位置，其它粒子仍然

，

当前p。是

否停滞．如果

控制器

来了困 ¨引．

本文提出了一种改算法，其基本思想是当

行

当

化可能陷入停滞

才

整甜，并

最

粒子

行

，使得增粒子活性更具

性，更加有效．

采用原来的更新方法．种算法在后面的

示出好的性能．

中

同

了增加种群的多性，算法采用了Ring型

构以及LocalBest策略以削弱全局最粒子

域

2磁浮列 PID控制器参数化

的影响力．将算法用于磁浮列控制系

PID控制器参数化中，仿真了改算法

化磁浮列控制系 PID控制器参数方法的有

的

果

PID控制是按偏差的比例、分和微分的性

合来控制的一种

器，其数学表述

：

效性．

万方数据

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