發(fā)布時(shí)間：2021-11-11 23:03

　　針對(duì)參數(shù)時(shí)變,且含有多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的PID控制器設(shè)計(jì),提出了一種基于參考點(diǎn)的時(shí)變參數(shù)不可測動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法.該算法在常規(guī)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法基礎(chǔ)上,加入了參考點(diǎn)及局部搜索和種群更新機(jī)制,以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同環(huán)境及環(huán)境不可測情況下PID控制器參數(shù)的優(yōu)化,用典型測試函數(shù)將該算法與DNSGA2-A算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了算法的有效性.在PID控制器設(shè)計(jì)部分,首先建立PID控制器時(shí)變動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化模型,將多目標(biāo)PID控制器設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題;然后建立參考點(diǎn),定義基于參考點(diǎn)占優(yōu)帕累托支配關(guān)系,通過局部搜索和種群更新機(jī)制對(duì)種群進(jìn)行處理,優(yōu)化PID參數(shù);最后將該方法應(yīng)用于柴油機(jī)優(yōu)化問題實(shí)例,將誤差和方差作為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)PID控制器的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,驗(yàn)證了方法的有效性. 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,49(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖１算法優(yōu)化過程圖Ｆｉｇ．２Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｄｉａｇｒａｍ

∈［０，１］烍烌?yàn)簦ǎ保常┓聪驎r(shí)代距離（ＩＧＤ）衡量算法的收斂性和多樣性，值越小，性能越好．ＩＧＤ的表達(dá)式為ＩＧＤ＝１ｎＰＯＦ∑ｎＰＯＦｉ＝１ｄｉ（１４）式中，ｎＰＯＦ表示真實(shí)Ｐａｒｅｔｏ前沿中的種群個(gè)體個(gè)數(shù)，ｄｉ表示真實(shí)Ｐａｒｅｔｏ前沿中的每個(gè)個(gè)體到算法選出的種群個(gè)體的最短距離．本文算法運(yùn)行８００代，環(huán)境ｔ從０變化到４，種群規(guī)模為１００，得到的ｄＭＯＰ１的Ｐａｒｅｔｏ前沿如圖２所示．圖２本文算法運(yùn)行８００代得到的ｄＭＯＰ１的Ｐａｒｅｔｏ前沿Ｆｉｇ．２ＴｈｅｏｂｔａｉｎｅｄＰＦｓｆｏｒｄＭＯＰ１ｒｕｎ８００ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓ圖２中，中間的＊為每個(gè)環(huán)境下的參考點(diǎn)，ｏ表示得到的每個(gè)環(huán)境下的最優(yōu)解．本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算法運(yùn)行８００代，計(jì)算的ＩＧＤ值如圖３所示．圖３本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算法運(yùn)行８００代的ＩＧＤ值Ｆｉｇ．３ＴｈｅＩＧＤｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅＤＮＳＧＡ２－Ａａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｕｎ８００ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ由圖３可以看出，本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算８２１中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)第４９卷

群個(gè)體的最短距離．本文算法運(yùn)行８００代，環(huán)境ｔ從０變化到４，種群規(guī)模為１００，得到的ｄＭＯＰ１的Ｐａｒｅｔｏ前沿如圖２所示．圖２本文算法運(yùn)行８００代得到的ｄＭＯＰ１的Ｐａｒｅｔｏ前沿Ｆｉｇ．２ＴｈｅｏｂｔａｉｎｅｄＰＦｓｆｏｒｄＭＯＰ１ｒｕｎ８００ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓ圖２中，中間的＊為每個(gè)環(huán)境下的參考點(diǎn)，ｏ表示得到的每個(gè)環(huán)境下的最優(yōu)解．本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算法運(yùn)行８００代，計(jì)算的ＩＧＤ值如圖３所示．圖３本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算法運(yùn)行８００代的ＩＧＤ值Ｆｉｇ．３ＴｈｅＩＧＤｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅＤＮＳＧＡ２－Ａａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｕｎ８００ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ由圖３可以看出，本文算法與ＤＮＳＧＡ２－Ａ算８２１中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)第４９卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]高效動(dòng)態(tài)微型多目標(biāo)遺傳算法及其應(yīng)用[J]. 劉桂萍,于瑞貞.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2014(02)
[3]PID參數(shù)優(yōu)化算法[J]. 何佳佳,侯再恩.  化工自動(dòng)化及儀表. 2010(11)
[4]焦?fàn)t模糊免疫自適應(yīng)PID控制的應(yīng)用研究[J]. 高憲文,趙亞平.  控制與決策. 2005(12)



本文編號(hào)：3489708