刘棕成, 董新民, 陈勇

(空军工程大学 工程学院, 陕西 西安 710038)

基于微分进化算法的二自由度PID控制器参数优化

刘棕成, 董新民, 陈勇

(空军工程大学 工程学院, 陕西 西安 710038)

针对二自由度PID控制器参数多、调节困难等问题,提出了一种基于微分进化算法参数调节优化方法。证明了微分进化算法能够收敛到平稳点,并具有概率全局收敛性。研究了二自由度PID控制器参数与抑制特性、跟踪特性的关系,并将微分算法与遗传算法、粒子群算法的参数优化结果进行了比较。仿真验证表明,微分算法能够更好地实现二自由度PID控制器参数的调节,具有优异的跟踪特性和抑制特性。

微分进化算法; 收敛性; 二自由度PID控制器; 参数优化

引言

在现代飞行控制领域中,被控系统的非线性、不确定性和复杂性使得传统的一自由度PID控制器已经越来越难以满足系统对控制性能的要求,而二自由度PID控制器因具有良好的控制性能已越来越受到人们的重视。但是,二自由度PID控制器的待调整参数较多,控制器参数需经过反复细致的调整才能实现最优化,工作量大,已经成为限制其在控制领域应用的瓶颈。

近年来,先进智能计算科学的发展带动了诸如遗传算法(GA)[1]、粒子群算法(PSO)[2]、微分进化算法(DE)[3]等智能优化算法的迅速崛起。此类算法原理简单,收敛性好,在多目标优化[4]、非线性函数优化等方面表现出优异的性能,尤其在PID参数整定中展现出传统优化算法无法比拟的优势[5]。……