伍思敏，陈 珺，刘 飞

江南大学 自动化研究所 轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122

基于多目标粒子群的非线性系统PID控制器设计

伍思敏，陈 珺，刘 飞

江南大学 自动化研究所 轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏 无锡 214122

1 引言

PID控制器自产生以来，由于结构简单、鲁棒性强等优点，一直是工业生产过程中应用最广泛、最成熟的控制器。在实际的工程控制中，由于控制对象越来越复杂，对控制品质的要求越来越高，被控系统不仅普遍存在着非线性、时变性等不确定因素，往往还要同时综合考虑系统的准确性、稳定性、快速性等多个性能指标[1]。为了克服这一问题，近年来一些学者利用控制量与偏差信号之间的非线性关系设计出非线性PID控制器[1]以达到改善控制性能的目的。这类方法的优点是非线性构造能力强，能够逼近任意的非线性系统，但是参数调试较为复杂，不利于工程应用[2]。随着模糊控制、神经网络等智能控制理论和遗传算法、粒子群算法等优化算法理论的发展，形成了传统PID控制与智能控制相结合的智能PID控制策略。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种新的基于群智能的优化算法，已被证明能够有效地解决非线性、可微的、多目标优化等问题。文献[3]中作者将粒子群算法成功地应用于非线性有理滤波模型，在文献[4]中，作者将PSO用于自动电压调节器（AVR）的PID控制器优化设计。文献[5]将基于非支配策略的遗传算法П用于多目标湿稳定剂PID控制器整定中，粒子群算法由于参数设置少，且没有遗传算法的交叉变异操作，在解决多目标优化问题上非常有竞争力。……