[發明專利]基于粒子群膜算法的PID控制器優化設計方法

無效

• 申請號: 201310635155.8
• 申請日: 2013-11-29
• 公開（公告）號: CN103592852A
• 公開（公告）日: 2014-02-19
• 發明（設計）人: 張葛祥;王濤
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙) 51227
• 代理人: 李順德

1.基于粒子群膜算法的PID控制器優化設計方法，包括以下步驟：

A、初始化算法參數，包括基本膜數量m，慣性權重w、加速度因子c₁,c₂、維數D、算法結束條件和膜結構，m為自然數，m≥1；

B、初始化種群，產生一個由n個粒子組成的在D維空間里按照一定速度飛行的粒子種群，并隨機初始化每個粒子的位置x、飛行速度v和粒子的飛行區間，然后將該種群中各個粒子隨機分配到m層基本膜中，并保證每層基本膜內至少有一個粒子個體且表層膜中不包含任何粒子；初始化如下：

w₀＝λ，

w1=q1q2q3...qn1]]>，1≤n₁＜n-m+1，

w2=qn1+1qn1+2...qn2]]>，n₁+1≤n₂＜n-m+2，

……

wm=qn(m-1)+1qn(m-1)+2...qn,]]>

其中w₀表示表層膜內的初始對象，λ表示空字符串，w_i(1≤i≤m)表示第i層基本膜中的初始對象，n為自然數，n≥1，且n≥m，n表示種群大小，q_i(1≤i≤n)表示一個粒子個體；

C、每層基本膜內分別獨立使用PSO的進化規則進行尋優；

具體步驟為：

(1)將每層基本膜在步驟B中隨機分配時獲得的粒子作為該層基本膜的種群個體，粒子數作為該層基本膜的種群規模；

(2)獨立計算每層基本膜內每個粒子的適應度函數并儲存適應度值；

(3)將每個粒子的適應度值與該粒子經歷過的最好值（記錄為個體最優值并以符號p_i表示）比較，如果更好，那么將該適應度值作為該粒子當前的個體最優值并儲存；

(4)將每個粒子的個體最優值p_i與當前基本膜內群體最優值p_g比較，如果更好，那么將該粒子個體最優值作為當前基本膜內的群體最優值并儲存；

(5)每層基本膜內按式(1)和(2)對每個粒子進行速度和位置更新；

vi(t+1)=wvi(t)+c1r1(pi(t)-xi(t))+c2r2(pg(t)-xi(t))]]>

xi(t+1)=xi(t)+vi(t+1)]]>

其中，v_i＝(v_i1,v_i2,…,v_iD)^T表示種群中第i個粒子的速度，x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_iD)^T表示第i個粒子的位置，p_i＝(p_i1,p_i2,…,p_iD)^T表示每個粒子的個體最優值，p_g＝(p_g1,p_g2,…,p_gD)^T表示種群的群體最優值，g表示種群里所有粒子經歷的最好位置的索引號，t和t+1分別表示第t和t+1次速度和位置更新，T表示矩陣的轉置，r₁,r₂表示在區間[0,1]變化的隨機數；

(6)若滿足結束條件，基本膜內尋優結束并進行到下一步，即步驟D；否則返回執行第(2)步；

D、判定各基本膜中所有對象是否進化完畢，若進化完畢則繼續到下一步，否則返回步驟C；

E、m層基本膜與表層膜間進行信息交流，每層基本膜與表層膜間執行轉運與交流規則，使得每層基本膜中的最優個體都輸送至表層膜中，此時表層膜中包含m個粒子；

F、依次對表層膜中m個粒子進行適應度值評價；

G、從表層膜內m個粒子中選出群體最優個體，并用該個體更新當前群體最優值p_g；

H、將表層膜中群體最優粒子的各維數值依次賦值給待優化參數K_p、K_i和K_d；其中K_p為PID控制器比例系數，K_i為PID控制器積分增益，K_d為PID控制器微分增益；

I、運行系統模型；

J、輸出被控系統性能指標；

K、判定是否滿足終止條件，若滿足，則繼續到下一步，否則跳轉到步驟C；

L、表層膜輸出優化的PID控制器參數。