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[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于自適應(yīng)果蠅優(yōu)化算法的PID參數(shù)優(yōu)化方法在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710667367.2 申請(qǐng)日: 2017-08-07
公開(kāi)(公告)號(hào): CN107367937A 公開(kāi)(公告)日: 2017-11-21
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李明輝;曹澤;楊星奎;陳周林 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 陜西科技大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G05B13/04 分類(lèi)號(hào): G05B13/04
代理公司: 西安智大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所61215 代理人: 王晶
地址: 710021 陜西省*** 國(guó)省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 自適應(yīng) 果蠅 優(yōu)化 算法 pid 參數(shù) 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于自適應(yīng)果蠅優(yōu)化算法的PID參數(shù)優(yōu)化方法,其特征在于,具體包括以下兩部分:

(1)適應(yīng)度函數(shù)的選取

為了獲取理想的動(dòng)態(tài)特性,采用誤差絕對(duì)值的時(shí)間積分性能指標(biāo)作為最小目標(biāo)函數(shù),為了防止控制能量過(guò)大,引入控制輸入平方項(xiàng),則目標(biāo)函數(shù)為:

J=0(ω1|e(t)|+ω2u2(t))dt---(1)]]>

其中,e(t)為輸入量rin(t)和PID控制輸出yout(t)之間的誤差值,u(t)為控制器輸出,ω1和ω2為權(quán)值常數(shù),在[0,1]之間;

為了避免超調(diào),采用一定的懲罰控制,將超調(diào)量作為最優(yōu)指標(biāo)的一項(xiàng),此時(shí)最有指標(biāo)為:

當(dāng)e(t)<0時(shí),

J=0(ω1|e(t)|+ω2u2(t)+ω3|e(t)|)dt---(2)]]>

其中,ω3為權(quán)值,且ω3>>ω1,一般情況下,ω1=0.999,ω2=0.001,ω3=100;

(2)PID控制器的IFOA算法設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)PID參數(shù)整定的IFOA算法步驟如下:

Step 1、設(shè)置果蠅種群大小sizepop及最大迭代次數(shù)maxgen,并初始化果蠅個(gè)體的位置X_axis,其中,每個(gè)果蠅的位置由比例、積分、微分三個(gè)控制參數(shù)組成:

X_axis=[Kp Ki Kd] (3)

由于果蠅種群的多樣性,可以根據(jù)實(shí)際工程背景設(shè)定Kp、Ki、Kd的取值范圍,初始位置在相應(yīng)范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生;

Step 2、給出果蠅個(gè)體利用嗅覺(jué)搜尋實(shí)物的隨機(jī)方向和距離為:

Xi=X_axis+ω×(2×rand()-1) (4)

ω為搜索半徑,初始值設(shè)定為ω=1;rand()是[0,1]區(qū)間服從均勻分布的隨機(jī)數(shù);

Step 3、設(shè)置半徑調(diào)節(jié)系數(shù)λ,令ω=ω×λi,i為當(dāng)前迭代次數(shù),保證迭代次數(shù)越大,搜索范圍越小;

Step 4、令氣味濃度判定值Si=Xi,根據(jù)公式(1)、(2)計(jì)算氣味濃度的適應(yīng)度值:

Smelli=function(Xi)(5)

Step 5、從果蠅群體中找到味道濃度最優(yōu)的濃度和個(gè)體;

[bestSmell bestIndex]=min(Smelli)(6)

Step 6、記錄并保留最優(yōu)濃度以及最優(yōu)的X_axis[Kp Ki Kd],這時(shí)候果蠅利用視覺(jué)向該位置飛去;

Smellbest=bestSmell

X_axis=X(bestIndex)(7)

Step 7、進(jìn)入迭代尋優(yōu),將步驟2~5循環(huán)進(jìn)行,判斷當(dāng)前最佳濃度是否優(yōu)于前一次最佳濃度,并且當(dāng)前迭代次數(shù)是否小于最大迭代次數(shù);若是則記錄下來(lái);

通過(guò)程序執(zhí)行,自適應(yīng)果蠅優(yōu)化算法結(jié)果輸出最優(yōu)個(gè)體氣味濃度適應(yīng)度值Smellbest以及PID最優(yōu)參數(shù)Xbest(Kp Ki Kd);

該算法以誤差絕對(duì)值和控制輸入平方項(xiàng)的時(shí)間積分作為優(yōu)化目標(biāo),目標(biāo)最小值對(duì)應(yīng)的PID三個(gè)參數(shù)為最優(yōu)值。

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