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基于改进遗传算法的PID参数优化研究
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2009-08-14
无人岛
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针对基本遗传算法收敛速度慢和寻优能力不足的问题，提出了一种基于实数编码的
改进遗传算法。新算法中，初始种群由空间距离控制使其能够均匀分布于解空间；交叉操作采用等分组的方法，对每组内每两个个体均进行交叉，并择优选择，以扩大搜索空间；变异步长随进化代数自适应调整。将改进后的遗传算法运用于PID 控制器参数优化中，通过仿真实验表明，新算法整定效果明显优于基本遗传算法，不仅解决了基本遗传算法存在的缺陷，而且提高了收敛速度与寻优精度。
PID 控制器是最早出现的控制器类型，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛
应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。然而实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。近年来，遗传算法(Genetic Algorithm，GA)作为一种全局优化算法，得到了越来越广泛的应用。本文提出了一种改进的遗传算法，并将其应用于PID控制器参数寻优中，获得了良好的控制效果。
改进遗传算法。新算法中，初始种群由空间距离控制使其能够均匀分布于解空间；交叉操作采用等分组的方法，对每组内每两个个体均进行交叉，并择优选择，以扩大搜索空间；变异步长随进化代数自适应调整。将改进后的遗传算法运用于PID 控制器参数优化中，通过仿真实验表明，新算法整定效果明显优于基本遗传算法，不仅解决了基本遗传算法存在的缺陷，而且提高了收敛速度与寻优精度。
PID 控制器是最早出现的控制器类型，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛
应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。然而实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果。近年来，遗传算法(Genetic Algorithm，GA)作为一种全局优化算法，得到了越来越广泛的应用。本文提出了一种改进的遗传算法，并将其应用于PID控制器参数寻优中，获得了良好的控制效果。
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