采用粒子群算法策略的PID直流電機(jī)控制調(diào)諧參數(shù)的設(shè)置

1、采用粒子群算法策略的PID直流電機(jī)控制調(diào)諧參數(shù)的設(shè)置精品文 檔采用粒子群算法策略的PID直流電機(jī)控制調(diào)諧參數(shù)的設(shè)置作者：Boumediene ALLAOUA*, Brahim GASBAOUI and Brahim MEBARKI 貝沙爾學(xué)院， 技術(shù)與科學(xué)學(xué)院，電氣工程科B.P 417 BECHAR （08000） Algeria摘要在本文中，直流電機(jī)驅(qū)動的智能控制設(shè)計(jì)，使用粒子群算法（PSO）的方法實(shí)現(xiàn)PID 最優(yōu)控制的參數(shù)調(diào)整,提出的方法有優(yōu)越特點(diǎn)，包括容易實(shí)施，穩(wěn)定收斂特性和非常高的 計(jì)算執(zhí)行效率。在MATLAB環(huán)境下，時序PID-PSO控制器下的直流電機(jī)可以被仿真。比較 模糊邏輯控制器

2、，使用PSO智能算法，這種預(yù)期的方法更能快速地改善穩(wěn)定響應(yīng)速度，穩(wěn) 態(tài)誤差也會減小，上升時間更短，在不過我的情況下，驅(qū)動電機(jī)的執(zhí)行效率也不受到干擾。關(guān)鍵字控制調(diào)諧參數(shù)；粒子群算法（PSO）策略；時序PID-PSO控制器；直流電機(jī)轉(zhuǎn)速控制; 最優(yōu)控制。介紹隨著電力電子資源的發(fā)展，直流機(jī)器將變得越來越用，在他們找到了廣泛應(yīng)用的范圍 之內(nèi)，即汽車工業(yè)（電動汽車），使用弱勢能的電池系統(tǒng)（電動玩具），應(yīng)用電力拖動的 萬能機(jī)器系統(tǒng)等等。直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速能適應(yīng)比較大的裕度，以便提供容易的控制和高效的執(zhí)行力1,2。 這里有幾種常規(guī)的數(shù)字控制器類型，在執(zhí)行各種各樣的任務(wù)時被用于控制直流電機(jī)：PID 控制器，模糊邏

3、輯控制器；或前兩者的混合控制：使用在不同領(lǐng)域的PID一粒子群算法（PID-PSO） , PID-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PID-遺傳算法，PID-蟻群優(yōu)化和最優(yōu)模糊邏輯控制器。PID控制器被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)裝置中，是因?yàn)樗暮啽愫头€(wěn)定性。工業(yè)生產(chǎn)方法常 受到參數(shù)和參數(shù)擾動的約束而改變，而這時則意味著會使系統(tǒng)變得不穩(wěn)定。因此，控制工 程師將會尋找自動調(diào)諧程序。從控制法來說，直流電機(jī)呈現(xiàn)出優(yōu)越的控制參數(shù)，由于這個領(lǐng)域的解耦本質(zhì)2。最 近，許多先進(jìn)的控制方法論，例如非線性控制3,最優(yōu)控制4,可變結(jié)構(gòu)控制5,和 自適應(yīng)控制6,在直流電機(jī)上，都被廣泛的利用著。然而，這些方法的理論基礎(chǔ)，既復(fù) 雜，乂難以實(shí)現(xiàn)7 在瞬時變

4、化和穩(wěn)態(tài)響應(yīng)下，PID控制的功能能對其進(jìn)行處理，提供最 簡便和最有效的方法，在處理真實(shí)環(huán)境下的太多的控制問題下8 盡管這種方法的結(jié)構(gòu) 簡單，魯棒性好，獲得最優(yōu)的PID控制器協(xié)調(diào)增益是相當(dāng)困難的。PSO方法已經(jīng)在應(yīng)用中解決了復(fù)雜問題的最優(yōu)化。PSO作為先進(jìn)的啟發(fā)式算法，第一 次被肯尼迪和埃伯哈特所引進(jìn)：具有生物體的行為的激發(fā)主動性，比如魚群和鳥群 10,11。一般情況下，PS0被認(rèn)為是一個簡單的概念，容易實(shí)現(xiàn)，容易實(shí)現(xiàn)其效率。不像 其他的啟發(fā)性技術(shù)，PSO靈活，并有良好的均衡機(jī)構(gòu)提高其總體和局部的探究能力12。在這篇論文中，一種時序安排的PID調(diào)諧參數(shù)將使用粒子群算法，解決直流電機(jī)的轉(zhuǎn) 速控制的

5、方法，在被設(shè)計(jì)著。這篇論文的結(jié)構(gòu)如下：第二章是對直流電機(jī)的描述和其模型 的解釋。第三章是對粒子群算法評論。第四章是描述如何利用PS0設(shè)計(jì)PID控制器，及其 直流電機(jī)轉(zhuǎn)速控制的最優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)。第五章是通過對直流電機(jī)轉(zhuǎn)速控制的仿真，比較這種設(shè) 計(jì)方法和模糊PS0算法得出的結(jié)果13。第六章是論文的總結(jié)。直流電機(jī)模型直流電機(jī)具有多功能的性的特點(diǎn)。依靠各種有分流器、串聯(lián)和隔離刺激組合的激磁繞 組，它們被設(shè)計(jì)成能顯示大范圍變化的伏特表，或?qū)τ趧討B(tài)和穩(wěn)定性能的運(yùn)算，速度轉(zhuǎn)矩 特性能顯示大范圍的變化。由于它們能受到直流電機(jī)系統(tǒng)的控制，這種靈活的裝置經(jīng)常被 用于許多要求電機(jī)轉(zhuǎn)速寬量程和電機(jī)控制輸出精確的復(fù)雜問題上。

6、這篇論文，他勵直流電機(jī)模型的選擇，取決于它的電力和機(jī)械性能要比其他的直流電 機(jī)模型的要好。這種直流電機(jī)由外加電壓驅(qū)動。圖1顯示了他勵直流電機(jī)的等效電路。直 流電機(jī)的特性方程如下：(1) (2) (3)圖1.他勵直流電機(jī)的等效電路表格L常用符號表符號and and 名稱 激勵電流和感應(yīng)電流直流電機(jī)的旋轉(zhuǎn) 速度 激勵電壓和感應(yīng)電壓Units A Rad/Sec Volt and , and激勵電阻和 感應(yīng)電阻?激勵系數(shù)，感應(yīng)系數(shù)，和互感系數(shù)慣性力矩穩(wěn)定電偶摩擦系數(shù)mH Kg. m2 N. m N. m. Sec/Rad從先前狀態(tài)方程式(1) , (2) , (3),能用 MATLAB7. 4 (R

7、2021a)環(huán)境下的Simulik6. 6版本建立模型。Simulik下的直流電機(jī)模型如 圖2。直流電機(jī)的各種參數(shù)如表2圖2. Simulink下的直流電機(jī)模型表 2.直流電機(jī)的參數(shù) = 240 V = 240 V = 240 ? =0.6 ? = 29.2 N. m = 1 Kg. m2 = 1.8 mH = 0.012 mH = 120 mH=0. 0005 N. m. Sec/Rad綜述粒子群算法PSO作為一個以群為基礎(chǔ)的最優(yōu)算法，第一次被埃伯哈特和他同事們提出來9, 10, 11。 PS0 一些引人注意的特征包括實(shí)現(xiàn)容易和沒有梯度信息的需求。它通常被用于解決不同最 優(yōu)化的寬組合問題。像

8、進(jìn)化算法，采用粒子群進(jìn)行探究的PSO技術(shù)，相當(dāng)于個體。每一種 粒子群的表現(xiàn)著一種候選解，在解決手中的問題時。在PS0系統(tǒng)中，粒子四周飛動改變它 們的位置在多位探索的空間里，直到計(jì)算極限溢出。通過PSO的搜索指向修改的概念如圖 3.Xk :電流方位，Xk+1 :修改方位，Vk :流速，Vk+1 :修正流速，VPbest :基于Pbest的速率,VGbest :基于Gbest的速率.圖3. PS0的搜索指向 修改的概念PS0技術(shù)一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，但是它乂不同于其他有名的進(jìn)化計(jì)算算法，例如遺傳算 法。盡管群被用于搜尋要探索的空間，但是它們沒有操作者，而是受人類DNA程序的啟發(fā)。 反而，在PSO中，群

9、動態(tài)仿真是一個“鳥群”的行為，發(fā)生群居的信息共享，并個體能把 所有成員在尋找食物發(fā)現(xiàn)、及先前發(fā)現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)得到利用。因此，每個同伴，被稱為粒子， 在群里則叫著粒子群，而假定“飛”過的搜尋領(lǐng)域，為了找到期望的好的區(qū)域。例如，在 減到最小限度的情況下，這樣的區(qū)域比其他的擁有較低的運(yùn)行價值，在先前的訪問中。在這樣環(huán)境下，每一個粒子 都被認(rèn)為是ab維空間的一個點(diǎn)，根據(jù)它的飛行經(jīng)驗(yàn)調(diào)整它白己的“飛行”與其他所有粒 子飛行的經(jīng)驗(yàn)保持一致。對于每一個粒子，在當(dāng)前時間的步伐下，記錄目前為止在搜尋空 間中找到的最佳位置的速率被保存起來。這種設(shè)想是基于PSO概念的9。在PSO算法中，為了操作算法，代替使用進(jìn)化操作 器

10、，獲得匕易變的最優(yōu)化問題，粒子群帶著它們目前所知的最佳值和d-維空間的最佳位 置，任意性地選擇速度和位置，進(jìn)入d-維搜尋空間里，如突變和篡改。每一個粒子的速度, 根據(jù)它和其他粒子白身的飛行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。例如，i-th粒子被認(rèn)為在d-維空間的xi二(xil,xi2, ?xid)上。i-th粒子的最精確的位置被記錄和顯示如：Pbesti = (Pbesti,1, Pbesti,2 ,.，Pbest i, d)(4)群中所有粒子的最佳粒子的指標(biāo)就是gbest。粒子i的速度被描述為vi二(vil, vi2, ?vid) o利用Pbestid到gbestd的當(dāng)前速度和距離,每一個粒子的修正速度和位 置可能被估算出來,如下公式8, 10, 11：(5);i=l