基于改进细菌菌落优化算法的PID参数整定

发布时间：2025-06-10 03:44

　　 针对经典智能优化算法在PID参数整定时存在早熟收敛及陷入无效循环的问题,提出一种改进细菌菌落优化算法。在个体位置更新时引入收缩因子和有指导的随机搜索策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,在全局最优位置附近进行动态随机搜索,以提高算法的局部收敛精度。选取ITAE指标作为优化目标构建目标函数和约束条件。以时滞非线性湿度PID控制器为例,仿真结果表明,该算法在提高收敛精度的同时具有自我结束的能力,能够有效抑制超调量。

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【部分图文】：

图1 智能优化算法PID参数整定框图

采用环境舱湿度模型G(s)为被控对象模型，对数学模型进行离散化处理，分别通过四种算法进行迭代，每种算法可得一组最优的PID参数，使得ITAE指标最小，再把最优的PID参数使用到PID控制器Gh(s)。为了计算目标函数ITAE的值，采用以下方法：当获得一个新的可行解时，根据与细菌或....

图2 改进BCO算法的PID参数整定流程图

基于改进BCO算法的PID参数整定的算法流程图如图2所示。采用改进BCO算法整定PID参数的步骤如下：

图3 阶跃响应输出曲线综合比较

基于改进BCO算法的PID参数优化整定以MATLAB软件为仿真实验研究工具。采用遗传算法、BCO算法、模拟退火的粒子群优化算法和改进BCO算法对被控对象进行仿真研究，以时间(time(s))为变量，单位阶跃信号(rin)作为输入，输出四种智能优化算法对该环境舱湿度模型PID参数整....

图4 最优ITAE曲线

为了比较四种智能优化算法整定PID参数的收敛速度及精度，给出四种整定方法对时滞非线性控制对象的最优ITAE（即fitness）曲线，仿真结果如图4所示。从图4以及表1中比较可知，以三阶非线性、惯性、时滞湿度模型为被控对象的PID参数整定为例，对于BCO算法，其具有仿生的智能的进化....

本文编号：4050257