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摘 要

随着工业控制系统复杂程度和控制要求的提高，由于传统PID参数整定方法基本为针对某种特定类型的系统而提出，不具有普遍适用性且较为复杂，不易实现，不能满足实际的控制需求，尤其在PID参数自整定方面。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文研究了一种基于遗传算法的PID参数整定方法。首先，定义一个适应度函数，该函数以系统超调量，上升时间，稳态误差作为自变量；根据实际系统对快速性和控制精度的要求，对三个指标量进行适当的加权，这也是体现出了遗传算法的高效和灵活性。随后，使用带遗传算子的遗传算法进行多目标寻优，从而找出满足要求的最优的一组PID控制器参数,从而实现PID参数自整定。与其他一些常规整定方法相比，遗传算法比较简便，整定精度较高。利用遗传算法来优化PID参数，仿真结果表明，遗传算法的确能够根据不同的控制要求对PID控制器进行优化，并且得到的PID控制器性能优于Z-N整定等传统整定方法。

关键词：遗传算法；PID控制器；参数优化

Optimal design of PID Controller Based on Genetic Algorithm

Abstract

With the complexity of the industrial control system and the improvement of the control requirements,because the traditional PID parameters tuning method is basically for a certain type of system and proposed,it is not easy to implement and can not meet the actual control requirements, especially in the PID parameters self-tuning.Genetic algorithm is a kind of iterative adaptive probability search algorithm based on the natural selection and natural genetics of the biological community.In this paper, a genetic algorithm based tuning method for PID parameters is studied.Firstly, a fitness function is defined, which takes the overshoot of the system, the rise time, and the steady error as the independent variable.According to the requirements of the actual system for the rapidity and accuracy, the weight of the three indicators is appropriate, which is also the efficiency and flexibility of the genetic algorithm.Subsequently, the genetic algorithm with genetic operators for multi-objective optimization, so as to find out the optimal control parameters of a set of PID controller, thus achieving the PID parameters self-tuning.Compared with other general methods, genetic algorithm is simple and the setting accuracy is higher.By using the genetic algorithm to optimize the PID parameters, simulation results show that, genetic algorithm can indeed according to the different control requirements to optimize the PID controller, and the PID controller has better performance than Z-N setting traditional tuning method.

Keywords: genetic algorithm; PID controller; parameter optimization

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究意义及背景 1

1.2 PID控制简介 2

1.3 PID的基本控制规律 4

1.4 本论文主要工作 7

第二章 遗传算法 9

2.1 遗传算法简介 9

2.2 遗传算法的特点 9

2.3遗传算法的基本原理 10

2.4遗传算法的基本步骤 10

第三章遗传算法优化PID参数 14

3.1遗传算法整定PID参数的优点 14

3.2基于遗传算法的PID参数整定 15

第四章 仿真结果及分析 18

4.1 一阶时延对象仿真结果分析 18

4.1.1 加入Z-N公式法获得的PID控制器后仿真结果分析 20

4.1.2 加入遗传算法获得的PID控制器仿真结果分析 21

4.2二阶时延对象仿真结果分析 23

4.2.1 加入Z-N公式法获得的PID控制器后仿真结果分析 24

4.2.2 加入遗传算法获得的PID控制器仿真结果分析 25

第五章 总结与展望 27

致 谢 28

参考文献 29

绪论

1.1 研究意义及背景

在生产过程自动控制的发展历程中，PID控制是历史最久，生命力最强的基本控制方式。它简单实用，易于实现，适用范围广，鲁棒性好，在现今的工业过程中获得了广泛应用。但PID参数优化一直是困扰人们的问题，尽管现在已经有许多方法用于PID参数整定，因为这些方法或多或少存在着问题，令PID控制系统达不到理想的控制效果。然而，自然界中的生物却在这方面表现出其优异的能力，它们能够以优胜劣汰，适者生存的自然进化规则生存和繁衍，并逐步生产出对其生存环境适应性很高的优良物种。遗传算法正是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局化适应概率搜索方法。

遗传算法使用全体搜索技术，它通过对当前群体施加选择，交叉，变异等一系列遗传操作，从而产生出新一代的群体，并逐步使群体进化到包含或者接近最优解的状态。它具有操作简单，易于实现，应用效果明显等优点，在自适应控制，组合优化等许多领域得到了广泛应用。遗传算法给我们呈现出的是一种通用的算法框架，改框架不依赖于问题的种类。采用遗传算法进行PID三个参数的整定，具有以下优点：

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