粒子群优化算法的pid参数优化研究
摘 要 自上世纪30年代至今，PID调节一直是工业过程控制中最常用的调节方式，已成为工业生产正常运作的基本保证，遍及整个工业自动化领域。由于PID控制器通过比例、积分、微分三个调节参数调节系统性能，因此PID控制的核心就是PID参数的优化整定，其整定结果与系统控制质量直接相关。随着现代工业的发展，传统优化整定方法开始难以满足工业需求，为了得到更优的PID参数，研究新型的更加智能、高效的优化方法就十分必要。粒子群优化算法(PSO)是模拟鸟群的觅食行为发展而来的一种群集智能算法，其结构简单，涉及参数少，而且容易实现，我们将这种算法应用于PID参数的优化整定中，就为解决传统优化整定方法难以满足工业需求的问题提供了一种解决办法。因此，本文将就基于粒子群算法的PID参数优化问题进行研究分析。本文对PID控制和粒子群优化算法的基本原理进行理解分析，并通过具体实例编写基于粒子群算法的PID参数优化程序，并实现仿真实验，将仿真结果与传统优化整定方法进行对比分析得出结论。通过本文的研究得出结论，证明基于粒子群优化算法的PID参数优化方法是一种可行、高效的智能化算法。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 PID发展现状 2
1.3 论文结构 2
第2章 PID控制基本原理 4
2.1 PID控制基本思想 4
2.2 数字PID算法 4
2.3 参数对PID性能的影响 6
2.3.1 仿真实验 6
2.3.2 实验分析与结论 8
2.4 PID参数优化 9
2.5 本章小结 10
第3章 基于粒子群优化算法的PID参数优化 12
3.1 粒子群优化算法原理 12
3.1.1 基本粒子群优化算法 12
3.1.2 标准粒子群优化算法 13
3.1.3 参数设置 14
3.2 基于PSO算法的PID参数优化 14
3.3 本章小结 16
第4章 基于PSO的PID参数优化仿真实验 17
4.
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1 实验环境 17
4.2 传统方法优化PID参数 17
4.3 PSO算法优化PID参数 19
4.4 实验结果分析 22
4.5 适应度函数改进的仿真实验与分析 24
4.5.1 改进措施 24
4.5.2 实验论证 25
4.6 本章小结 29
第5章 总结与展望 31
5.1 全文总结 31
5.2 研究展望 32
参考文献 34
致 谢 36
附 录 37
附录A 程序清单 37
附录B 外文文献 44
附录C 中文翻译 57
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
随着科技、生产、经济的发展，人们总会遇到一类问题：工程设计上，如何设计参数，能让设计方案既满足我们设定条件，又能让方案效果最好；资源分配时，如何分配有限的资源，尽可能的满足不同的需求，且最大限度的节省资源，又能获得更大的经济效益；在生产活动中，如何安排生产计划，能按质按量保证产能又降低生产成本。总结起来，这一类问题就是如何从所有可能的方案中选择一种可行的满足约束条件且效果最佳的解决方案。所有这一类问题都是优化问题，解决这一类问题的方法是最优化方法。在利用最优化方法解决优化问题时，我们主要基于两点要求，一是寻找全局最优点，二是有较高的收敛速度。寻找全局最优点是我们运用最优化方法的目的，而要求较高的收敛速度则是要保证效率，如果收敛速度太慢效率就会低下，那这种优化方法也是没有意义的。从数学上来说，优化方法是一种求极限的方法，即寻找满足一定约束条件的极大值或极小值。将这种优化思想应用于科学研究或工业生产中，将产生极大的实用价值，科学研究上能帮助我们解决数学难题，工业生产中能提高产线自动化程度，提高生产效率，产生更大的经济效益。
现代工业生产过程中，自动控制技术得到飞速发展和广泛应用，过程控制则是其中重要的一环。PID控制是工业生产中最常用的控制方法，由于PID控制器的结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点，而被广泛应用于各种工业控制现场。因为系统控制效果的好坏与PID控制器的三个参数直接相关，PID参数整定是工业生产中最常见的优化问题，因此如何高效、准确的优化PID参数，一直是科研工作者的一个重要课题[1]。为了得到更好的优化参数，人们总结了很多优化方法，在过去很长一段时期，为科学研究和工业生产过程做出了重要贡献。然而，现代工业控制系统过程越来越复杂，控制系统性能要求越来越高，传统优化方法已经开始越来越难以满足现代工业需求，因此研究新型的更加智能、高效的优化算法就十分必要[2]。
上世纪90年代，粒子群优化算法的一经提出，由于其具有涉及参数少、编程容易，收敛速度快，而且容易实现等优点，得到了科学界的广泛关注，被广泛应用于各种优化问题中[3]。我们将粒子群优化算法引入对PID参数的优化整定问题中，就为研究出一种更高效、智能的PID参数优化方法提供了可能。
1.2 PID发展现状
PID控制器自上世纪30年代开始出现于工业生产过程中，至今已经过数十年。而到目前为止，PID调节依然是工业生产中最常用的调节方式。PID控制能有如此强大的生命力，是因为PID控制具有以下优点：一、原理结构简单，方便使用，且经过长期发展，已经有成熟完整的设计方法和参数整定方法，工程几首人员很容易掌握；二、PID控制能广泛用于化工、炼油、冶金及制造加工等多个领域，具有很强的适应性；三、PID控制灵活性好，可根据系统不同需求，改善自身缺陷以获得更好的控制效果。四、PID控制器鲁棒性好，部分系统特性发生变化时也能一定程度维持性能要求；五、PID参数优化方法的发展，PID控制的核心是PID参数的优化整定，而PID参数优化方法越来越简单、容易实现，必然推动PID控制技术的发展。
随着PID控制技术越来越成熟，计算机控制技术的不断发展，和对智能PID控制技术研究的深化和应用，PID控制还将会在未来很长一段时期内继续发挥重要作用。
我们知道，PID参数整定优化是PID控制的核心，PID控制技术经过数十年的发展进步，人们总结了很多优化方法。传统的PID参数整定方法，主要有基于理论计算的理论整定方法，如仿真寻优法，还有实用性高的工程经验法，如试凑法、扩充临界比度法，扩充响应曲线法等[4]。现代PID控制技术的发展，为了满足更高的控制要求，获得更好的控制效果，人们开始寻求更加智能、高效的参数优化方法。现在研究比较多的有基于遗传算法的PID参数优化算法、基于蚁群算法的PID参数优化算法，包括基于粒子群优化算法的PID参数优化算法等，且已经取得了一些成果。随着这些智能优化算法的不断发展和成熟，必将推动PID控制技术的发展，更好的为工业生产做出贡献[5]。
1.3 论文结构
绪论，讨论了对基于PSO算法的PID参数优化研究的背景意义，对PID控制和其参数整定的发展作了概述。
第2章PID控制基本原理，讲解了PID控制的原理，包括数字PID算法的介绍，设置仿真实验探讨PID参数分别对控制系统的作用和影响。介绍了几种常用的传统PID参数优化方法，并详细讲解了两种参数整定的步骤。
第3章基于粒子群优化算法的PID参数优化，本章首先对粒子群优化算法算法原理进行介绍，研究粒子群优化算法应用于PID参数优化的实现过程，包括实现步骤、适应度函数的选择。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 PID发展现状 2
1.3 论文结构 2
第2章 PID控制基本原理 4
2.1 PID控制基本思想 4
2.2 数字PID算法 4
2.3 参数对PID性能的影响 6
2.3.1 仿真实验 6
2.3.2 实验分析与结论 8
2.4 PID参数优化 9
2.5 本章小结 10
第3章 基于粒子群优化算法的PID参数优化 12
3.1 粒子群优化算法原理 12
3.1.1 基本粒子群优化算法 12
3.1.2 标准粒子群优化算法 13
3.1.3 参数设置 14
3.2 基于PSO算法的PID参数优化 14
3.3 本章小结 16
第4章 基于PSO的PID参数优化仿真实验 17
4.
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1 实验环境 17
4.2 传统方法优化PID参数 17
4.3 PSO算法优化PID参数 19
4.4 实验结果分析 22
4.5 适应度函数改进的仿真实验与分析 24
4.5.1 改进措施 24
4.5.2 实验论证 25
4.6 本章小结 29
第5章 总结与展望 31
5.1 全文总结 31
5.2 研究展望 32
参考文献 34
致 谢 36
附 录 37
附录A 程序清单 37
附录B 外文文献 44
附录C 中文翻译 57
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
随着科技、生产、经济的发展，人们总会遇到一类问题：工程设计上，如何设计参数，能让设计方案既满足我们设定条件，又能让方案效果最好；资源分配时，如何分配有限的资源，尽可能的满足不同的需求，且最大限度的节省资源，又能获得更大的经济效益；在生产活动中，如何安排生产计划，能按质按量保证产能又降低生产成本。总结起来，这一类问题就是如何从所有可能的方案中选择一种可行的满足约束条件且效果最佳的解决方案。所有这一类问题都是优化问题，解决这一类问题的方法是最优化方法。在利用最优化方法解决优化问题时，我们主要基于两点要求，一是寻找全局最优点，二是有较高的收敛速度。寻找全局最优点是我们运用最优化方法的目的，而要求较高的收敛速度则是要保证效率，如果收敛速度太慢效率就会低下，那这种优化方法也是没有意义的。从数学上来说，优化方法是一种求极限的方法，即寻找满足一定约束条件的极大值或极小值。将这种优化思想应用于科学研究或工业生产中，将产生极大的实用价值，科学研究上能帮助我们解决数学难题，工业生产中能提高产线自动化程度，提高生产效率，产生更大的经济效益。
现代工业生产过程中，自动控制技术得到飞速发展和广泛应用，过程控制则是其中重要的一环。PID控制是工业生产中最常用的控制方法，由于PID控制器的结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点，而被广泛应用于各种工业控制现场。因为系统控制效果的好坏与PID控制器的三个参数直接相关，PID参数整定是工业生产中最常见的优化问题，因此如何高效、准确的优化PID参数，一直是科研工作者的一个重要课题[1]。为了得到更好的优化参数，人们总结了很多优化方法，在过去很长一段时期，为科学研究和工业生产过程做出了重要贡献。然而，现代工业控制系统过程越来越复杂，控制系统性能要求越来越高，传统优化方法已经开始越来越难以满足现代工业需求，因此研究新型的更加智能、高效的优化算法就十分必要[2]。
上世纪90年代，粒子群优化算法的一经提出，由于其具有涉及参数少、编程容易，收敛速度快，而且容易实现等优点，得到了科学界的广泛关注，被广泛应用于各种优化问题中[3]。我们将粒子群优化算法引入对PID参数的优化整定问题中，就为研究出一种更高效、智能的PID参数优化方法提供了可能。
1.2 PID发展现状
PID控制器自上世纪30年代开始出现于工业生产过程中，至今已经过数十年。而到目前为止，PID调节依然是工业生产中最常用的调节方式。PID控制能有如此强大的生命力，是因为PID控制具有以下优点：一、原理结构简单，方便使用，且经过长期发展，已经有成熟完整的设计方法和参数整定方法，工程几首人员很容易掌握；二、PID控制能广泛用于化工、炼油、冶金及制造加工等多个领域，具有很强的适应性；三、PID控制灵活性好，可根据系统不同需求，改善自身缺陷以获得更好的控制效果。四、PID控制器鲁棒性好，部分系统特性发生变化时也能一定程度维持性能要求；五、PID参数优化方法的发展，PID控制的核心是PID参数的优化整定，而PID参数优化方法越来越简单、容易实现，必然推动PID控制技术的发展。
随着PID控制技术越来越成熟，计算机控制技术的不断发展，和对智能PID控制技术研究的深化和应用，PID控制还将会在未来很长一段时期内继续发挥重要作用。
我们知道，PID参数整定优化是PID控制的核心，PID控制技术经过数十年的发展进步，人们总结了很多优化方法。传统的PID参数整定方法，主要有基于理论计算的理论整定方法，如仿真寻优法，还有实用性高的工程经验法，如试凑法、扩充临界比度法，扩充响应曲线法等[4]。现代PID控制技术的发展，为了满足更高的控制要求，获得更好的控制效果，人们开始寻求更加智能、高效的参数优化方法。现在研究比较多的有基于遗传算法的PID参数优化算法、基于蚁群算法的PID参数优化算法，包括基于粒子群优化算法的PID参数优化算法等，且已经取得了一些成果。随着这些智能优化算法的不断发展和成熟，必将推动PID控制技术的发展，更好的为工业生产做出贡献[5]。
1.3 论文结构
绪论，讨论了对基于PSO算法的PID参数优化研究的背景意义，对PID控制和其参数整定的发展作了概述。
第2章PID控制基本原理，讲解了PID控制的原理，包括数字PID算法的介绍，设置仿真实验探讨PID参数分别对控制系统的作用和影响。介绍了几种常用的传统PID参数优化方法，并详细讲解了两种参数整定的步骤。
第3章基于粒子群优化算法的PID参数优化，本章首先对粒子群优化算法算法原理进行介绍，研究粒子群优化算法应用于PID参数优化的实现过程，包括实现步骤、适应度函数的选择。
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