基于遗传算法的PID控制器参数优化

III基于遗传算法的PID控制器参数优化摘要PID控制器现已在工程实际中得到了广泛的应用。控制器的参数优化与系统的稳态工况有很大的联系，是控制系统设计的核心内容。因此，在目前PID控制器参数优化的研究具有十分重大的工程实践意义。课题是以Delphi为开发平台，进行基于遗传算法的PID控制器参数优化软件的设计。本设计运用遗传算法通过对PID控制器参数的编码、适应度估计、选择、交叉和变异使其在全局范围内进行筛选达到优化参数的目的。课题中优化软件的各个控制界面是通过Delphi7.0中窗体的设计完成，而控制器参数优化中所用到的的遗传算法则通过Delphi7.0内部编程来实现的。优化软件实现了对PID控制器参数的优化，并且在画图界面中绘制出了响应的输出曲线。本课题的设计完成了基于遗传算法的PID控制器参数寻优、函数图像输出、以及函数图像打印等功能。通过计算机仿真表明，以Delphi软件为开发平台设计的基于遗传算法的PID控制器参数优化软件具有较好的寻优效果。关键词：PID控制器，遗传算法，参数优化，软件设计IVPARAMETERSOPTIMIZATIONBASEDONGENETICALGORITHMFORPIDCONTROLLERABSTRACTPIDcontrollerhasbeenwidelyusedintheengineeringpractice.Foroptimizationofthecontrollerparametersdeterminesthesystemsteady-stateconditions,itbecomesthecoreofcontrolsystemdesign.GreatpracticalsignificancecanbefoundinoptimizationofthePIDcontrollerparametersinpresent.ThepaperusedDelphiasthedevelopmentplatform,basedongeneticalgorithmtodesignthePIDcontrollerparametersoptimizationsoftware.Usethegeneticalgorithmtooptimizeparametersisthroughencoding,fitnessestimation,selection,crossoverandmutationintheglobalscopetobesearchedtoachievethegoalofoptimizingtheparameters.TheinterfaceoftheoptimizationsoftwareisdesignedwiththeformofDelphi7.0,andthecontrollerparameteroptimizationinthegeneticalgorithmusedtheDelphi7.0internalprogrammingtocarryout.Theoptimizationsoftwarealsohasachievedindrawinggraphinterface,theoutputresponsecurve.ThesoftwaredesigniscompletedthePIDcontrollerparametersoptimizationwithgeneticalgorithm,graphoutput,aswellastheimageprinting.Throughcomputersimulation,itisshowedthatusetheDelphisoftwareasdevelopmentplatformofgeneticalgorithm-basedPIDcontrollerparametersoptimizationsoftwarecanachievebetterresults.Keywords:PIDController,GeneticAlgorithm,ParameterOptimization,SoftwareDesignIII目录1绪论-----------------------------------------------------------------------------------------------1-1.1本课题的研究背景和意义--------------------------------------------------------------1-1.2工业控制器参数优化方法概述--------------------------------------------------------2-1.3基于遗传算法的PID参数优化-------------------------------------------------------3-1.4Delphi开发平台---------------------------------------------------------------------------4-2遗传算法的基本知识----------------------------------------------------------------------------6-2.1遗传算法的基本知识--------------------------------------------------------------------6-2.1.1遗传算法的特点-------------------------------------------------------------------6-2.1.2遗传算法的应用-------------------------------------------------------------------6-2.1.3遗传算法的适应性----------------------------------------------------------------8-2.2遗传算法的操作-------------------------------------------------------------------------11-2.2.1遗传算法的工作流程------------------------------------------------------------11-2.2.2遗传算法的基本步骤------------------------------------------------------------12-3基于遗传算法的PID控制器参数优化-----------------------------------------------------20-3.1PID控制器参数优化--------------------------------------------------------------------20-3.1.1PID控制的原理和特点----------------------------------------------------------20-3.1.2PID控制器的参数整定----------------------------------------------------------22-3.2遗传算法优化PID参数----------------------------------------------------------------25-3.2.1确定编码方法---------------------------------------------------------------------26-3.2.2目标函数的选择------------------------------------------------------------------20-3.2.3确定适应度函数------------------------------------------------------------------20-3.2.4确定遗传算法的运行参数------------------------------------------------------20-4基于Delphi的PID控制器参数优化软件设计-------------------------------------------21-4.1Delphi软件的基础知识-----------------------------------------------------------------21-4.1.1Delphi7.0的集成开发环境(IDE)-----------------------------------------------22-4.1.2基于组件的编程思想------------------------------------------------------------28-4.2Delphi软件在遗传算法优化参数中的应用-----------------------------------------29-4.2.1基于Delphi的控制器软件优化设计-----------------------------------------29-4.2.2控制器软件用户界面------------------------------------------------------------30-结论---------------------------------------------------------------------------------------------------35-IV致谢-------------------------------------------------------------------------------错误!未定义书签。参考文献---------------------------------------------------------------------------------------------37--1-1．绪论随着软计算的发展，常规PID算法在工业控制中得到了广泛应用，但对于非线性、不确定性的控制对象，控制效果并不理想。如果将不依赖于被控对象的数学模型，适应高的遗传算法、易于实现的常规PID控制相结合，可得到一种性能更好的复合控制器，即遗传算法PID参数优化控制器。该控制中采用的遗传算法以生物进化过程中的“适者生存，优胜劣汰”的思想，作为控制规则去寻找较好的PID参数来执行控制。遗传算法相对于ZieglerNichols方法和其它一些改进方法间接寻优法、梯度法和爬山法等参数调整方法，可以在全局范围内达到最优，更加灵活、更适合于工程应用，并且通过研究表明遗传算法和PID控制技术相结合设计的控制器具有较强的鲁棒性。本设计所用的开发平台——Delphi7.0，Delphi从一开始出现在市场上，变得到了广大用户的喜爱。它具有强的的开发组件和优秀的编程条件，在现代的应用程序设计中得到了广泛的使用。1.1本课题的研究背景和意义目前，工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。自动控制系统可分为开环控制系统和闭环控制系统。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。