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1、基于PSO的液压系统PID参数优化,报告人：蔡钟山时间：2011年5月,目录,1、基于系统辨识工具箱的参数估计2、采用工程整定方法进行参数预估计3、基于PSO的PID参数优化4、下一步工作,1、基于系统辨识工具箱的参数估计,采用matlab的系统辨识工具箱，只需要输入需要辨识的输入数据和输出数据，选择一定的系统模型，经过一定的数据预处理，最终得到所需要模型的参数估计值，从而实现系统的辨识。在matlab输入ident，即可以出现如图1所示的界面，在import data里导入数据，在estimate里选择需要的模型。,图1 辨识工具箱界面,图2 模型选择界面,图4 辨识模型输出与实际输出比较,
2、相似度达到96%，辨识出来的模型表示为三阶系统：,图3 输入数据和输出数据,2.1 使用工程整定的目的PID工程整定方法：临界比例法、衰减曲线法、ziegler-Nichols整定。本次预估计采用ziegler-Nichols整定，对PID三个参数Kp、Ki、Kd进行预估计，作为后面采用PSO（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法参数优化的一个初始值，并设定参数范围做好铺垫。2.2 Ziegler-Nichols整定先使系统在开环时候输入单位阶跃信号，观察阶跃响应曲线。记录稳态值，延时时间和时间常数，是指上升这段时间内的拟合直线的两个时间点之差。根据曲线利用公
3、式计算Kp、Ki、Kd。,2、采用工程整定方法进行参数预估计,表1 Ziegler-Nichols法整定控制器参数,图5 开环阶跃响应曲线,T,L,K,延时时间L、放大系数K和时间系统T如图5所示。得到K=2.8236,L=0.5T=1.3。根据表1计算得到三个参数kp=1.1,ki=1/Ti=1.38,kd=0.066,3、基于PSO的PID参数优化,3.1 PSO 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术,它是一种模拟鸟类觅食的优化算法。PSO算法主要有以下几个定义：1）适应度函数：fitness（），也就是我们拟解决问题的目标函数，PSO主要通过搜索未知参数（参数的个数也称为粒子的维数
4、）使适应度函数达到最优解。适应度函数达到最优时的参数也就是我们所需要的最优参数。2）个体极值和全局极值个体极值指在粒子自身所找到的最优解，而全局极值则是在群体中找到的最优值。3）PSO主要公式：式中，代表的是第k代的第i个粒子第d维的速度 代表的是第k代的第i个粒子d第维的位置:,为惯性因子；为速度比约束因子；为粒子个体位置最优值；为群体位置最优值;是加速因子,是在 0,1 之间的随机数。3.2 适应度函数选择fitness（）结合PID控制根据误差性能指标进行选取。误差性能指标主要有以下三种：(1)绝对误差积分(IAE)性能指标(2)平方误差积分(ISE)性能指标(3)时间与误差平方乘积积分(ISTE)性能指标按照不同的误差性能指标进行PID控制器参数整定，所得到的系统闭环控制效果也会不同。IAE性能指标对小偏差的抑制能力比较强；ISE性能指标着重于抑制过渡过程中大偏差的出现；ISTE性能指标在缩短调节时间的同时还可控制大偏差。,、,、,kp=0.3981,ki=0.3981,kd=0.1000,
