蚁群算法在PID控制器参数优化中的应用研究  

Application Research about ID Parameters Optimization Based on Ant Colony Algorith

作　　者：陈书谦[1] 张丽虹[1] 

机构地区：[1]淮海工学院计算机工程学院,江苏连云港222005

出　　处：《计算机仿真》2011年第1期238-241,共4页Computer Simulation

摘　　要：PID参数优化一直是控制工程领域研究的热点,针对提高系统的稳定性和响应特性,传统的PID控制参数多采用试验的方式进行优化,往往费时而且难以达到较好的控制效果。为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种新型的蚁群算法的PID参数优化策略,将蚁群算法能快速稳定找到最优参数解的特点与PID精确调节的特点有机结合起来,在控制过程中将PID参数作为蚁群中蚂蚁,采用控制绝对误差积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的3个控制参数,可以进行PID控制参数的实时调节,最后将优化方案应用于中央空调温度控制系统。仿真应用研究表明,方法比传统的PID控制有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,可有效提高系统控制精度,验证了应用的有效性。The setting and optimization of PID parameters are always the hot topics in the automatic control field. In response to low precision problem with traditional PID proportioning system, this paper puts forward a PID parameter optimal control way based on ant colony algorithm, combining both predominance of fast finding out optimal parameter of ant colony algorithm and PID precision adjustment. In the PID control process , three parameters are as the ants. and the PID parameters optimizing design is targeted. It can adjust three control parameters in control process and thus sets PID parameters on line. The simulating results show that it can improve the precision of proportioning, and is more flexible, adaptable and robust than old fashion PID control.

关 键 词：蚁群算法 比例积分微控制器 参数优化 仿真 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]