计算机与现代化

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基于改进PSO算法的加热系统分数阶控制

  

  1. (宝鸡文理学院电子电气工程学院,陕西宝鸡721013)
  • 收稿日期:2018-01-15 出版日期:2018-08-23 发布日期:2018-08-27
  • 作者简介:姜苏英(1990-),女,陕西商洛人,宝鸡文理学院电子电气工程学院助教,硕士研究生,研究方向:工业过程智能控制算法。
  • 基金资助:
    宝鸡文理学院硕士科研启动项目(ZK2017096)

FractionalOrderControlBasedonImprovedPSOAlgorithmforHeatingSystem

  1. (CollegeofElectronic&ElectricalEngineering,BaojiUniversityofArtsandSciences,Baoji721013,China)
  • Received:2018-01-15 Online:2018-08-23 Published:2018-08-27

摘要: 针对分数阶加热系统,提出一种基于改进粒子群优化算法的分数阶PIλDμ控制方法。首先,将细菌趋化行为机制引入带收缩因子的粒子群优化算法中,解决粒子群优化算法中由于只存在吸引操作没有排斥操作导致种群多样性失去的问题,从而避免PSO早熟收敛及陷入局部最优;然后使用改进PSO算法优化分数阶PIλDμ控制器的参数;最后,以加热系统为被控对象,分别采用改进粒子群优化算法、标准粒子群优化算法、遗传算法优化分数阶PIλDμ控制器的参数。仿真结果表明,使用该改进算法整定分数阶PIλDμ控制器参数,控制器能有效地抑制模型参数的摄动,系统鲁棒性更强。

关键词: 分数阶, 粒子群优化, 鲁棒性, 遗传算法

Abstract: Forfractionalorderheatingsystem,afractionalordercontrolmethodbasedonimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmisproposed.First,thechemotaxismechanismofbacteriaisintroducedintotheparticleswarmoptimizationalgorithmwithconstrictionfactortosolvetheproblemofthePSOpopulationdiversitylost,whichiscausedbecausethereisonlyattractionoperationwithoutexclusionoperationinPSOalgorithm.
ThismethodcanpreventfallingintolocaloptimumbecauseofPSOprematureconvergence.ThentheimprovedPSOalgorithmisusedtooptimizetheparametersoffractionalordercontroller.Finally,takingtheheatingsystemasthecontrolledobject,theimprovedparticleswarmoptimizationalgorithm,thestandardparticleswarmoptimizationalgorithmandthegeneticalgorithmareusedrespectivelytooptimizetheparametersofthefractionalordercontroller.Thesimulationresultsshowthatbyusingtheimprovedalgorithmtosetthefractionalordercontrollerparameters,andthecontrollercaneffectivelyrestraintheperturbationofthemodelparameters,therobustnessofthesystemisbetter.

Key words: fractionalorder, particleswarmoptimization, robustness, geneticalgorithm

中图分类号: