遗传算法的pid控制器的设计Word文档下载推荐.doc
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学院：
电气工程学院系级教学单位：
自动化仪表系
学
号
071203021060
学生
姓名
专业
班级
仪表07-2
题
目
题目名称
题目性质
1.理工类：
工程设计（√）；
工程技术实验研究型（）；
理论研究型（）；
计算机软件型（）；
综合型（）。
2.文管类（）；
3.外语类（）；
4.艺术类（）。
题目类型
1.毕业设计（√）2.论文（）
题目来源
科研课题（）生产实际（）自选题目（√）
主
要
内
容
遗传算法是一种有效的搜索算法，用于复杂问题的优化可以达到良好的控制效果。
内容：
1、学习遗传算法的基本原理，
2、设计完整的优化控制方案，
3、算法研究，
4、应用研究，5、仿真研究。
基
本
求
1、阅读国内外有关资料；
毕业设计期间遵守纪律；
2、独立进行毕业设计工作，培养科研工作能力；
3、完整给出设计说明书一份（不少于2万字），A1图纸一张；
英文资料翻译不少于3千字；
说明书要求条理清晰，文字通顺，符合毕业设计撰写规范的要求；
论文及图纸中的文字符号符合国家现行标准。
4、完成算法研究和应用研究
参
考
资
料
⒈周明.遗传算法原理及其应用.北京：
人民邮电出版社，1999
⒉刘勇.非数值并行算法--遗传算法.北京;
科学出版社,1995
⒊李敏强.遗传算法的基本理论与应用.北京：
机械工业出版社，2002
⒋李国勇.智能控制及其MATLAB实现.电子工业出版社.2005年。
周次
1—4周
5—8周
9—12周
13—16周
17—18周
应
完
成
的
调研
收集资料
掌握遗传算法的基本理论
确定总体方案
模型确立
方案分析
算法研究
软件设计及调试
设计总结
撰写论文
准备答辩
指导教师：
刘莉
职称：
副教授2010年12月25日
系级教学单位审批：
年月日
摘要
本文提出了一种新的PID参数设计方法，它以误差积分型性能指标为目标函数，以设计参数的取值范围为约束条件建立了优化数学模型。
之后，在Matlab环境下，将遗传算法同Simulink:
仿真技术有机融合来求解该优化模型，数值实验表明：
本方法简单直观，通用性强，所设计的PID性能优异，十分适合于工程应用。
PID调节器是最早发展起来的控制策略之一，遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。
本文提出了一种基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。
遗传算法模仿生物进化的步骤，在优化过程中引入了选择，交叉，变异等算子，选择是从父代种群中将适应度较高的个体选择出来，以优化种群；
交叉是从种群中随机地抽取一对个体，并随机地选择多位进行交叉，生成新样本，达到增大搜索空间的目的；
变异是为了防止选择和交叉丢失重要的遗传信息，它对个体按位进行操作，以提高GA的搜索效率和全局搜索能力。
通过适应度函数来确定寻优方向，与其他一些常规整定方法相比，遗传算法比较简便，整定精度较高。
本文用遗传算法对柴油机调速系统的PID参数进行了优化，对该系统进行了仿真，实验结果表明该种算法的有效性，也表明遗传算法是一种简单高效的寻优算法，与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。
关键词：
遗传算法；
PID控制器；
参数优化；
仿真
I
燕山大学本科生毕业设计（论文）
Abstract
ThispaperputsforwardanewmethodofdesigningtheparametersofPIDcontroller.Adoptingerrorintegralcriterionastheobjectivefunctionalongwiththeconstraintsdescribedbytheminimalgainandphasemarginandtheparameterranges,wegetthemathematicalmodelforoptimization.AgeneticalgorithmdevelopedunderMatlabenvironmentiswellcombinedwithSimulinktechniquestosolvetheoptimizationproblem.Thenumericalexperimentshowsthatthoughthemethodissimpleandperspicuous,itgivesPIDofhighperformance.ThusitisaverysuitablemethodfordesigningPIDinengineeringapplication.
PIDregulatorisoneofthefirstdevelopedoneofthecontrolstrategy,geneticalgorithmisakindofnaturalselectionfrombiologicalgeneticsandnaturalmechanismoftheiterativeadaptiveprobabilisticsearchalgorithm.Inthispaper,ageneticalgorithmbasedontheOptimalDesignofPIDcontrollerparameters.Geneticalgorithmstoimitatethestepsofbiologicalevolution,intheoptimizationprocessoftheintroductionofselection,crossoverandmutationoperators,etc.,choosefromtheparentpopulationwilladapttoahigherdegreeofindividualchoiceinordertooptimizethepopulation;
toachievethepurposeofincreasingsearchspace;
variationistopreventthelossofchoiceandcross-importantgeneticinformation.Inthispaper,geneticalgorithmofthePIDspeedcontrolsystemofdieselengineparametersareoptimized,thesystemsimulation,experimentalresultsshowthatthealgorithmalsoshowsthatthegeneticalgorithmisasimpleandefficientoptimizationalgorithm,withthetraditionaloptimizationmethodssignificantlyimprovedthecontrolsystemdynamicperformance.
Keywords:
geneticalgorithm；
PIDcontroller；
parameteroptimization；
simulation
III
目录
摘要 I
Abstract II
第1章绪论 1
1.1课题背景 1
1.2国内外研究现状及成果 2
1.3当前研究存在的问题 4
1.4本文研究的目的和意义 5
1.5本论文主要工作 6
第2章遗传算法 7
2.1遗传算法的简介 7
2.1.1遗传算法的历史和发展 7
2.1.2遗传算法的应用领域 9
2.1.3遗传学的概念 9
2.2遗传算法的基本原理及特点 10
2.3遗传算法的基本步骤 11
2.4遗传算法的应用关键 13
2.5本章小结 15
第3章遗传算法的MATLAB实现 16
3.1遗传算法工具箱总体介绍 16
3.2遗传算法工具箱函数应用 17
3.3本章小结 22
第4章PID控制器模型 24
4.1PID参数优化方法综述 24
4.2柴油机PID控制器模型 33
4.2.1测速环节 33
4.2.2柴油机 33
4.2.3执行器 34
4.2.4控制器 34
4.3本章小结 34
第5章遗传算法的PID参数优化设计及仿真 35
5.1遗传算法的PID参数优化策略 35
5.2PID控制器在SIMULINK中的仿真框图 36
5.3基于遗传算法优化柴油机调速系统PID参数 37
5.4柴油机调速系统仿真实验 39
5.5本章小结 42
结论 43
参考文献 44
致谢 46
附录1开题报告 47
附录2文献综述 52
附录3外文翻译 56
附录4（程序清单） 64
67
第1章绪论
1.1课题背景
PID调节器是最早发展起来的控制策略之一，因为它所涉及的设计算法和控制结构都是简单的，并且十分适用于工程应用背景，此外PID控制方案并不要求精确的受控对象的数学模型，且采用PID控制的控制效果一般是比较令人满意的，所以在工业实际应用中，PID调节器是应用最为广泛的一种控制策略，也是历史最久、生命力最强的基本控制方式。
调查结果表明在当今使用的控制方式中，PID型占84.5%，优化PID型占6.8%，现代控制型占有1.5%，手动控制型6.6%，人工智能（AI）型占0.6%。
如果把PID型和优化PID型二者加起来则占90%以上，这说明PID控制方式占绝大多数，如果把手动控制型再与上述两种加在一起，则占97.5%，这说明古典控制占绝大多数。
就连科学技术高度发达的日本，PID控制的使用率也高达84.%。
这是由于理论分析及实际运行经验已经证明了PID调节器对于相当多的工业过程能够起到较为满足的控制效果。
它结构简单、适用面广、鲁棒性强、参数易于调整、在实际中容易被理解和实现、在长期应用中已积累了丰富的经验。
特别在工业过程中，由于控制对象的精确数学
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