基于人工蜂群算法的直流电机pid控制器设计与仿真学士学位论文(编辑修改稿)

基于人工蜂群算法的直流电机pid控制器设计与仿真学士学位论文(编辑修改稿)内容摘要：

等等。 根据控制结构，我们将自动控制系统分为开环控制和闭环控制两类。 控制器、传感器、变送器、执行器、 I/O 接口构成控制系统 的基本单元。 被控系统连接传感器再连接变送器加载到控制器，而控制器连接输入输出接口和执行器。 由于控制系统不同，其传感器、变送器、执行器的不同有所体现，比如，恒温箱需要温控传感器，电子体重计需要压力传感器。 由于仅仅依靠生产工艺的更新和制造材料的升级，直流电机控制器的各个性能指标总会提高至一个临界值，当达到了这个临界值的时候，我们无法再进行优化，或者说，再进行优化越加困难。 所以，我们换一种渠道，应用新的算法去提高直流控制系统的性能指标或许可以收到事半功倍的效果。 6 本论文的主要内容 本论文对直流电 机 PID 控制器进行了总体的描述，并且使用人工蜂群算法加以优化设计于仿真，以实现稳定，高效，便利的直流电机控制。 论文详细介绍了可编程序控制器的背景发展，论文提出了一个方案，并且介绍了它的硬件电路，编程及实现方法。 第二章 基于人工蜂群算法的直流电机 PID 控制器相关基础理论 直流电机 PID 控制器相关参数 PID 调节器包括三个基本参数：比例调节 P、积分调节 I 以及微分调节 D。 比例控制 P P（比例）控制是 一种非智能化控制方式，这种控制方式中，控制器输出正比于输入。 用单一的比例控制势必 会造成系统输出的稳态误差。 因而这是一种最简单的控制方式。 积分控制 I 7 引入积分控制主要是为了消除系统的稳态误差。 积分控制就是将输入信号积分后由比例控制调比之后再输出。 当系统进入稳态后存在稳态误差，这样的系统就叫做有差系统，需要积分控制来控制其稳态误差。 由于积分项是误差对时间的积分，时间越长，积分项越大。 这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。 当积分控制和比例控制相结合，我们就可以使得系统顺利进入稳态，并且进入稳态后没有 稳态误差。 这就是 PI 控制器。 微分控制 D 将输入误差进行微分运算后，经过放大后输出。 这就是微分控制。 有的元件惯性较大或者滞后作用较强，容易抑制误差。 这样控制变化滞后，误差变化超前。 使得系统调节出现振荡甚至失稳。 为了解决这个问题我们将微分控制引入控制器。 再配合比例控制就能提前将消除抑制误差的控制，这样就避免了控制中出现很大的超调量。 所以 PD 控制器适用于大惯性滞后性质的被控系统，起到稳定系统动态特性的作用。 8 人工蜂群算法的基本原理 诺贝尔奖得主奥地利人 Frish 发现， 在自然界中，虽然各社会阶层的蜜蜂只能完成单一的任务，但是蜜蜂通过摇摆舞气味等多种信息交流方式，使得整个蜂群总是能很自如地发现优良蜜源 (或花粉 ) ，实现自组织行为。 Seely于 1995 年提出了蜂群的自组织模拟模型。 土耳其 Erciyes 大学的 于 20xx 年首先将人工蜂群算法应用于多峰值函数的数值优化上。 关联食物源的雇用蜂，选择食物源的观察蜂，探索新食物源的侦查蜂是工蜂蜂群的几种不同的工种。 当我们运用人工蜂群算法的时候，最开始先模仿侦查蜂找到目标，随后，模仿雇用蜂和观察蜂对目标进行开发利用。 当 目标没有利用价值的时候，对应的雇佣蜂又变成新的侦查蜂。 这种算法里面，目标位置叫做一个可行解，目标数量表示解的质量。 雇用蜂和目标之间总是一一对应的函数关系。 蜂群算法在运行中分为四个时期，分别为初始化时期、雇佣蜂时期、观察蜂时期、侦查蜂时期。 初始化时期 初始化时期 : 利用侦察蜂初始化所有代表食物源的向量 ( )， M为雇佣蜂的数量，设定控制参数。 每个食物源 都含有 n个待优化变量( )这些向量将要被优化，从而使得目标函数最小化。 可以利用下式进行初始化： (21) 9 其中 和 是参数 取值的上下限。 雇佣蜂时期 雇佣蜂时期：雇佣蜂 对记忆中的食物源进行定位，然后在食物源附近搜索通过比对，找到更好的食物源。 当雇佣蜂找到一个食物源之后，会 对这个食物源进行量化评估，即评估适应值。 此处，它们可以采用下述公式来确定邻居食物源： (22) 其中 是一个随机选择的食物源， i 是随机选择的一个位置索引， 是一个[a,a]之间的一个随机数， a 决定了临域搜索的区间度。 当产生新的食物源之后，会计算出它的适应值，并且在 和 之间应用贪心法做出选择。 解的适应值应保持 非负，如果有负值的情况，可以通过下式转化为最小化问题来求解： (23) 其中 是待解问题的目标函数值 (对应蜜源 的适应度值 )。 观察蜂时期 观察蜂时期：观察蜂是 非雇佣蜂的其中一种。 观察蜂会进入巢穴中分享等待他们的雇用蜂的食物源信息。 观察蜂会根据这些信息进行一种随机的选择。 为此，需要一种基于适应值的选择方法，如轮盘赌。 被选中的概率 可以用下述表达式计算： (23) 或 (24) 10 当食物源 被一只观 察蜂选中后，利用 (22)式产生邻居食物源 ，再计算其适应值。 在雇佣蜂时期，在 和 之间用贪心法来做出选择。 因此，更多的观察蜂会选择富源并反馈回积极信号。 11 侦查蜂时期 侦查蜂时期：侦察蜂是另一种非雇用蜂。 这种蜜蜂是的工作就是随机搜索食物源。 如果雇佣蜂通过实现给定的尝试次数之后，仍然未能提高解的质量，则雇佣蜂就变成为侦察蜂，其拥有的解就会被放弃。 （尝试次数是由 ABC 使用者事先给定的，称为 “放弃阈值”（ abandonment criteria））转换后的侦察蜂开始随机搜索新的解，比如，如果被放弃 了，那么原来拥有的雇佣蜂就会利用（ 21）式来产生新的解。 因此那些随机产生的贫源或者近期形成的贫源就会被放弃，产生消极的信号，以来平衡积极的信号。 小结 蜂群智慧的形成有以下几个步骤： ， 播，即相互交换适应度信息。 其中第二个过程是极为关键的。 这个过程中，雇用蜂起到记忆作用，观察蜂起到筛选作用，侦查蜂起到探索作用。 基于这样的分工，就很容易达到局部最优，进而达到整体最优。 这类似于牛顿迭代法，通过无限次的迭代，找到最终的最正 确的解。 同样，用人工来模拟这个过程，就很容易找到最优的控制参数。 第三章 直流电机 PID 控制方案的选择与论证 PID 控制及部分参数指标简述 12 PID 控制就是比例积分微分控制。 工业实际中的比例、积分、微分控制，简称 PID 控制，又称 PID 调节。 至今， PID 控制问世已经长达七十年之久，由于它的结构相对简单、相对较为稳定、工作相对可靠、调整相对方便，于是成为了主要的工业控制技术之一。 如果当我们无法完全掌握 被控对象的结构和参数，或 者，我们无法得到其 精确的数学模型， 这时，其它控制技术的理论难以采 用 ， 那么，我们只能 依靠经验和现场调试 来完成对系统控制器的结构和参数的确定工作 ， 而此时最方便的方式就是运用 PID 控制。 也就是说即使 我们不 能 完全了解 被控对象及其控制系统 ， 或者说没有有效的测量方式来确定控制系统的参数和结构时 ， PID控制技术成为不二选择。 PID 控制， 在 实际中 分为 PI和 PD控制 两种。 PID 控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 阶跃响应 将一个阶跃信号输入系统，经过系统内一系列的传递函数之后的输出就叫阶跃响应。 稳态误差 既然是说系统的稳态误差 ，首先必须是系统进入了稳态。 而这个误差就是实际的输出与预先期望值的距离。 上升时间 系统从启动开始到进入稳态终止，这一个时间段称为上升时间。 控制系统性能 稳定性：阶跃响应是否具有收敛性，是控制系统是否具有稳定性的判定依据。 准确性：稳态误差值可以用来作为评判控制系统准确性的量化标准。 快速性：系统所用的上升时间和其快速性能成反比。 13 PID 控制的分类 从控制系统的结构上来分，可以将 PID 控制系统分为以下两类：开环控制、闭环控制。 开环控制 没有反馈回路的 控制叫做开环控制。 由于被控对象的输出量没有经过回路反馈进行二次输入，所以不会影响到控制器的输入量。 闭环控制 有反馈的控制系统叫做闭环控制系统。 分为正反馈和负反馈。 经反馈后与输入信号产生叠加的叫做正反馈，反之，为负反馈。 有正反馈的控制系统叫正反馈系统，反之亦然。 一般的反馈都是负反馈，比如说，恒温箱，检测到箱内温度高，就降低温度，检测到箱内温度低，就升高温度。 下面举个几个简单的例子 : ，学生练习了。 ，学生做完了。 老师收上来改，发现做的很好，就表扬了他，于是 这个同学越学越好。 ，学生做完了。 老师收上来改，发现做的很好，就表扬了他，于是这个同学开始飘飘然，之后的成绩一落千丈。 ，学生做完了。 老师收上来改，发现做的很差，就批评了他，于是这个同学开始发奋学习，之后的越学越好成为优等生。 14 ，学生做完了。 老师收上来改，发现做的很差，就批评了他，于是这个同学开始觉得老师故意刁难他，就更加不愿意学习了。 例 1 就是没有反馈属于开环控制，后面 4个就是有反馈属于闭环控制。 其中，例2 例 5中，学生做 完作业，这一个反应，带来的老师表扬或批评的反应，再次引起的学生的反应和原先学生的学习态度正相关，这就是正反馈；例 3例 4中，学生做完作业，这一个反应，带来的老师表扬或批评的反应，再次引起的学生的反应和原先学生的学习态度负相关，这就是负反馈。 PID 控制的特点 普通开关的合闸开闸只能完成电机的启动和结束的过程，而应用 PID 控制可以使电机保持恒定转速，并且能在完成启动后快速达到恒定转速。 这样，在工业生产过程中，我们运用 PID 控制技术可以更加充分的达到电机的稳定和高效。 PID 控制器的基本结构 PID 实质上是一种为工业电机控制而设计的控制器。 主要包括比例环节（ P），积分环节（ I），微分环节 (D)，被控对象、加法器、存储器以及输入输出设备等。 如图 31，常规 PID 的基本结构。 图 31 常规 PID 控制器结构原理图 15 spy(t) y(t) e(t)u(t)(31) ()01( ) [ ( ) ( ) ) ]t etp t ditdu t K e t e t d TTd  e(t)=ysp(t)y(t) PK iT dTe(t)3(s+T) PK()()01( ) [ ( ) ( ) ]i etp p t ditdu t K e e t d t TTd  ( ) ( ) ( )p ape t by t y t上图即常规 PID 控制器结构原理图，系统的主要部分分为 PID 控制部分（包括比例环节 P、积分环节 I、微分环节 D）和被控对象组成。 这是一种线性控制器，根据设定值 和实际输出值 构成偏差 ，将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制 量 ,对被控对象进行控制。 控制器的输入输出关系可描述为： 式中 ， 为比例系数， 为积分时间常数， 为微分时间常数。 比例作用 控制系统中存在这一个偏差信号 ，若不及时控制这个偏差信号将会引发超调问题。 为了控制这样一个超调问题，我们在控制器中加入比例作用，这样就能及时的反映偏差信号，以使控制速度达到最快，这样偏差信号将会逐渐衰减。 图(受控目标的传递函数均为： 1/ ， )反映了 增大，误差减小，振荡加剧，超调量变大。 针 对这个问题，我们对控制器做一个修正。 针对设定值控制中的超调问题， Hang 进算法。 通过在比例控制中引入设定值加权系数 b，将 PID 控制器修正为 （ 32） 其中：。 从这个表达式可以看出通过调节设定值信号的 比例增益，减小相应的动态相应以克服超调问题。 16 ()yt ()spYt()ut()et 0u 0e000[。