智能分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的研究.pdf

1、在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用比較廣泛的就是傳統(tǒng)PID控制器，控制技術(shù)已經(jīng)十分成熟，但是傳統(tǒng)的整數(shù)階PID控制器有其自身的弊端即只能對(duì)線(xiàn)性和時(shí)不變環(huán)節(jié)的控制對(duì)象進(jìn)行控制，而對(duì)非線(xiàn)性和時(shí)變環(huán)節(jié)整數(shù)階PID控制器的控制效果并不理想，分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的提出較好的解決了這些問(wèn)題。本文主要采用智能算法對(duì)分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的5個(gè)參數(shù)即Kp，Ki，Kd，λ，μ進(jìn)行優(yōu)化，文中可大致分為兩部分，第一部分主要講述了在理論上對(duì)分?jǐn)?shù)階pIλDμ控制器進(jìn)行參數(shù)整定的

2、方法。在第一部分中用于參數(shù)整定的方法主要有遺傳算法、模糊控制理論、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DNA計(jì)算。給出了各種算法的基本思想和步驟，并在每章最后都給出了仿真實(shí)驗(yàn)，充分證明了每種智能算法的可行性。遺傳算法是目前參數(shù)整定過(guò)程中用的比較成熟的一種算法，本文分別在時(shí)域和頻域兩個(gè)角度給出了遺傳算法整定分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器參數(shù)的步驟，時(shí)域主要根據(jù)ITAE標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)來(lái)尋找控制器的一組最佳參數(shù)，頻域主要根據(jù)幅值條件和相角條件來(lái)尋找最佳參數(shù)，介紹的比較全

3、面，詳細(xì)。然后將能處理模糊量的模糊控制方法用于分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的參數(shù)整定中，通過(guò)對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行模糊推理來(lái)尋找控制器的最佳參數(shù)組合，仿真結(jié)果表明了該參數(shù)整定策略的可行性。小波網(wǎng)絡(luò)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，將小波網(wǎng)絡(luò)用于分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的參數(shù)整定中是對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化PID控制器的改進(jìn)。通過(guò)使用小波網(wǎng)絡(luò)的反向傳播計(jì)算能力對(duì)分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。DNA計(jì)算是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新型仿生算法，DNA計(jì)算由于

4、計(jì)算上的高度并行性，以及能處理海量的數(shù)據(jù)，因此具有很廣泛的應(yīng)用前景，通過(guò)滿(mǎn)足DNA計(jì)算中的各種約束條件就能來(lái)找到控制器的一組最優(yōu)參數(shù)。
　　 論文的第二部分，主要介紹了分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的應(yīng)用及其硬件實(shí)現(xiàn)。在第二部分中，分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的主要應(yīng)用是用來(lái)調(diào)節(jié)載煤船上電機(jī)的速度，至于分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制器的硬件實(shí)現(xiàn)，基本的操作思想就是在μC/OS-Ⅱ操作系統(tǒng)下，以ARM為基礎(chǔ)來(lái)設(shè)計(jì)嵌入式PIλDμ控制器。在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天