基于粒子群优化算法的多目标PID控制器满意优化

摘要

本文提出了一种工业过程控制中用高阶模型精确描述的被控对象的多目标PID控制满意优化方法.基于镇定边界线,在kp-ki-kd上得出PID控制器的3D参数镇定空间.基于Pareto最优理论,对粒子群优化算法中个体极值和全局极值选取方法作了改进,给出一种基于参数镇定空间的多目标PID控制器满意优化算法.数值算例表明,对被控系统过渡时间和超调量进行多目标满意优化,得出了完整的Pareto非劣最优解集,可供决策者根据对不同指标的满意度要求选择相应的控制器参数.