一种云自适应粒子群优化的模糊PID控制器设计

摘要

研究控制器优化设计问题,工业过程控制中广泛使用的PID控制器,参数的选取可等效为优化问题;针对应用于励磁控制系统的PID控制器,为了有效寻找励磁控制系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于云自适应粒子群(CAPSO)算法的模糊PID参数优化策略;通过建立基于模糊控制的PID控制器模型,引入CAPSO算法来优化控制器中隶属度函数;粒子编码采用实数编码,粒子的维数与模糊控制系统的输入变量所被划分的模糊集合的数目与整个模糊系统的控制规则的数目有关,从而进行PID控制参数的实时优化;仿真结果表明基于该方法优化的控制系统与PID控制、模糊控制相比,具有超调量小、响应速度快、稳态误差较小等优点,提高了励磁控制系统的性能,具有一定的实用价值.