基于智能优化算法的控制器优化设计.doc

基于智能优化算法的控制器优化设计设计论文设论毕业任务书一、题目基于粒子算法的控制器优化设计二、指导思想和目的要求1、利用已有的专业知识,培养学生解决实际工程问题的能力;2、锻炼学生的科研工作能力和培养学生的团结合作攻关能力;三、主要技术指标1、熟悉掌握粒子群算法的基本原理;;四、进度和要求第01周----第02周:英文翻译;第03周----第04周:了解智能算法的发展趋势;第05周----第06周:学习粒子群算法;第07周----第09周:设计PID控制器系统结构;第10周----第11周:设计基于智能优化算法的控制器优化结构;第12周----第13周:搭建Matlab/SimulinkPID控制优化设计仿真程序,进行仿真、验证;第14周----第16周:撰写毕业设计论文,论文答辩;五、[M].、[M].,(第二版)[M].[M].[M].,[J].,18(4):214-217王骥程,[M].,[J].,20(4):97-100王万良,[J].,35(2):136-141谢晓锋,张文俊,[J].,18(2):129-134纪震,廖惠连,[M].,王正林,精通Matlab最优化计算[M].,牛奔,粒子群优化算法[M].[M].[M].[J].(06)[J].(84)[J].(5)[J].计算机工程与应用2004(5)[J].杭州师范学院学报2005(1)学生___________指导教师___________系主任___________摘要粒子群算法是一种基于群体智能的启发式全局搜索算法,粒子群算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点,倍受科学与工程领域的广泛关注,已经成为发展最快的智能优化算法之一。PID参数的寻优方法有很多种,各种方法都有各自的特点,应按照实际系统的特点选择适当的方法。本文主要研究基于粒子群算法的PID控制系统参数优化设计方法,主要工作如下:其一,选择被控对象,本文选取的控制对象为不稳定系统的传递函数,对控制系统进行仿真,并对结果进行分析。其二,根据粒子群算法的特点,设置算法中的相应参数,对PID的、、进行优化;其三,采用Simulink对优化后的控制系统进行仿真,得到系统优化后的响应曲线。通过对结果分析可知,将粒子群算法应用于PID参数优化设计是完全可行的。关键词:PID控制,粒子群算法,优化设计,SimulinkABSTRACTParticleswarmoptimizationisanemergingglobalbasedonswarmintelligenceheuristicsearchalgorithm,,easytoachieve,thecharacteristicsofstrongglobalsearchability,andhasneverwidefieldofscienceandengineeringconcern,,allkindsofmethodsallhavetheirowncharacteristics,ordingtothecharacteristicsoftheactualsystemchoosingp