PDF《D的 自适应温 度控制 器》

9 5 %的值域 , 但 要继续收敛 到最佳值 ,所需时间较长.故提出组合遗传算法 ,即 以遗 传算法为基础,加 入进化策略(ES,EvolutionStrategy)和模拟退火算法 ( S A A ,s i m u l a t e d a n n e a l i n g ) 的某些思想和算 子 ,构成新 的算 法 ,大大改善算法在 后期 的收敛性. 进化策略 的显著特点是采用 浮点数 编码 ,在不降 低算法速度 的基础上提高 了算法的精度 . 模拟退火算法是基于金属退火 的机 理而建立起 的一种全局最优化方法 .其特点是 : (

1 )与局部搜 索算 法相 比,可望在较短 时间求得 更优近似解 ;

(

2 )允许任 意选取初始 解和 随机数序列 ,使求解 组合优化问题 的前期工作量大大减少 ;

(

3 )S A A的解 总是 随规模 N增大而趋 于稳定 ,且 不受初始解 的随机数序列的影响. 冷却进度表是选取模拟退火算法应用 的关键之一 . 冷却进度表 T ( t )是用于控制算法进程 的一组参数 的 集合 ,包括控制参数的初值及其衰减 函数 ,对应 的Ma p r o n 链 的长度的停止准则 . 经典模拟退火算法 的降温方式为: r r ( t ) = T d l g (

1 + t ) 而快速模拟退火算法 的降温方式为: T ( t ) : T o / (

1 + t ) .

2 0 当系统需要采用 P I D控制时 ,这三个参数为实数 值 ,故采用二进制编码 ,又因为进行多参数优化 ,故 采用多参数映射编码. 考虑到要有充分 的搜索 空间 、搜 索效率和精度要 求 ,每个参数用 8位无符号二进制码表示 ,三个参数 串接在一起 构成一个完 整的染色体 ,从而构成遗传空 间中的个体. 群体样本数 n 取30,交叉概率 P c 取0.85,变异概率 P m取0.0l.设PID参数变化范围是 [

0 .

0 l ,

2 】 . 目标函数 为:ITie( f ) J t d t = m i n 则适应度 函数 的选取为 F = I / J ,采样周期 T o =

0 .

1 s , 采用 P I D控制器对它进行控制用遗传算法优化 P I D参数,冷却进度表 T( t )采用快速模 拟退火算法的降温 方式 , 经过 l

6 次迭代 收敛于最大适 应度值

1 .

1 8

4 2 处.得到的 P I D参数分别 为:Kp=I.839;

KI=1.478;

KD=0.672.经实验室实验结果表 明 ,超 调量小 ,尤 其是 恒温 阶段抗干扰能力极 强.

4 模糊 控制器 模糊控制是以人在动态过程 中的思维方式为基础 , 将操作人员 的操作经验概括抽象成一系列 的条件语句 , 并借 助计算机 手段完 成过程控制 的方法 .它具有不依 赖 对象 的数 学模 型 ,控制动态响应好 ,超调小 ,鲁棒 性强等优点. E 、E C 、U分别为偏差 e 、 偏差率 e 和输 出控制量 U的语言变量 ,其取值分别为 : E = { P L ,P M,P S ,P O ,N O ,N S , NM,N L } E C = { P L ,P M, P S ,

0 , N S ,N M,N L l U = { P L ,P M,P S ,

0 ,N S ,N M,N L } 其论域等级划分为: E = ( 一6,一5,一4, 一3,一2, 一l,一0,+0,l,2,3,4,5,6) E C = ( -

6 , -

5 , -

4 , 一3,一2,一1,0 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ) U= ( 一7,一6,一5,一4, 一3,一2,一1,0 ,

1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,

6 ,7 ) 精确量的

1 4个等级对于 8个模 糊状态的隶属度 采用正态分布 ,模糊变量 e 的赋值如表

1 所示. 同理 ,可得模糊 变量 e c 和 u的赋值表 .然后根据 专家知识和操作人员 的经验 ,抽象成一系列不精确 的