自适应系统中的优化算法研究

第18卷第1期 系 统 仿 真 学 报© Vol. 18 No. 1 2006年1月 Journal of System Simulation Jan.， 2006

• 41 •自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

任子武，伞 冶

(哈尔滨工业大学控制与仿真中心，哈尔滨 150001)

摘 要: 为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针类(NiH)问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力大，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辨识的优点，具有重要的工程使用价值。 关键词: 遗传算法；参数辨识；非线性系统；有色噪声；M序列 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2006) 01-0041-03

Improved Adaptive Genetic Algorithm and its Application Research

in Parameter Identification

REN Zi-wu, SAN Ye

(Control & Simulation Centre, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)

Abstract: An improved adaptive genetic algorithm (IAGA) was proposed to avoid the premature problem and the slow convergence. Through the experiment of a typical Needle-in-a-haystack problem, the proposed algorithm shows its better global optimal ability and its faster convergence ability. Based on the above, the improved algorithm was applied to identify system parameter. The identification results show that this method has the advantages of high parameter identification precision, strong ability of resistance to the noise, good input signal generality and identification of the nonlinear system, so it has important practical values. Key words: genetic algorithm; parameter identification; nonlinear system; color noise; M sequence

算法分析　渗　

。ｌ与应用　

基于自适应遗传算法的控制器ＰＩＤ参数优化研究　

崔艳超陈虎　（天津航空机电有限公司天津３００３０８）　

摘要：针对传统遗传算法存在进化速度慢、局部搜索能力不足、易陷入早熟收敛等问题，本文在传统遗传算法的基础上采用一种自适应　遗传算￣（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ＡＧＡ），用于ＰＩＤ控制器参数优化问题。以某控带】器为例，仿真结果表明，采用自适应遗传算法优化后的　ＰＩＤ参数更精确、合理一些，大大提高了控制器的动态响应速度和控制精度。　关键词：ＰＩＤ自适应遗传算法控制器参数优化　中图分类号：ＴＰ２７３＋．２　文献标识码：Ａ　文章编号：１　００７—９４　１　６（２０　１　３）０７—００９６—０　１　

１引言　

ＰＩＤ控制是工业过程控制中应用最广的策略之一，因此ＰＩＤ控　

制器参数的优化成为人们关注的问题，它直接影响控制效果的好　

坏。目前传统遗传算法优化ＰＩＤ参数作存在一些不可避免的缺点和　

不足。例如早熟收敛问题、局部搜索能力不足、遗传算子的无方向性　

的缺点【ｌ】。传统遗传算法的这些缺陷和不足限制了遗传算法的进一　

步推广和应用，因此，对遗传算法的进一步研究和探讨是很有必要　

的。　自适应遗传算法通过建立适应度差值函数来适时调整交叉、变　异概率，遗传算子具有很强的自适应能力。自适应遗传算子可以根　

据种群的进化情况，随时调整进化策略及进化方向，大大提高了算　

法的局部搜索效率，从而防止早熟现象出现嘲。自适应遗传算法除了　

具有传统遗传算法的特点外，还具有以下新特点：（１）避免了早熟问　

题，具有较强的全局搜索能力。（２遂晚了锯齿问题，具有较强的局部　

搜索能力。（３）遗传算子操作具有方向性，具有较强的收敛性能。　

２自适应遗传算法优化控制器ＰＩＤ参数的仿真实验　

２．１仿真对象的选择　

采用某控制器为仿真对象，其响应特性为二阶传递函数：采样　

时间为１ｍｓ，输入指令为一阶跃信号。　

图１控制器的阶跃响应　Ｇ（ｓ）＝　２５　

电机驱动系统自适应控制算法研究

在现代工业和科技的快速发展中，电机驱动系统扮演着至关重要的角色。从工业自动化生产线到智能家居设备，从电动汽车到航空航天领域，电机驱动系统的高效、精准和可靠运行对于各种应用的性能和质量都有着决定性的影响。为了满足日益复杂和多样化的应用需求，提高电机驱动系统的性能和适应性，自适应控制算法成为了研究的热点。

电机驱动系统是一个复杂的动态系统，其性能受到多种因素的影响，如电机参数的变化、负载的波动、外部干扰等。传统的控制算法在面对这些变化和不确定性时，往往难以保证系统的稳定性和性能。例如，当电机的参数由于温度、磁饱和等因素发生变化时，固定参数的控制器可能会导致系统性能下降，甚至不稳定。因此，需要一种能够根据系统的实时状态和变化自动调整控制参数的算法，以适应不同的工作条件和环境。

自适应控制算法的基本思想是通过实时监测系统的运行状态，利用在线辨识或估计技术获取系统的相关参数和信息，并根据这些信息自动调整控制器的参数，以使系统始终保持良好的性能。常见的自适应控制算法包括模型参考自适应控制（MRAC）、自校正控制（STC）和自适应模糊控制等。

模型参考自适应控制是一种基于参考模型的控制方法。它将实际系统的输出与一个理想的参考模型的输出进行比较，通过调整控制器的参数，使得实际系统的输出尽可能接近参考模型的输出。在电机驱动系统中，可以将参考模型设定为具有理想性能的电机模型，通过不断调整控制器参数，使实际电机的性能接近理想状态。这种方法的优点是原理简单、直观，但对于模型的准确性和参数的辨识精度要求较高。

自校正控制则是通过在线估计系统的参数，然后根据估计值重新设计控制器的参数。它通常包括参数估计器和控制器设计两个部分。在电机驱动系统中，可以利用最小二乘法、递推最小二乘法等方法对电机的参数进行估计，然后根据估计结果调整控制器的参数。自校正控制具有较好的适应性，但计算量较大，实时性要求较高。

・现代设计与先进制造技术・　王倩李建勇　自适应遗传算法在柔性制造系统优化配……２５　

自适应遗传算法在柔性制造系统优化配置中的应用　

王倩，李建勇　

（北京交通大学机械与电子控制工程学院，北京１０００４４）　

摘要：针对柔性制造系统优化配置的闭排队网络模型设计变量多、耦合关系复杂等特点，采用了　

交叉概率和变异概率随进化代数自适应变化的遗传算法对其进行求解。经算例证明，采用此法　

后，不仅保持了遗传算法全局寻优的特点，而且搜索效率也显著提高。　关键词：柔性制造系统；优化配置；闭排队网络；自适应遗传算法　

中图分类号：ＴＨ１６５　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—１６１６（２００７）０１—００２５—０４　

柔性制造系统（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｓｙｓ．　ｔｅｍ，ＦＭＳ）是为了适应多品种、中小批量生产而产　

生的一种自动化技术，并在零件加工业以及与加工　和装配相关的领域得到了广泛的应用【１　Ｊ。　

ＦＭＳ优化配置即指在系统的初步设计阶段，　

通过合理地选择系统的各项主要参数，使其达到良　好的设计效果和生产性能。这一工作涉及到较多　

的投资额，风险较大，是初步设计中最重要也是难　度最大的任务之一。学术界和工程界一直在寻找　满足运行性能和技术要求前提下的最小投资方案。　

其中，仿真是最为普遍的一种工具，但其漫长的模　

型开发周期和输出分析困难给建模工作带来了很　大局限。因此，很多专家学者又开始了基于解析方　

法的研究。闭排队网络（Ｃｌｏｓｅｄ　Ｑｕｅｕｉｎｇ　Ｎｅｔ．　ｗｏｒｋｓ，ＣＱＮ）模型由于具有较快的求解速度和较　好的分析性能而被广泛采用　２。但该模型属于设　

计变量多、耦合关系复杂的有约束非线性混合离散　

优化问题，并且模型中的一些要素不能以显式形式　

给出，求解难度和计算量都非常大。自从Ｖｉｎｏｄ和　ＳＯｌｂｅｒｇ最早应用ＣＯＮ模型对ＦＭＳ的优化配置问　

题进行论述，并提出一种隐枚举算法（Ｉｍｐｌｉｃｉｔ