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蚁群算法在PID控制中的应用及其参数影响作者：孙铁成张思敏李超波来源：《现代电子技术》2015年第20期摘要：鉴于传统PID参数整定方法的不足，提出了一种采用蚁群算法优化选取PID控制参数的方法。
通过建立数学模型将PID控制参数选择问题抽象成路径选择问题，从而将蚁群算法成功的应用于PID参数优选，并对寻优过程进行了仿真。
将结果与常用的临界比例度法整定的结果进行了比较，发现基于蚁群算法的PID参数优选方案可使系统超调量大幅减小，并明显缩短系统调节时间，具有良好的应用前景。
此外，讨论了蚁群算法中的关键参数对算法性能的影响，对比了不同参数下算法的收敛速度和求解质量。
关键词： PID控制；蚁群算法；信息素；参数优选中图分类号： TN911⁃34； TP301.6 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2015）20⁃0020⁃06Application and parameter influence of ACO in PID controlSUN Tiecheng， ZHANG Simin， LI Chaobo（Key Laboratory of Microelectronics Devices and Integrated Technology， Institute of Microelectronics， Chinese Academy of Science， Beijing 100029， China）Abstract： In view of the deficiencies of traditional PID parameters tuning method， a new method to optimize and select PID control parameters by means of ACO （ant colony algorithm） is proposed， in which the selection problem of PID control parameters is abstracted into the routing selection problem by building a mathematical model， thus ACO is applied successfully to PID parametric optimization and the optimizing process is simulated. It is found by comparing with tuned results of common critical proportioning method that the PID parameter optimization scheme based on ACO can reduce system overshoot significantly and shorten tuning time of system obviously， and has a great application prospect. In addition， the influence of key parameter in ACO on algorithm performance is discussed， and convergence velocity and solution quality of the algorithm with different parameters are compared.Keywords： PID control； ant colony algorithm； pheromone； parameter optimization0 引言PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单易实现、鲁棒性好、可靠性高、不依赖被控对象的数学模型，因此至今仍然是工业控制领域应用最广泛的控制方式。
基于二进制蚁群算法的自适应pid控制器优化设计与整定方法(一)基于二进制蚁群算法的自适应PID控制器优化设计与整定方法什么是二进制蚁群算法概述二进制蚁群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了蚂蚁的行为来求解最优解。
工作原理二进制蚁群算法从一个随机初始位置出发，每个蚂蚁根据环境信息(可能是信息素浓度等)进行状态转移，最终蚂蚁群汇聚于最优解。
什么是自适应PID控制概述自适应PID控制是一种能够根据当前情况自动调整参数的PID控制器，它能够适应不稳定和时变的系统，提高控制效果。
工作原理自适应PID控制通过监测系统的反馈信号和误差信号，实时调整三个控制参数(Kp,Ki,Kd)，从而实现对控制系统的自适应调整。
二进制蚁群算法优化自适应PID控制器设计过程确定目标函数二进制蚁群算法需要定义一个目标函数来评价每个解的优劣。
在优化自适应PID控制器的设计过程中，目标函数可设为系统稳态误差和超调量的加权和。
确定决策变量决策变量即为自适应PID控制器的三个参数(Kp,Ki,Kd)，在进行优化时需要设定搜索空间和决策变量的范围。
生成蚁群通过二进制编码的方式生成蚁群，每只蚂蚁代表一个可能的解。
初始时将所有蚂蚁放入搜索空间中的某一点。
定义状态转移概率将每个蚂蚁的二进制编码转化为实际控制器参数，使用目标函数评价其性能后，定义状态转移概率，采用轮盘赌等方式进行状态转移，模拟蚂蚁的寻找路径过程。
更新信息素浓度每次蚂蚁找到更优的解时，释放一定量的信息素，更新信息素浓度，使得其他蚂蚁更容易找到更优解。
迭代搜索通过多次迭代搜索，蚂蚁群汇聚于最优解，同时得到了最优自适应PID 控制器的参数值。
总结本文介绍了二进制蚁群算法和自适应PID控制的概念和工作原理，并给出了基于二进制蚁群算法的自适应PID控制器优化设计过程。
该方法通过模拟蚂蚁的行为进行搜索，能够快速找到最优控制器参数。
通过运用该方法，可大幅度提高控制系统的稳定性和性能。
实际应用基于二进制蚁群算法的自适应PID控制器优化设计与整定方法已经在许多领域得到了广泛应用。
基于蚁群算法的PID参数寻优
李小珂;韩璞;刘丽;李志涛
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2003(000)0z1
【摘要】蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法用于离散空间问题的求解取得了较好的结果.该文将蚁群算法引入连续空间,研究了基于蚁群算法的PID参数优化问题,给出了仿真实例,结果表明蚁群算法用于解决连续空间优化问题是可行且有效的.蚁群算法具有较好的鲁棒性,它采用分布式计算,具有本质并行性.
【总页数】3页(P366-368)
【作者】李小珂;韩璞;刘丽;李志涛
【作者单位】华北电力大学动力工程系,河北保定 071000;保定热电厂,河北保定071000;华北电力大学动力工程系,河北保定 071000;保定热电厂,河北保定071000;华北电力大学动力工程系,河北保定 071000;保定热电厂,河北保定071000;华北电力大学动力工程系,河北保定 071000;保定热电厂,河北保定071000
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于NSGA-Ⅱ算法的ECPT系统PID参数寻优及输出稳压控制 [J], 苏玉刚;陈苓芷;唐春森;马浚豪;呼爱国
2.基于粒子群和细菌觅食优化算法的直流电动机控制系统的PID参数寻优 [J], 杨洋;王秀芹
3.基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优 [J], 李恒;郭星;李炜
4.基于蚁群算法的交流永磁伺服系统控制器参数寻优研究 [J], 陶涛;林荣文;李伟起
5.基于多种群遗传算法的液压系统PID参数寻优 [J], 马浩兴;王东红;罗文龙
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基于蚁群算法的PID参数的二次整定和优化
陈洋;涂琴;张海如
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)010
【摘要】本文利用二次蚁群算法求解PID参数整定的优化问题,使PID参数寻优速度更快,同时又避免了一次蚁群算法在循环足够的次数后,优化速度已经很小的缺点,能够快速、准确地获得更优的比例、积分及微分参数值,该途径易于实现系统的动态性能指标,并且提高了寻优的速度和精度,实现了系统阶跃响应稳、准、快的性能指标.
【总页数】3页(P59-60,121)
【作者】陈洋;涂琴;张海如
【作者单位】430081,湖北省武汉市,武汉科技大学信息科学与工程学院;430081,湖北省武汉市,武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心;430081,湖北省武汉市,武汉科技大学信息科学与工程学院;430081,湖北省武汉市,武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心;430081,湖北省武汉市,武汉科技大学信息科学与工程学院;430081,湖北省武汉市,武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于粒子群优化算法对PID参数的优化整定 [J], 董楠楠;夏天;王长海
2.基于优化函数的PID参数整定技术在液压振动台上的应用 [J], 谢海波;杜泽锋;卢俊廷;张泰龙;杨华勇
3.基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法 [J], 胡黄水;赵思远;刘清雪;王出航;王婷婷
4.基于多种群风驱动优化算法的PID参数整定 [J], 任久斌;曹中清
5.基于混沌蚂蚁群算法的PID控制器的参数整定 [J], 李丽香;彭海朋;王向东;杨义先
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基于粒子群优化算法对离散PID控制器参数进行优化的研究与分析摘要：目前，PID控制器已经广泛应用于工业控制中，而计算机控制系统又广泛应用于现场环境中。
针对已有的控制对象，如何设计控制性能良好的离散PID控制器，即如何找到一组最合适的离散PID控制器参数已经变得非常重要。
本文采用粒子群优化算法，在二次型性能指标下对离散PID控制器的控制参数进行优化并给出了优化结果。
通过仿真研究与分析，采用粒子群优化算法可以得到PID控制器的最优参数，且在二次型性能指标下控制效果较好。
关键词：粒子群优化算法PID控制器二次型指标参数优化1. 引言在过去的几十年里，PID控制器在工业控制中得到了广泛应用。
在控制理论和技术飞速发展的今天，工业过程控制中95%以上的控制回路都具有PID结构，并且许多高级控制都是以PID控制为基础的。
PID控制器作为最早实用化的控制器已有70多年历史，尽管自1940年以来，许多先进控制方法不断推出，但PID 控制器以其结构简单，使用中参数容易整定，对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点，仍被广泛应用于冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程控制中。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。
它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。
PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是实验凑试法，它主要依赖调试经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。
二是理论计算整定法，它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。
这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改[1]。
但根据参数凑试法得出的控制器参数的控制效果并不是很理想，而手动调整控制器参数找到较优值费时又费力，因此利用一种优化算法对控制器参数进行优化是非常必要的。
为此，本文采用粒子群优化算法，在二次型性能指标下对离散PID 控制器的控制参数进行优化并给出了优化结果，同时通过仿真进行研究与分析。
基于进制蚁群算法的自适应pid控制器优化设计与整定方
法
自适应PID控制器是一种根据系统状态自动调整PID参数
的控制器。
进制蚁群算法是一种模拟蚁群行为的优化算法，可以应用于PID控制器参数的优化。
基于进制蚁群算法的自适应PID控制器优化设计与整定方
法可以按照以下步骤进行：
1. 确定控制系统的目标和性能要求，包括稳定性、快速性
和精确性等指标。
2. 设计PID控制器结构，包括选择合适的比例系数、积分
系数和微分系数。
3. 将PID控制器的参数表示为进制形式，即通过进制编码
将参数转化为二进制形式。
4. 初始化进制蚁群算法中的参数，包括蚂蚁数量、迭代次数和信息素浓度等。
5. 利用蚁群算法搜索最优的PID参数组合，通过信息素的分布和挥发，蚂蚁在参数空间中搜索最优解。
6. 根据蚁群算法的搜索结果，更新PID控制器的参数。
7. 在实际控制系统中进行仿真或实验，评估优化后的PID 控制器的性能。
8. 根据实际反馈结果，对PID控制器进行进一步的调整和优化。
通过以上的步骤，基于进制蚁群算法的自适应PID控制器优化设计与整定方法能够根据系统的需求和性能要求，自动搜索最优的PID参数组合，提高控制系统的稳定性和性能。
同时，由于进制蚁群算法的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解的问题，提高了优化的准确性和效率。
第26卷 第6期2019年6月仪器仪表用户INSTRUMENTATIONVol.262019 No.6基于莱维飞行的改进蚁群算法的PID参数优化孙 悦，何同祥（华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003）摘 要：针对蚁群算法存在易于过早地收敛并陷入局部最优的问题，应用莱维飞行搜索模式对蚁群算法改进，改变蚁群算法寻优过程中的信息素更新方式，并将改进后的算法应用于过热汽温控制系统。
仿真结果表明，利用改进算法整定的PID参数，减小了超调量，缩短了过渡时间，整定效果更优。
关键词：PID控制；蚂蚁算法；莱维飞行；参数优化；改进算法中图分类号：TP273 文献标志码：AOptimization of PID Parameters Based on Improved AntColony Algorithm for Levy FlightSun Yue ，He Tongxiang（School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Hebei, Baoding, 071003, China）Abstract：Aiming at the problem that the ant colony algorithm is easy to prematurely converge and fall into local optimum, the Levy flight search mode is applied to improve the ant colony algorithm, and the pheromone update method in the ant colony al-gorithm optimization process is changed, and the improved algorithm is applied. Used in superheated steam temperature control systems. The simulation results show that the PID parameters adjusted by the improved algorithm reduce the overshoot and shorten the transition time, and the tuning effect is better.Key words：PID control；ant colony algorithm；levy flight；parameters optimization；improved algorithm比例—积分—微分（PID）控制器以其原理简单、性能良好等优点一直被工程人员青睐，如何选取最优的PID控制器参数成为改善控制器性能，提高控制品质的关键。
第8卷 第5期 中 国 水 运 Vol.8 No.5 2008年 5月 China Water Transport May 2008收稿日期：2008-03-30作者简介：李楠，浙江海洋学院机电工程学院。
蚁群算法在PID 参数优化中的应用研究李 楠，胡即明（浙江海洋学院 机电工程学院，浙江 舟山 316000）摘 要：本文介绍了蚁群算法的基本原理，将蚁群算法应用到了PID 控制的参数优化问题中，并详细给出了基于蚁群算法的PID 控制参数优化算法的实现步骤。
为了验证本文算法的可行性，我们对文献[1]中的例子进行了仿真，并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID 控制参数优化结果进行了比较，发现：基于蚁群算法的PID 参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID 参数优化算法。
关键词：蚁群算法；PID 控制；遗传算法；信息素中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2008）05-0101-03一、引言在控制系统中，PID （比例-积分-微分）控制是控制器最常用的控制规律。
PID 控制早在20世纪30年代末期就已经出现，但由于其具有算法简单、鲁棒性好及可靠性高等优点，所以在控制工程领域里至今还是具有很强的生命力。
在PID 控制中，PID 参数K p ，T i 和T d 的整定是决定整个PID 控制系统性能优劣的关键环节。
因此，PID 参数的整定和优化问题一直倍受人们的关注。
在过去的几十年里，已经形成了一系列的PID 参数优化算法。
如，经典的Ziegler—Nichols （ZN）[2]算法，基于遗传算法的PID 参数优化设计[3]等。
其中，基于遗传算法的PID 参数优化设计是一种利用仿生优化算法对PID 控制进行参数优化的设计方法，这是一种全新的设计思想，已经逐渐成为PID 应用领域中的一个新的研究内容。
另一方面，蚁群优化是Marco Dorigo 等学者在真实蚂蚁觅食行为的启发下提出的一种具有高度创新性的元启发式算法[4]。
蚁群算法及其对PID参数优化的研究的开题报告题目：蚁群算法及其对PID参数优化的研究一、研究背景和意义PID控制是工业自动化中最为普遍的一种闭环控制方法，而PID控制的效果则取决于控制器的参数调整。
传统的PID参数调整方式主要为试错法和经验法，这种方法往往需要经过大量的试验才能确定最优参数，耗费时间和精力。
而蚁群算法是一种新兴的优化算法，能够在较短时间内找到全局最优解，因此将蚁群算法应用于PID参数优化具有较大的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法本研究将采用蚁群算法对PID控制器的三个参数进行优化，以减小系统误差和提高控制精度。
具体地，研究内容包括以下几个方面：1. 蚁群算法及其基本原理的介绍；2. PID控制器的结构及参数调整方法的综述；3. 蚁群算法在PID参数优化中的应用；4. 研究控制系统模型及实验装置并进行相关参数测定；5. 进行模拟仿真实验及实际系统实验，比较蚁群算法与其他方法的优缺点；6. 分析蚁群算法在控制器的参数调整中的适用性和效果。
三、研究预期成果本研究旨在探究蚁群算法在PID参数优化中的应用效果，为工业控制领域提供新的优化方法和技术手段。
预期成果包括以下几点：1. 对蚁群算法及其在PID参数优化中的应用进行深入分析和研究，提高对该算法优化性能的认识；2. 基于该算法，在控制系统中实现PID参数在线优化，提高控制精度；3. 通过对比实验，评估蚁群算法与其他常见的PID参数调整方法的优劣；4. 对蚁群算法在控制器的参数调整中的适用性和效果进行分析。
四、研究进度安排1. 第一阶段：文献调研和算法学习，熟悉相关理论知识；2. 第二阶段：建立控制系统模型及实验装置，并进行相关参数测定；3. 第三阶段：基于蚁群算法，进行模拟仿真实验，分析优化效果；4. 第四阶段：进行实际系统实验，并比较蚁群算法与其他方法的优缺点；5. 第五阶段：总结研究成果，撰写论文。
预计完成时间为7个月。
基于自适应蚁群遗传混合算法的 PID 参数优化王晓瑜;原思聪;李曼【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点，提出基于自适应蚁群遗传混合算法的 PID 参数优化。
先用遗传算法获得 PID 参数的初值，再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则，最终搜索出 PID 参数的最优值。
仿真结果表明，对于给定的被控对象，相比于 GA 和 ACS 算法，该算法搜索出的 Kkp、Kki 、Kkd 最优，系统响应时间短，动态性和稳定性佳，说明该方法整定出的 PID 参数值具有最优性。
对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。
%This paper proposed a method of self-adapted ant colony algorithm and genetic algorithm for the optimization of pa-rameters of PID controller.This method overcame genetic algorithm’s defects o f repeated iteration,ant colony algorithm’s de-fects of got stagnation.This algorithm got initialized pheromone applying genetic algorithm to get PID parameters.Then ran an improved ant colony algorithm,adjusted the influence of each ant to the trail information updating and selected probabilities of the paths.Eventually,obtained the optimal value of PID parameters.For a given system,the results of simulation experiments which compare with Z-N,GA and ACS,the response time is greatly reduced.at the same time the system has good performance and stability.It illustrate thatthe method is more optimality for setting the value of PID .The experiments show that it also can be used for other process widely.【总页数】4页(P1376-1378,1382)【作者】王晓瑜;原思聪;李曼【作者单位】西安建筑科技大学机电工程学院，西安 710055; 西安外事学院工学院，西安 710077;西安建筑科技大学机电工程学院，西安 710055;西安外事学院工学院，西安 710077【正文语种】中文【中图分类】TP391.7【相关文献】1.基于遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制 [J], 彭沛夫;林亚平;胡斌;张桂芳2.基于自适应遗传算法的控制器PID参数优化研究 [J], 崔艳超;陈虎3.基于自适应遗传算法的改进PID参数优化 [J], 刘明;王瑞4.基于遗传蚁群算法的电厂主蒸汽温PID参数优化与控制仿真研究 [J], 王磊5.基于自适应遗传算法的控制器PID参数优化研究 [J], 崔艳超;陈虎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群算法的PID控制参数优化
尹宏鹏;柴毅
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)017
【摘要】蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用的分布式并行计算机制特别适用于组合优化问题(COP)的求解.在简要介绍蚁群算法的基础上,针对PID控制参数整定问题提出了一种基于蚁群算法的PID参数优化策略,并给出了该算法的具体实现步骤.仿真试验结果表明同传统的Ziegler-Nichols(ZN)法、遗传算法优化整定的结果进行比较,系统单位阶跃响应的超调量σ分别减少了51.5%和22%和调整时间瓦分别减少了61.4%和67.5%,动态和稳态性能进一步改善,进而验证了该方法的可行性和有效性.
【总页数】4页(P4-7)
【作者】尹宏鹏;柴毅
【作者单位】重庆大学,自动化学院,重庆,400044;重庆大学,自动化学院,重
庆,400044
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于蚁群算法的倒立摆系统PID控制器设计 [J], 李巍巍;张海彪;王光辉;牛陆陆
2.基于蚁群算法的再热汽温预测PID控制器参数优化 [J], 明学星;王建国;吕震中
3.蚁群算法在PID控制器参数优化中的应用研究 [J], 陈书谦;张丽虹
4.基于蚁群算法的PID控制器参数优化研究 [J], 陈阳;杨敏
5.基于蚁群算法分数阶PID控制器在温度控制系统的应用 [J], 刘智城;杨向宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群神经网络的工业自动化PI D参数优化孙琼琼;郭静博【摘要】针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点，提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法（ACO-RBFNN）。
ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入，系统输出为RBF神经网络期望输出，通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化，并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器，从而实现PID控制器参数在线优化。
仿真实验结果表明，基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果，可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。
%Because the traditional method can not obtain the optimal parameters of PID controller, this paper puts forward a PID controller optimization algorithm based on RBF neural network and ant colony optimization algorithm (ACO -RBFNN ).PID controller parameters are taken as RBF neural network input and the output of the system is taken as desired output,and parameters of RBF neural network are optimized by ant colony optimization algorithm to optimize parameters of PID controller,thus realizing on-line optimization of the PID controller parameters.The simulation results show that the proposed method can get satisfactory control effect and be applied to PID controller parameter optimization in industrial automation control system.【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】5页(P27-30,33)【关键词】PID控制器;参数优化;蚁群算法;神经网络【作者】孙琼琼;郭静博【作者单位】平顶山教育学院，平顶山467000;平顶山教育学院，平顶山467000【正文语种】中文【中图分类】TP393PID控制器具有结构简单、可靠性高、鲁棒性强等优点，有比较完善的理论体系，在电力冶金、机械等工业自动化控制领域得到了广泛应用［1］。
