基于ＨＳ�玻校樱纤惴ǖ模校桑目刂破鲄�數(shù)自整定

曹　方，王　偉，王介生，劉玉超，曹晟熙
大連理工大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，遼寧大連

遼寧科技大學(xué)電子信息與工程學(xué)院，遼寧鞍山　

元寶山發(fā)電有限責(zé)任公司內(nèi)蒙古赤峰

沈陽萬宸建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司遼寧沈陽

摘　　　要：針對粒子群算法（ＰＳＯ）算法局部搜索能力差的問題，提出一種對ＰＩＤ控制器參數(shù)進(jìn)行自整定的基于和聲搜索（ＨＳ）的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法（ＨＳ�玻校樱希�。通過引入種群進(jìn)程因子對慣性權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)以提高ＰＳＯ算法的收斂速度。另外在ＰＳＯ進(jìn)化過程中每代產(chǎn)生的較優(yōu)個(gè)體以新陳代謝方式進(jìn)入和聲記憶庫中并進(jìn)行和聲搜索，以克服粒子群優(yōu)化算法局部搜索能力差的缺陷。針對典型對象進(jìn)行ＰＩＤ控制器參數(shù)自整定，仿真和工程應(yīng)用結(jié)果表明所提ＨＳ�玻校樱纤惴ㄝ^他它智能優(yōu)化算法具有更好的全局優(yōu)化能力。

關(guān)　鍵　詞：粒子群優(yōu)化算法；和聲搜索；ＰＩＤ控制；自整定

１　引　言
ＰＩＤ控制是較早發(fā)展起來的控制策略之一，由于其算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制領(lǐng)域。但是ＰＩＤ控制器的參數(shù)整定與優(yōu)化則是一個(gè)重要的研究問題［１］。隨著群集智能理論飛速發(fā)展，出現(xiàn)了基于蟻群算法、遺傳算法和粒子群算法等群智能理論的先進(jìn)ＰＩＤ控制方法［２�玻矗荨Ｆ渲辛Ｗ尤核惴ǎǎ校幔颍簦椋悖欤澹樱鳎幔颍� Ｏｐｔｉｍｉｚａ�玻簦椋铮睿�ＰＳＯ）是由Ｋｅｎｎｅｄｙ和Ｅｂｅｒｈａｒｔ等［５］于１９９５年提出的一種對鳥群覓食過程中遷徙和聚集進(jìn)行模擬的演化算法。文獻(xiàn)［４］根據(jù)粒子群算法具有對整個(gè)參數(shù)空間進(jìn)行高效并行搜索的特點(diǎn)，提出一種對ＰＩＤ控制器參數(shù)和非較小相位系統(tǒng)的兩階段ＰＩ�玻校目刂破鲄�數(shù)進(jìn)行自整定的計(jì)算框架。另外針對標(biāo)準(zhǔn)ＰＳＯ算法優(yōu)化ＰＩＤ控制器參數(shù)存在的早熟和局部收斂的問題，許多諸如多權(quán)重粒子群算法（Ｍｕｌｔｉ�玻祝澹椋纾瑁簦校樱希�［６］、帶變異算子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法（ＩＰＳＯＭ）［７］和結(jié)合ＧＡｓ的混合ＰＳＯ算法［８］被提出。這些算法雖然在一定程度上提高了算法性能，但并不能根本上克服早熟和局部搜索能力差問題。本文提出一種基于和聲搜索的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法（ＨＳ�玻校樱希�，并應(yīng)用該算法對ＰＩＤ控制器的參數(shù)進(jìn)行自整定。

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