基于交替混沌粒子群算法的恒溫箱PID控制
吳 偉,顏文俊
浙江大學電氣工程學院,浙江杭州
摘 要:為滿足目前市場對恒溫箱系統越來越高的性能要求,設計了一種高性能的恒溫箱控制系統。基于PIC16F877A芯片完成系統硬件設計,并采用PID算法作為控制策略。結合混沌的遍歷性和粒子群算法的快速趨同效應,設計了一種新型的交替混沌粒子群(ACPSO)優化算法用以整定PID控制器的參數。通過與收縮因子粒子群算法(CPSO)和變慣性權重粒子群算法(IWPSO)比較,證明交替混沌粒子群算法收斂速度快,并能避免粒子群算法容易陷入局部較優的問題。仿真和實際系統測試表明,所設計的控制器可以有效地提高控制系統的性能,應用前景廣闊。
關 鍵 詞:PIC16F877A;恒溫箱;交替混沌粒子群(ACPSO);PID
1 引 言
恒溫箱在科研實驗、醫療和材料化工行業等方面有著廣泛的應用。隨著科技進步和市場發展,測量精度、控制精度等性能要求越來越高。自動控溫系統作為恒溫箱中的關鍵部分,很大程度上決定了恒溫箱的性能。因此,設計一種高性能的控制器顯得尤為重要。本文將結合PID算法來實現控制器設計。但傳統的PID算法參數整定繁瑣,因此各種PID整定方法層出不窮,而其中又以基于搜索的方法效果較好,混沌算法、神經網絡、模糊控制和各種進化算法都已被研究和使用。粒子群算法是一種計算簡單、運算量小的全局優化方法,但是存在容易早熟和陷入局部較優的問題[1]。不少學者提出了解決辦法,各種混合粒子群算法也被廣泛研究。文獻[2]介紹了粒子群算法的研究進展,并給出了目前粒子群算法的一些改進措施。混沌粒子群算法是其中運算簡便、實用性較強的一種。本文將介紹一種新型的混沌粒子群優化算法交替混沌粒子群算法(ACPSO)來優化PID控制器的參數,算法可以明顯簡化整定過程,同時系統的控制效果將明顯提高。
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