基于克隆选择的PID控制参数的整定研究

基于克隆选择的 PID 控制参数的整定研究- -编号： 本科毕业设计（论文）题目：（中文）基于克隆选择的 PID控制参数的整定研究（英文）The study of PID control parameters based on the clonal selection下属学院 科技学院理工分院 专 业 电气工程及其自动化 班 级 10 自动化 2 班 学 号 104173731 姓 名 王武琼 指导教师 史旭华 职称 副教授 完成日期 201 4 年 4 月 14 日基于克隆选择的 PID 控制参数的整定研究诚 信 承 诺我谨在此承诺：本人所写的毕业论文基于克隆选择的 PID 参数的整定研究均系本人独立完成，没有抄袭行为，凡涉及其他作者的观点和材料，均作了注释，若有不实，后果由本人承担。承诺人（签名）： 王武琼 2014 年 4 月 10 日宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）I摘 要【摘要】 现在已经有很多不同的方法来整定 PID 参数，但是传统的这些算法大多都有很多缺陷，本文是用克隆选择算法来整定 PID 参数的研究。克隆选择算法在生物免疫系统的启发下，引入和亲和度和浓度以及高变异率来获得最优的目标函数，从而使系统得到最优的 PID 参数。基于克隆选择的 PID 控制器在MATLAB 仿真下得到的选优结果比一般的 PID 控制器和工程整定法中的试凑法所整定的选优结果的效果要好。【关键词】克隆选择算法；PID 控制器；参数优化。基于克隆选择的 PID 控制参数的整定研究IIAbstract【ABSTRACT】Aiming at the problem of PID paramenter tuning, the tuning method have a lot , but the traditional tuning algorithm hasmany defects, this paper is to study the clonal selection algorithm is used to tune the parameters based on PID.Clonal selection algorithm is inspired by biological immune system, on the evolutionary basis, introducing the affinity and concentration and high variability to obtain the optimal objective function, so as to obtain the optimal parameters of PID. Through the simulation experiments,clonal selection algorithm of PID controller is better than the traditional PID controller and engineering tuning method of trial and error method.【KEYWORDS】clone selection algorithm;PID controller;parameters optimization.宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）III目 录1 绪论 .11.1 课题研究的背景与意义 .11.2 克隆选择 算法的现状与发展 .11.3 研究本课题的主要任务与目标 .22 克隆选择算法的基本理论 .32.1 克隆 选择的生物学原理 .32.2 克隆选择算法的操作算子 .42.2.1 编码策略 .42.2.2 亲和度计算 .42.2.3 浓度抑制 .42.2.4 选择 .52.2.5 交叉 .52.2.6 变异 .52.3 克隆选择算法的基本流程结构框架与实现 .62.4 分析克隆 选择算法的基本特点以及与传统遗传算法的不同 .72.5 本章小结 .83 PID 控制器参数 优化 .93.1 PID 控制 .93.2 克隆选择的 PID 控制器参数的整定研究 .103.3 线性系统的仿真实验 .113.3.1 仅改变交叉概率对线性系统的影响 .133.3.2 仅改变变异概率对线性系统的影响 .143.3.3 结果分析与讨论 .143.4 非线性系统的仿真实验 .153.4.1 仅改变交叉概率对非线性系统的影响 .173.4.2 仅改变变异概率对非线性系统的影响 .173.4.3 结果分析与讨论 .183.5 试凑法与克隆选择整定的 PID 参数的比较 .193.6 本章小结 .204 结论与 展望 .21参考文献 .22致谢 .24附录 .25基于克隆选择的 PID 控制参数的整定研究01 绪论1.1 课题研究的背景及意义目前的控制方法中，PID 控制是比较普通和通用的方法，它可以应用于很多的反馈电回路，而且多数情况下能够取得很好的控制效果。尽管从 90 年代以来，有很多新的控制方法出现了，但是PID 控制器仍然由于它的独特优点被广泛的应用于各种工业控制过程中，如化工、机械等等。PID 控制器包括比例、积分、微分这 3 个控制参数，在工业控制中，我们要改变控制量，就只需要改变这三个控制参数即可。也正是因为这个优点， PID 控制器才可以被应用于各种控制系统中，所以在工业控制中，我们需要解决的重要问题就是如何去整定 PID 控制器的这三个控制参数。可是 PID 控制参数是不确定的、事先也不可能知道最优解，所以 PID 参数的整定又是一个很麻烦很棘手的问题。直到现在，控制器的整定方法已经有很多，其中，智能的控制方法可以分为遗传算法的、神经网络的 PID 控制等等，而基于克隆选择算法的 PID 控制不需要任何先前的参数信息，所以成为了当今社会研究的热点。在实际生产过程中，由于被控对象的往往不是线性系统那么简单，可能会非常的复杂，难以直接控制，所以传统的 PID 控制器不能够很好的解决问题，针对这些性能欠佳的问题，出现了一种新的智能研究的方向，也包括本文中的用克隆选择算法来优化 PID 参数。克隆选择算法它自身还能够进行构造记忆单元，将单个的最优个体通过记忆单元复制构造成为一个最优解群体，大大的扩大了最优解，是算法更好更快更精确的收敛到最优状态。这种扩大搜索范围的搜索方式，是传统的遗传算法所做不到的。与传统遗传算法不一样的还有，克隆选择算法是将变异算子作为主要算子，交叉操作时辅助算子，但是传统的遗传算法则是和这恰恰相反。1.2 克隆选择算法的现状与发展目前采用克隆选择算法已成为在智能控制中优化PID三个参数的研究热点之一。如参考文献9、10、11以及12等都是克隆选择算法在实际生产中的应用领域。克隆选择学说是Burner等人提出来的，抗体是在抗原进入机体之后，免疫细胞受到刺激，一些细胞会产生的一种化学物质，这种化学物质会和抗原进行结合，并且会大量的复制来扩增数量，这些抗体大致相同但却又彼此特异。还有一些抗体细胞会形成变异记忆细胞，参与第二次出现相同抗原时，参与免疫应答。为了产生一代新的种群，并且要求这个种群会慢慢进化到有最优解的状态，遗传算法使用了一种群体搜索技术，通过一系列的遗传操作使其达到要求。遗传算法简单，易实现，所以能被广泛的宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）1使用在各种优化、设计以及自适应控制和工程实现中。然而，遗传算法自身也存在着一些缺点，包括早期收敛到局部最优、收敛速度时间长、局部的搜索能力欠佳等等。所以提出了改进后的遗传算法：克隆选择算法。克隆选择算法是参考免疫系统的原理，在求解问题解的时候，不仅会保留亲和度高的个体作为记忆细胞，而且进行大量的繁殖，用这种方式来增加最优解的数量，以此来提高搜索的速度。而且免疫克隆选择算法对问题是不是可微、是不是连续的是没有要求的，它是免疫算法一个新兴的发展方向和趋势。在解决实际问题中，抗原的输入是算法的约束条件和目标函数，通过对初始的抗体进行选择、交叉和变异，以及亲和度计算等等，找出抗原对应亲和度相应比较高的抗体，这样也就是找到了最优问题的解。克隆选择算法已经是自适应控制参数整定应用研究中的新方向，尽管现在已经有很多不同的方法可以来整定PID参数，但是这些方法都不是很完善，就如前面提到的遗传算法的缺点一样，所以该研究的发展趋势是不断完善参数的控制，使得控制更加精确。1.3 研究本课题的主要任务与目标本课题要求将克隆选择用于 PID 控制参数的优化上，并且在 MATLAB 环境下实现仿真实验，并与传统的优化方法进行对应的比较，得出相关的结论。本课题的主要任务：(1)先要去了解以下工业对象的常规控制策略，以此同时还需了解各种不同的优化 PID 控制参数的方法；(2)在 MATLAB 上编程实现克隆选择算法；(3)建立出能够有效控制非线性系统对象的克隆选择 PID 参数优化步骤与策略；(4)对算法进行分析评价。本课题的目标：PID 参数能够用克隆选择算法自适应有效整定，要求比工程整定结果优越，并要求算法能够收敛；在这个基础上要完成对非线性对象的控制，并能使其达到预定的精度要求。基于克隆选择的 PID 控制参数的整定研究22 克隆选择算法的基本理论基于人工免疫原理的克隆选择算法,在生物进化论的基础上，模拟了免疫系统对病原体的特殊提取、识别、响应、自适应调节、学习以及记忆等等这些能力，消灭病原体，促使生物体内形成一种相对比较平衡的免疫机制环境。2.1 克隆选择算法的生物学基础与原理克隆选择的基本原理：克隆选择学说的灵感来自于免疫系统理论，具体过程大致是在免疫系统中有些细胞可以被保留，而被保留的细胞是那些可以识别抗原的细胞，并且被保留的那些细胞可以进行克隆复制操作，从而增加它的数量，换而言之，只有亲和度高的那些细胞，才能被保留和克隆复制，来增加它的数量。反之那些对抗原没有识别能力的细胞则不进行保留和复制，也就是说它们不进行扩增数量，甚至还有被删除的可能。免疫系统在成长的克隆过程当中，也是一种自适应的过程，它和达尔文的“适者生存、优胜劣汰”的自然选择学说时非常相似的，当个体适度值高时，它将被选择的概率也就越高。克隆选择完成的是复制的操作，克隆竞争相当于自然界的竞争，亲和力高的个体就相当于适应性强的、具有优势的生物，因此这些个体才会被大量的复制，才能得到更多的数量。与之相反的是，高密度的抗体将会受到抑制，也就相当于劣势的生物被自然选择而被淘汰掉。当然，在免疫过程中，一些细胞也会发生变化，这种情况被称为是变异机制，在对抗体基因进行编码的时候，会产生很高频率的变异，这种机制会和改变的抗原进行结合，从而进行选择，这样也就共同促使抗体细胞和抗原具有很高的亲和力匹配。克隆选择算法是受免疫克隆原理的启发，当病原体侵犯生物机体之后，B 淋巴细胞就会产生与之相对抗的抗体，与之同时，抗体会进行大量的复制，使抗体的数量急剧增加，再经过一系列的化学作用如中和作用等等，使抗原被彻底的清除到体外。另一方面，B 淋巴细胞也会转变成记忆细胞，当遇到相同的病毒时利用记忆功能很快就将其杀死。克隆选择算法还采用高变异操作，这样也就可以避免了交叉操作为主所带来的干扰。同时，产生的那些记忆细胞和那些没有被激发的细胞会自然死亡，这样就共同导致了抗体具有更好的多样性。总之，克隆选择算法的实质就是模拟自然界的个体竞争，表现在算法中就是以抗体和抗原之间的亲和度来实现，不仅会删除那些亲和度比较低的抗体，也会抑制那些浓度高的抗体，这样就有效的调节了个体间的过度竞争，同时也有效的保持了抗体群具有多样性，反映到实际中，也就是保证了问题解具有很多种。宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）32.2 克隆选择算法的操作算子2.2.1 编码策略因为空间的数据参数不能直接利用，所以需要通过编码的方式，将这些数据转变成利于遗传空间处理的基因型串结构的数据，此过程被称为是编码。编码策略是克隆选择算法研究的一个重要组成部分，因为编码策略决定了操作的操作模式，直接影响到克隆选择算法的搜索效率和搜索效果，主要的编码策略有以下 3 种：1）二进制编码：用只有 构成的字符串来表示问题空间的参数。它主要有三大优点：第一：1,0编码和解码的操作方式比较简单，只有 0 和 1 两个字符，符合最小字符集编码规则；第二：能够提供最大的模式空间；第三：由二进制编码出的个体是由0,1组成，这个和遗传学中的染色体的结构最相思，这样一来，就能够更好的了解克隆选择算法中算子的作用和机理以及群体进化的本质。2）实数编码：用一个实数来表示每个个体的基因，当然，这个实数是在一定的范围之内。实数编码的优点有：经过实数编码之后，得到的群体平均进化代数和时间都较小，而且能够得到精度相对较高的预测值。但是当问题是优化高维连续参数时，实数编码就不占优势，而且可能效果更差。3）十进制编码：逐步地将待处理的参数值转变为数字字符连成的字符串。十进制编码的准确度和波动性要比其他两种编码方式要好，但是十进制编码要有一个漫长的进化时间。根据对 3 种不同编码策略的优缺点以及克隆选择算法的需求，我们在克隆选择算法中最终选择的是二进制编码策略进行编码。2.2.2 亲和度的计算所谓亲和度简单的