惩罚函数结合遗传算法的PID参数优化

doi:10.16039/j.cnki.cn22-1249.2021.03.012

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针对传统优化算法对PID参数优化时，由于目标函数选择不当出现的超调量过大，从而引起系统的反应速度变慢和稳定性变差的问题，提出以传统遗传算法为基础，引入惩罚函数的方法，根据系统中出现的超调量来构造新的目标函数实现对PID的参数优化。实验表明，该方法可以有效减少系统中的超调量，加快优化以及运行速度的同时保证系统的稳定性，实现对PID参数的优化。

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关键词: 惩罚函数遗传算法 PID

Abstract:

Aiming at the problem that the overshoot of the traditional optimization algorithm in the optimization of PID parameters is too large due to the improper selection of objective function, which results in the slow reaction speed and poor stability of the system, a new method based on the traditional genetic algorithm and introducing penalty function is proposed to construct a new one according to the overshoot in the system. The objective function is used to optimize the parameters of PID. Experiments show that this method can effectively reduce the overshoot in the system, speed up the optimization and operation speed while ensuring the stability of the system, and realize the optimization of PID parameters.

Key words: penalty function genetic algorithm PID

出版日期: 2021-03-25 发布日期: 2021-03-25 整期出版日期: 2021-03-25

TP273

引用本文:

高兴泉, 黄东冬, 丁三毛. 惩罚函数结合遗传算法的PID参数优化 [J]. 吉林化工学院学报, 2021, 38(3): 57-60.
Gao Xingquan, Huang Dongdong, DING Sanmao. PID Parameter Optimization Based on Penalty Function and Genetic Algorithm . Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2021, 38(3): 57-60.

链接本文:

https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2021.03.012 或 https://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2021/V38/I3/57

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