基于遗传算法时滞系统的滤波器参数自调整内模控制 (2005年)

对于工业控制过程中的时滞系统，采用内模控制的设计方法，建立了滤波器参数λ的优化自整定；并且研究了利用十进制编码的遗传算法及其具体的遗传操作过程，实现了滤波器参数λ的优化自整定，从而避免了二进制编码所导致的影射误差。仿真结果表明，对于在控制过程中过程模型变化或过程模型与预估模型失配时，通过优化调整内模控制器的滤波器参数λ；可改善系统的控制品质，提高控制系统的鲁棒性，且易于工程实现。 ### 基于遗传算法时滞系统的滤波器参数自调整内模控制 #### 一、引言 在工业控制系统中，尤其是面对那些具有时滞特性的被控对象时，传统PID控制方法往往难以达到理想的控制效果。为了解决这一问题，近年来，内模控制(IMC)作为一种先进的控制策略受到了广泛的关注。它不仅设计简单、控制性能优越，而且能够有效应对模型不准确的问题，展现出良好的鲁棒性。本文将详细介绍一种结合遗传算法的滤波器参数自调整内模控制方法，特别是针对时滞系统的控制问题。 #### 二、内模控制方法概述 内模控制最初由Smith提出，是一种广泛应用的高级控制策略。它通过在控制器中加入一个与被控对象模型相似的内部模型，来补偿模型的不精确性和不确定性，从而提高控制系统的鲁棒性。对于存在时滞的对象，内模控制可以通过适当的设计来克服时滞带来的负面影响。 #### 三、滤波器参数λ的优化自整定 在内模控制结构中，滤波器参数λ是影响控制器性能的关键因素之一。传统的整定方法通常依赖于经验或试错法，这不仅效率低下，而且可能无法找到最优解。因此，本研究采用遗传算法来实现滤波器参数λ的优化自整定，具体步骤如下： 1. **建立数学模型**：根据实际工业过程建立数学模型，包括被控对象模型以及内模控制器模型。 2. **遗传算法编码**：选择十进制编码方式，相比于二进制编码，十进制编码能更精确地表示参数值，减少因编码方式引起的误差。 3. **定义适应度函数**：为了寻找最优滤波器参数λ，需要定义一个适应度函数，用于评估不同参数组合下的控制性能。常见的适应度指标包括最小化误差平方和、最大超调量等。 4. **遗传操作**：遗传算法的核心是选择、交叉和变异三个基本操作。通过这些操作，算法能够在迭代过程中不断优化参数，直至找到最优解。 5. **优化结果验证**：通过仿真测试验证优化后的内模控制器性能。特别是在模型参数发生变化或者模型与预测模型不匹配的情况下，优化后的控制器能否保持良好的控制品质和鲁棒性。 #### 四、遗传算法及其遗传操作过程 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索算法，适用于解决复杂的优化问题。在本研究中，采用了十进制编码的遗传算法，其具体遗传操作过程包括： 1. **初始化种群**：随机生成初始参数λ的种群。 2. **选择操作**：根据适应度函数值选择性能较好的个体进入下一代。 3. **交叉操作**：通过一定的概率让两个个体进行交叉，产生新的个体。 4. **变异操作**：对新个体进行变异操作，以增加种群的多样性。 5. **迭代更新**：重复以上步骤直到满足终止条件，例如达到预定的最大迭代次数或适应度值达到稳定状态。 #### 五、仿真结果与分析 通过对一阶对象、二阶对象以及非自衡对象的仿真测试，证明了采用遗传算法优化内模控制器滤波器参数λ的方法的有效性。仿真结果显示，即使在被控对象模型发生变化或模型与预测模型不匹配的情况下，优化后的内模控制器依然能够保持良好的控制性能，并显著提高了系统的鲁棒性。此外，这种方法的实现相对简单，易于工程实践，具有很高的实用价值。 #### 六、结论 通过采用遗传算法优化内模控制器的滤波器参数λ，不仅可以提高控制系统的鲁棒性，还能够简化参数整定的过程。这种方法对于处理工业过程中的时滞问题特别有效，对于提升工业自动化水平具有重要的理论意义和应用价值。