文档详情

【doc】遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略.doc

发布:2018-04-17约1.29万字共19页下载文档
文本预览下载声明
遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略 第40卷第1期 2011年2月 信息与控制 InformationandContro1 ,,01.40.No.1 Feb一2011 DoI:10.3724/SEJ.1219.2011.00044 遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略 曹建秋,徐凯 (重庆交通大学信息科学T程学院,重庆400074) 摘要:针对变风量系统的不确定性和参数整定困难问题,捉fJ,一种用遗传算法优化的模糊十变论域模 糊PID复合摔制器的新方法.该控制器由模糊控制和变论域模糊PID控制两部分组成.在系统动态阶段,采用模糊 控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域白适应模糊PID摔制使其具有最优的稳态性能. 用遗传算法对主控制器的PID参数值进行离线优化,将其作为在线调节的初值,通过变论域的模糊推理在线调整系 统的PID参数,使之具有良好的白适应能力.用模糊平滑切换保证了两种同控制方式的平稳过渡.将提出的复合 控制策略应用于变风量调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表,该方泫使系统具有良好的动,稳态性能, 抗干扰和鲁棒性好. 关键词:变风量调;模糊控制;模糊PID摔制;遗传算法;平滑切换 中图分类号:TP273+.4文献标识码:A文章编号:1002—0411(2Ol1)一01—0044—06 CompoundControlStrategyofFuzzy+VariableUniverseSelf-adaptive Fuzzy-PIDBasedonGeneticAlgorithmOptimization CAOJianqiu,XUKai (CollegeofInformationScienceandEngineering,ChongqingⅡ0幻月gUniversity,Chongqing400074,China) Abstract:Withregardtouncertaintiesanddifficultsettingoftheparametersinvariab1eairvolume(VAV)condition system,anewmethodofcompoundcontrolleronfuzzy+variableuniversefuzzy桺IDbasedongeneticalgorithmoptimization isproposed.Thiscontrolleriscomposedbyfuzzycontrolandvariableuniversefuzzy桺IDcontro1.Atthedynamicstage,the fuzzycontrolenablesthesystemtohavethemostsuperiordynamicperformance;atthesteady梥tatestage,variableuniverse self-adaptivefuzzy桺IDcontrolenablesthesystemtohavethemostsuperiorsteady梥tateperformance.Itappliesgenetic algorithmofflinetooptimizingthevaluesofPIDparametersofmaincontrolleLTheoutputvaluesofofflineoptimizingare theprimaryvaluesofonlineadjusting.AdjustingthePIDparametersonlinewiththevariableuniversefuzzyinference,it ensuresthatthesystemhasgoodself-adaptability.Thefuzzymethodofsmoothswitchingguaranteesthesteadytransition betweenthetwodifferentcontrolstrategies.Theproposedcompoundcontrolstra~gyisappliedtotheroomtemperature cascadecontrolofVAVconditionsystem.Thesimulationresultshowsthatthesystemhasgooddynamicandsteady—state performance,excellentanti—disturbanceandrobustness. Keywords:VAV(variableairvolume)conditioner;fuzzycontrol;fuzzy—PIDcontrol;geneticalgorithm;smoo
显示全部
相似文档