20、工业4.0中的元启发式算法与蜂窝网络预测分析

工业4.0中的元启发式算法与蜂窝网络预测分析

一、无刷直流电机速度控制的元启发式算法优化

在工业应用中，无刷直流（BLDC）电机的速度控制至关重要。为了实现更好的控制性能，研究人员采用了多种元启发式算法来优化PID（比例 - 积分 - 微分）和FOPID（分数阶PID）控制器。

1. 不同负载条件下的速度响应

在不同负载条件（20%、40%、60%、80%和100%）下，对使用MGA（改进遗传算法）、ABC（人工蜂群算法）和BA（蝙蝠算法）算法优化的PID/FOPID控制器进行了仿真。评估的时域特性包括上升时间、峰值时间、调节时间和稳态误差，同时还计算了误差指标如IAE（积分绝对误差）、ITAE（积分时间绝对误差）和ISE（积分平方误差）。
- 计算性能指标的公式
- (IAE=\int_{t_{set}}^{t_{d}}|e(s)|dt)
- (ITAE=\int_{t_{set}}^{t_{d}}t|e(s)|dt)
- (ISE=\int_{t_{set}}^{t_{d}}e^{2}(s)dt)
- 不同算法和控制器的性能对比
|参考论文及年份|控制器|负载条件|上升时间 (s)|峰值时间 (s)|调节时间 (s)|稳态误差 (%)|IAE|ITAE|ISE|
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|Bagis (2007)|MGA - PID|20%负载|1.124|1.356|1.621|22|0.098|0.006|0.052|
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|Vanch