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、无刷直流电机控制中的元启发式算法

在工业4.0的背景下，无刷直流（BLDC）电机的速度控制是一个重要的研究领域。通过元启发式算法对PID/FOPID控制器进行调优，可以改善电机在不同工况下的性能。

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、ABC和BA算法调优的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，以及误差指标IAE、ITAE和ISE。计算公式如下：
- (IAE = \int_{t_{set}}^{t_{d}} |e(t)| dt)
- (ITAE = \int_{t_{set}}^{t_{d}} t |e(t)| dt)
- (ISE = \int_{t_{set}}^{t_{d}} e^2(t) dt)

相关数据记录在表中，例如Bagis（2007）的MGA - PID控制器在20%负载时，上升时间为1.124s，峰值时间为1.356s，调节时间为1.621s，稳态误差为22%，IAE为0.098，ITAE为0.006，ISE为0.052。

从结果来看，在不同负载条件下，使用BA算法调优的PID/FOPID控制器在时域特性和性能指标方面优于MGA和ABC算法。这意味着BA算法能够使电机在负载变化时更快地响应，减少稳态误差，提高控制的稳定性。

2. 不同设定速度条件下的速度响应

在不同设定速度条件（Exp. 1、Exp. 2、Exp. 3、Exp. 4和Exp. 5）下进行了类似的仿真。结果