基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）整定的 PID 控制

基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）整定的 PID 控制 是一种智能优化方法，利用遗传算法搜索最佳 PID 参数（Kp,Ki,KdK_p, K_i, K_dKp​,Ki​,Kd​），以提高控制系统的性能。遗传算法通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉和变异等操作，找到满足性能指标的最优控制参数。

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原理分析

1. 传统 PID 控制问题

   • PID 控制器需要根据系统特性合理设置比例、积分和微分增益。
   • 传统方法（如试凑法、Ziegler-Nichols法）可能无法应对复杂、非线性或时变系统。

2. 遗传算法的引入

   • 遗传算法通过全局搜索优化 Kp,Ki,KdK_p, K_i, K_dKp​,Ki​,Kd​，避免局部最优。
   • 定义目标函数（性能指标），如积分绝对误差（IAE）、**积分平方误差（ISE）**等，评估每组 PID 参数的优劣。

3. PID 参数优化流程

   • 编码：将 PID 参数 Kp,Ki,KdK_p, K_i, K_dKp​,Ki​,Kd​ 编码为遗传算法的个体。
   • 初始种群：随机生成多组 PID 参数组成初始种群。
   • 目标函数：评估每组 PID 参数在系统中的控制效果。
   • 选择、交叉、变异：通过遗传操作生成下一代，逐步逼近最优参数。
   • 迭代：不断优化，直至满足收敛条件。

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系统框图

系统框图的主要组成：

• 遗传算法模块：负责优化 PID 参数。
  • 输入：初始种群、目标函数。
  • 输出：最优 PID 参数 Kp,Ki,KdK_p, K_i, K_dKp​,Ki​,Kd​。
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