影响遗传算法PID参数优化性能的主要因素

第!"卷第#期$%%$年!$月

西北水力发电

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文章编号A !B C !D #C B "E $%%$F %#D %%%G D %#

影响遗传算法H I >参数优化性能的主要因素

侯宏霞!J

王涛$J 杨国清$J

王德意$E !;黄河上游水电开发有限责任公司J 青海西宁"!%%%"K$;

西安理工大学电力工程系J 陕西西安C !%%#"F 摘

要A 针对影响遗传算法性能的主要因素进行讨论J 并结合H I >励磁调节器参数优化J 对不同编码方式L 遗传算子的控制器参数优化情况进行比较分析M 所得结果对应用遗传算法在线调整控制参数具有指导意义M

关键词A 遗传算法K 参数优化K 编码方式K 遗传算子K 运行参数

中图分类号A N O B

!!P ;!!文献标识码A Q

R 引言

自$%世纪B %年代J 由美国OS @T S U V W 大学的

X ;Y ;Y 9::V W Z 教授在[Q Z V \]V ]S 9WS W

Q _]S ‘S @S V :a b c ]?d c e 一书中给出了遗传算法的基本定理及数学证明以来J 遗传算法越来越成为人们解决高度复杂问题的一个新思路和新方法M 目前已被广泛应用于许多实际问题J 如函数优化L 自动控制L 图象识别L 机器学习L 人工神经网络L 分子生

物学L 优化调度等许多领域中的问题f !J $g

M

遗传算法是一种比较灵活的计算方法J 主要表现在编码方式L 遗传算子和控制参数的合理选取上J 因为不同的编码方式L 算子和参数的选取对遗传算法的优化效率具有重要的影响M 到目前为止J 在工程上J H I >控制至今仍然是应用最广泛的控制规律J 这是因为H I >控制器结构简单J

能满足大量工业过程的控制要求M H I >控制系统优化设计的关键是H I >参数优化设计M 本文利用基于遗传算法E h Q F 对H I >参数进行寻优J 并对不同的编码方式L 算子的遗传算法进行了比较研究M

i H I >控制器参数优化

设一H I >调节系统如图!所示M

典型的增量式H I >算式为A j k E l F m no f p E l F q p E l q !F g P

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r f p E l F q $p E l q !F P p E l q $F g t m n u f p E l F q p E l q !F g P n v p E l F P

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p E l F q $p E l q !F P p E l q $F g 式中J 只有w 个参数n u L n v L n s 需要确定J 使控制系统某一性能指标达到最优J 假设性能指标为I a x E I W ]?U _V :a y ^V _?Zx __9_

F 指标A zm {|

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Z ~离散形式为A

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Z ~式中

r ""仿真计算步长M

为了在遗传算法中实现取最小值J 目标函数

改为A

#m z $q z 这样只需取最大值即可J 其中z $为一常数M

图!H I >调节系统框图

收稿日期A $%%$D %G D $w 作者简介A 侯宏霞E !%B "D F J

女J 陕西咸阳人J 黄河上游水电开发有限责任公司工程师

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