資料介紹
本文介紹了一種新興的高效全局尋優(yōu)方法— 微種群遺傳算法,通過對該算法進(jìn)行改
進(jìn),同時(shí)結(jié)合坦克火炮穩(wěn)定器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型,對PID 控制器的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并進(jìn)行了仿真實(shí)例研究,結(jié)果表明該方法能實(shí)現(xiàn)對PID 參數(shù)的全局優(yōu)化,收到較好的控制效果。
關(guān)鍵詞:微種群遺傳算法;PID 參數(shù);火炮穩(wěn)定器
坦克是陸軍中同時(shí)具有火力、機(jī)動性和防護(hù)能力三大性能的大型武器。坦克火炮穩(wěn)定系
統(tǒng),是坦克火控系統(tǒng)的重要組成部分,它保證坦克在行進(jìn)時(shí)火炮所賦予的高低和方向角度不受車體震動的影響,同時(shí)使炮手輕便地操縱火炮。經(jīng)驗(yàn)證明,高質(zhì)量的火炮穩(wěn)定系統(tǒng)不僅可以提高坦克火控系統(tǒng)的命中精度,還能顯著地改善整個(gè)系統(tǒng)的其他性能?;鹋谕ㄟ^炮塔與車體連接,一方面隨著炮塔在水平面內(nèi)做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動,另一方面,在車體垂直面內(nèi),隨著車體的仰俯,繞耳軸做擺動,火炮的穩(wěn)定控制非常困難。
目前,由于 PID 控制規(guī)律具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優(yōu)點(diǎn),因此在火炮穩(wěn)
定控制中采用最多的依然是PID 控制方式。PID 參數(shù)整定與優(yōu)化一直是自動控制領(lǐng)域的重要問題。PID 參數(shù)整定的方法有很多,工程上整定的方法有衰減曲線法、Z-N 法、ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法、快速整定法和繼電器法等,在參數(shù)優(yōu)化過程中多采用梯度法、單純形法和智能方法。衰減曲線法、Z-N 法和快速整定法是工程經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),不是最優(yōu)解;繼電法會使被控系統(tǒng)振蕩,而優(yōu)化中的梯度法需要對目標(biāo)函數(shù)微分,梯度法和單純形法會陷入局部最優(yōu)點(diǎn),而ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法和智能方法是針對一類特定被控對象的;
微種群遺傳算法是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化機(jī)制的計(jì)算模型,它在
解空間尋優(yōu)的過程中具有自動獲取和積累有關(guān)搜索空間知識的能力,并能適應(yīng)地控制搜索過程,從而得到最優(yōu)解或準(zhǔn)最優(yōu)解。實(shí)踐證明遺傳算法非常適合PID 參數(shù)整定與優(yōu)化問題的求解。
進(jìn),同時(shí)結(jié)合坦克火炮穩(wěn)定器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型,對PID 控制器的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并進(jìn)行了仿真實(shí)例研究,結(jié)果表明該方法能實(shí)現(xiàn)對PID 參數(shù)的全局優(yōu)化,收到較好的控制效果。
關(guān)鍵詞:微種群遺傳算法;PID 參數(shù);火炮穩(wěn)定器
坦克是陸軍中同時(shí)具有火力、機(jī)動性和防護(hù)能力三大性能的大型武器。坦克火炮穩(wěn)定系
統(tǒng),是坦克火控系統(tǒng)的重要組成部分,它保證坦克在行進(jìn)時(shí)火炮所賦予的高低和方向角度不受車體震動的影響,同時(shí)使炮手輕便地操縱火炮。經(jīng)驗(yàn)證明,高質(zhì)量的火炮穩(wěn)定系統(tǒng)不僅可以提高坦克火控系統(tǒng)的命中精度,還能顯著地改善整個(gè)系統(tǒng)的其他性能?;鹋谕ㄟ^炮塔與車體連接,一方面隨著炮塔在水平面內(nèi)做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動,另一方面,在車體垂直面內(nèi),隨著車體的仰俯,繞耳軸做擺動,火炮的穩(wěn)定控制非常困難。
目前,由于 PID 控制規(guī)律具有算法簡單、魯棒性好和可靠性高等優(yōu)點(diǎn),因此在火炮穩(wěn)
定控制中采用最多的依然是PID 控制方式。PID 參數(shù)整定與優(yōu)化一直是自動控制領(lǐng)域的重要問題。PID 參數(shù)整定的方法有很多,工程上整定的方法有衰減曲線法、Z-N 法、ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法、快速整定法和繼電器法等,在參數(shù)優(yōu)化過程中多采用梯度法、單純形法和智能方法。衰減曲線法、Z-N 法和快速整定法是工程經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),不是最優(yōu)解;繼電法會使被控系統(tǒng)振蕩,而優(yōu)化中的梯度法需要對目標(biāo)函數(shù)微分,梯度法和單純形法會陷入局部最優(yōu)點(diǎn),而ISTE 最優(yōu)設(shè)定方法和智能方法是針對一類特定被控對象的;
微種群遺傳算法是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化機(jī)制的計(jì)算模型,它在
解空間尋優(yōu)的過程中具有自動獲取和積累有關(guān)搜索空間知識的能力,并能適應(yīng)地控制搜索過程,從而得到最優(yōu)解或準(zhǔn)最優(yōu)解。實(shí)踐證明遺傳算法非常適合PID 參數(shù)整定與優(yōu)化問題的求解。
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