一種pid控制器參數(shù)優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，屬于自動(dòng)控制【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明利用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法—梯度修正粒子群優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的PID控制器參數(shù)，并進(jìn)一步將該P(yáng)ID控制器參數(shù)優(yōu)化方法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)魯棒PID控制器。所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法的基本思想是在粒子群優(yōu)化過(guò)程中，利用約束條件中的梯度信息對(duì)不滿足約束條件的解進(jìn)行修正并將其拉回到滿足約束條件的解空間中。利用本發(fā)明PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法對(duì)無(wú)人機(jī)PID控制器進(jìn)行優(yōu)化，所得到的無(wú)人機(jī)PID控制器能夠在滿足傳統(tǒng)時(shí)域指標(biāo)的同時(shí)也能滿足多變量魯棒性指標(biāo)。
【專利說(shuō)明】—種PlD控制器參數(shù)優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，屬于自動(dòng)控制【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]無(wú)人機(jī)的控制器設(shè)計(jì)是無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)空中自動(dòng)飛行的關(guān)鍵技術(shù)之一，控制器設(shè)計(jì)的好壞直接關(guān)系到無(wú)人機(jī)的飛行品質(zhì)甚至飛行安全，是無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容。目前的無(wú)人機(jī)絕大多數(shù)采用PID控制器，隨著無(wú)人機(jī)控制技術(shù)的發(fā)展，如飛翼型無(wú)人機(jī)等，所設(shè)計(jì)的控制器要滿足多變量魯棒性指標(biāo)成為一個(gè)日益突出的要求。
[0003]傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)PID控制律設(shè)計(jì)方法是單通道設(shè)計(jì)多通道驗(yàn)證的方法，并且所采用的單通道設(shè)計(jì)方法只能采用幅值裕度、相角裕度等傳統(tǒng)單通道魯棒性指標(biāo)，且傳統(tǒng)魯棒方法設(shè)計(jì)的控制器存在階數(shù)過(guò)高難以實(shí)現(xiàn)的弱點(diǎn)，而經(jīng)典PID控制方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單但又無(wú)法在設(shè)計(jì)過(guò)程中保證多變量系統(tǒng)的魯棒性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于克服現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，利用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法一梯度修正粒子群優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的PID控制器參數(shù)，并進(jìn)一步將該P(yáng)ID控制器參數(shù)優(yōu)化方法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)魯棒PID控制器。
[0005]本發(fā)明的PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，以每一組可行的PID控制參數(shù)作為一個(gè)粒子，利用梯度修正粒子群優(yōu)化算 法搜索出最優(yōu)的PID控制器參數(shù)；所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法具體包括以下步驟:
[0006]步驟A、確定粒子種群數(shù)量N和優(yōu)化最大代數(shù)k_ ；
[0007]步驟B、在粒子的取值范圍內(nèi)初始化粒子種群每一個(gè)粒子的位置和速度；
[0008]步驟C、判斷每個(gè)粒子的位置是否違反預(yù)設(shè)的不等式約束條件，對(duì)于違反不等式約束條件的粒子，則使用梯度修正方法將違反不等式約束條件的粒子的位置進(jìn)行修正，使修正后的粒子的位置滿足不等式約束條件；對(duì)于任意一個(gè)位置為X的違反了不等式約束條件的粒子，按照以下梯度修正方法修正其位置:
[0009]步驟1、以所要修正的粒子位置X作為初始值x° ；
[0010]步驟2、按下式修正所述粒子的位置:
[0011]xt+l = / + (V1I/)+ X Al/
[0012]式中，x\ xt+1分別表示第t次、第t+1次修正后的粒子位置，t=0, 1,2,3-；A Vt=MinIO^g(XtM為第t次修正后粒子位置的約束違反變量，g(0表示括號(hào)中粒子位置的不等式約束條件函數(shù)值；(▽￥)+表示第t次修正后粒子位置的約束函數(shù)變化率變量V/的
偽逆，vy =^gixt+e)-g(y) ^ e為預(yù)設(shè)的擾動(dòng)小量；
e
[0013]步驟3、判斷xt+1是否違反所述不等式約束條件，如是，則轉(zhuǎn)至步驟2 ;如否，則以當(dāng)前的xt+1作為最終的粒子位置修正值并退出；[0014]步驟D、計(jì)算每一個(gè)粒子的性能指標(biāo)函數(shù)值；
[0015]步驟E、計(jì)算每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值Pi和當(dāng)前粒子種群最優(yōu)值pg,如粒子當(dāng)前值優(yōu)于Pi,則將粒子當(dāng)前值設(shè)置為Pi,如全部粒子當(dāng)前值中有優(yōu)于Pg的粒子，則將該粒子當(dāng)前值設(shè)置為Pg ;
[0016]步驟F、判斷當(dāng)前最優(yōu)值是否滿足性能指標(biāo)停止條件或達(dá)到最大優(yōu)化代數(shù)，如滿足二者之一即停止算法并轉(zhuǎn)到步驟H ；
[0017]步驟G、更新每個(gè)粒子的位置并轉(zhuǎn)到步驟C
[0018]步驟H、輸出最優(yōu)粒子的位置和對(duì)應(yīng)的性能指標(biāo)函數(shù)值。
[0019]進(jìn)一步地，所述PID控制器為無(wú)人機(jī)魯棒PID控制器。
[0020]優(yōu)選地，所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法中粒子的性能指標(biāo)函數(shù)具體如下:
[0021 ] J = IU11 (5)S(5)| + |u% ⑷r(.s)||L +1() te-{t)dt
[0022]式中，S(s)和T(S)分別為靈敏度函數(shù)和補(bǔ)靈敏度函數(shù)，W1(S)和W2(S)分別為靈敏度權(quán)函數(shù)和補(bǔ)靈敏度權(quán)函數(shù)，e為控制誤差；
[0023]所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法中的不等式約束條件具體如下:
[0024]Re [ ( E [x])]〈0
[0025]其中，Afflax( E [x])表示所要控制的閉環(huán)系統(tǒng)E [X]的最大極點(diǎn)。
[0026]相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果:
[0027]1、本發(fā)明方法采用梯度修正粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行PID控制器參數(shù)優(yōu)化，該優(yōu)化算法直接利用了粒子的移動(dòng)趨勢(shì)信息對(duì)其進(jìn)行修正，相比于罰函數(shù)法等傳統(tǒng)算法，在提高了性能的同時(shí)，并沒(méi)有增加新的算法參數(shù)；
[0028]2、本發(fā)明采用的梯度修正粒子群優(yōu)化算法不要求目標(biāo)函數(shù)、約束條件函數(shù)滿足連續(xù)、可微、凸集等要求，適用性強(qiáng)；
[0029]3、本發(fā)明方法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0030]圖1為PID閉環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0031]圖2為Raytheon駕駛儀的俯仰/偏航通道PID控制器結(jié)構(gòu)示意圖；
[0032]圖3為Raytheon駕駛儀的滾轉(zhuǎn)通道PID控制器結(jié)構(gòu)示意圖；
[0033]圖4為采用本發(fā)明方法對(duì)無(wú)人機(jī)俯仰/偏航通道PID控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)的性能指標(biāo)函數(shù)收斂性曲線；
[0034]圖5為采用本發(fā)明方法對(duì)無(wú)人機(jī)俯仰/偏航通道PID控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)的靈敏度函數(shù)曲線；
[0035]圖6為采用本發(fā)明方法對(duì)無(wú)人機(jī)俯仰/偏航通道PID控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)的補(bǔ)靈敏度函數(shù)曲線；
[0036]圖7為采用本發(fā)明方法對(duì)無(wú)人機(jī)俯仰/偏航通道PID控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)的魯棒性能函數(shù)曲線；
[0037]圖8a、圖Sb、圖Sc分別為利用本發(fā)明方法優(yōu)化的俯仰通道、偏航通道、滾轉(zhuǎn)通道PID控制器的仿真結(jié)果?！揪唧w實(shí)施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明:
[0039]考察由式⑴描述的線性時(shí)不變模型閉環(huán)控制系統(tǒng)Σ [X]:
[0040]
【權(quán)利要求】
1.一種PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于，以每一組可行的PID控制參數(shù)作為一個(gè)粒子，利用梯度修正粒子群優(yōu)化算法搜索出最優(yōu)的PID控制器參數(shù)；所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法具體包括以下步驟: 步驟A、確定粒子種群數(shù)量N和優(yōu)化最大代數(shù)k_ ； 步驟B、在粒子的取值范圍內(nèi)初始化粒子種群每一個(gè)粒子的位置和速度； 步驟C、判斷每個(gè)粒子的位置是否違反預(yù)設(shè)的不等式約束條件，對(duì)于違反不等式約束條件的粒子，則使用梯度修正方法將違反不等式約束條件的粒子的位置進(jìn)行修正，使修正后的粒子的位置滿足不等式約束條件；對(duì)于任意一個(gè)位置為X的違反了不等式約束條件的粒子，按照以下梯度修正方法修正其位置: 步驟1、以所要修正的粒子位置X作為初始值x° ； 步驟2、按下式修正所述粒子的位置: xt+i=y+(vy)+xAT/ 式中，xt、xt+1分別表示第t次、第t+1次修正后的粒子位置，t=0, I, 2，3…；A Vt=Min IO^gUtM為第t次修正后粒子位置的約束違反變量，g(0表示括號(hào)中粒子位置的不等式約束條件函數(shù)值；(vy)+表示第t次修正后粒子位置的約束函數(shù)變化率變量▽的偽逆，，e為預(yù)設(shè)的擾動(dòng)小量；
e 步驟3、判斷xt+1是否違反所述不等式約束條件，如是，則轉(zhuǎn)至步驟2 ;如否，則以當(dāng)前的xt+1作為最終的粒子位置修正值并退出； 步驟D、計(jì)算每一個(gè)粒子的性能指標(biāo)函數(shù)值； 步驟E、計(jì)算每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值Pi和當(dāng)前粒子種群最優(yōu)值pg,如粒子當(dāng)前值優(yōu)于Pi,則將粒子當(dāng)前值設(shè)置為Pi,如全部粒子當(dāng)前值中有優(yōu)于Pg的粒子，則將該粒子當(dāng)前值設(shè)置為Pg ; 步驟F、判斷當(dāng)前最優(yōu)值是否滿足性能指標(biāo)停止條件或達(dá)到最大優(yōu)化代數(shù)，如滿足二者之一即停止算法并轉(zhuǎn)到步驟H ； 步驟G、更新每個(gè)粒子的位置并轉(zhuǎn)到步驟C ；.步驟H、輸出最優(yōu)粒子的位置和對(duì)應(yīng)的性能指標(biāo)函數(shù)值。
2.如權(quán)利要求1所述PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于，所述PID控制器為無(wú)人機(jī)魯棒PID控制器。
3.如權(quán)利要求2所述PID控制器參數(shù)優(yōu)化方法，其特征在于，所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法中粒子的性能指標(biāo)函數(shù)具體如下:
J = IW1 (5)^(5)1 +1U', (s)r(^)|K +J0 te-(t)dt 式中，S(s)和T(s)分別為靈敏度函數(shù)和補(bǔ)靈敏度函數(shù)，W1(S)和w2(s)分別為靈敏度權(quán)函數(shù)和補(bǔ)靈敏度權(quán)函數(shù)，e為控制誤差； 所述梯度修正粒子群優(yōu)化算法中的不等式約束條件具體如下:
Re [入―(E [x]) ]〈O 其中，Afflax( E [x])表示所 要控制的閉環(huán)系統(tǒng)E [x]的最大極點(diǎn)。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK103645636SQ201310606746
【公開日】2014年3月19日 申請(qǐng)日期:2013年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月25日
【發(fā)明者】張民, 應(yīng)巧萍 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué)