一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法，以待寻优的比例系数K

【技术实现步骤摘要】
一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法
本专利技术涉及智能优化PID控制器领域，特别涉及一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法。
技术介绍
电液伺服系统是由电信号处理系统和液压传动系统共同构成的实现系统信号输入、检测、校正和输出的反馈控制系统。电液伺服系统具有体积小、反应速度快、抗负载刚度强、出力大、操作简单等一系列优点，可以快速的跟随输入信号，因此广泛适用于大功率的自动控制系统中。电液伺服控制是一种新兴的科学技术，虽然起步较晚，在上世纪50年代才开始发展，但其迅速演变为一门独立的学科，在控制领域得到了国际国内许多专家学者的普遍关注。近些年，由于电液伺服控制系统在民用工业领域中的应用不断增多，随之对系统控制性能的要求也变得越来越苛刻。在军工方面，飞机和导弹所能具有的良好的灵活性和稳定性正是由于采用了电液伺服控制系统；在民用工业领域中，比如轮船的抗摇摆系统和舵机的操作系统，材料试验机、大功率的材料试验加载系统也都大量采用了电液伺服控制技术。此外，机器人、汽车、火车等常用交通工具中应用电液伺服系统的更是屡见不鲜。在电液伺服控制系统中，PID控制策略应用十分广泛，PID控制器的三个参数决定了其控制效果，因此，比例系数KP、积分系数KI、微分系数KD三个参数的调节、优化及整定会直接影响电液伺服系统的控制精度。常规PID参数整定方法有经验法(试凑法)、Ziegler-Nichols方法和理论设计法。经验法和Ziegler-Nichols方法简单，易于掌握，但控制器参数整定没有考虑系统的任何要求，只能提供给系统一个稳定的状态，一个大致的工作区间，所以只能是一种比较粗糙的参数设置或初步估计，无法使系统运行最佳。理论设计法基于被控对象的数学模型，如传递函数、频率特性等，通过计算直接求得此状态下的参数，控制效果比工程法好，但如果系统比较复杂，理论计算就会变得相当复杂，使用不方便，而且只保证了满足系统的频域某一特性的要求，同样无法使系统运行最佳。实际上，PID参数整定是一个连续空间多变量约束优化问题。差分进化算法是一种新的解决优化问题的智能优化算法，并且在绝大多数情况下比粒子群算法、模拟退火算法以及遗传算法具有更强的寻优能力和更快的寻优速度。因此将差分进化算法用于电液伺服系统的PID参数优化问题当中，是一个值得研究的内容。
技术实现思路
为了克服电液伺服控制系统中常规PID参数整定技术的不足，提供一种基于差分进化算法的参数优化方法，利用其全局搜索能力获得PID控制器的最优整定参数。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法，包括以下步骤：步骤1、建立电液伺服系统数学模型，确定伺服阀、液压缸等配件的尺寸、性能等参数；步骤2、确定PID控制器比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD的大致范围；步骤3、参数设置，包括群体规模M，变异因子F，交叉因子CR，最大迭代次数G等；步骤4、种群初始化，在3维空间中随机生成位于待整定参数可行范围内的M个个体，每个个体对应一组可行的PID控制器参数，将每一组可行的PID参数代入电液伺服系统仿真运行，PID控制器的输出为：式中，u(k)为PID控制器的输出；TS为采样周期；k为采样序号，k＝1,2,…；e(k-1)和e(k)分别为第(k-1)和第k时刻所得的偏差信号。步骤5、计算种群个体适应度，求出最优适应度和最优个体；为了获取满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入平方项。参数选取的最优指标J为：式中：e(k)为系统误差；u(k)为控制器输出；ω1、ω2为权值，TS为采样时间。为了避免超调，采用惩罚功能，即一旦产生超调，将超调量作为最优指标的一项，此时最优指标J为：式中：ω3为权值。步骤6、变异操作，把种群中任意两个个体的向量差加权并乘以变异因子F后再与第三个个体求和来产生变异个体；步骤7、交叉操作，将步骤6产生的变异个体与当代种群中某个预先决定的个体进行交叉操作生成试验个体，增加群体中个体的多样性；步骤8、选择操作，在某个预先决定的个体和试验个体之间选择适应值较优的个体，通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向最优解逼近。步骤9、重复步骤5-8，直至达到最大迭代次数G。步骤10、输出PID控制器参数的最优整定值和对应的性能指标函数值。进一步的，电液伺服系统内各配件包括泵站、电液伺服阀、液压缸、位移传感器、控制器和放大器。与现有技术相比，本专利技术的技术方案所带来的有益效果是：1.本专利技术采用差分进化来进行参数寻优，原理简单，受控参数少，是一种不需要任何初始信息并且可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法；2.本专利技术采用的差分进化算法是从许多点开始并行操作，在解空间进行高效启发式搜索，寻优速度快，同时也避免过早陷入局部最优解；3.本专利技术采用的差分进化算法具有记忆功能，使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性；4.本专利技术采用的差分进化算法对电液伺服系统等非线性系统的适应性较好，对非线性模型参数的辨识误差低、精确度提高。5.本专利技术方法操作方便、速度快、不需要复杂的规则，易于推广使用。附图说明图1为基于差分进化算法的PID控制参数优化流程图；图2为阀控缸系统示意图；图3为电液伺服系统的控制方框图；图4为控制系统性能指标的优化过程；图5为PID控制器参数的寻优过程；图6为基于差分进化算法整定PID控制参数的阶跃响应；图7为基于Ziegler-Nichols方法整定PID控制参数的阶跃响应。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提出基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法，主要包括如下步骤：步骤1、建立电液伺服系统数学模型，确定伺服阀、液压缸等配件的尺寸、性能等参数。电液伺服系统主要由泵站、电液伺服阀、液压缸、位移传感器、控制器和放大器等组成。阀控缸系统是电液伺服系统的基础，如图2所示，它的动态特性在很大程度上决定了整个系统的性能。电液伺服阀是电液伺服系统中重要的控制元件。电液伺服阀可以将输入的小功率电气信号转换为大功率的液压流量或者压力信号并输出到执行元件，然后控制液压执行元件驱动外负载运动。电液伺服阀传递函数具体形式是由液压动力元件的特性决定。由于在系统中计算分析十分复杂，基于自动控制原理进行简化，不但可以使得计算简化而且也不会引起太大的误差，针对于本系统，电液伺服阀可以看作为比例环节。式中，Q0为伺服阀的空载流量(m3/s)，▽I为伺服阀的输入电流(A)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法，其特征在于，以待寻优的比例系数K

【技术特征摘要】
1.一种基于差分进化算法的电液伺服系统PID参数优化方法，其特征在于，以待寻优的比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD三个参数为分量构成一个三维行向量，进行浮点数编码，组成差分进化算法的个体，以系统性能指标的倒数作为差分进化算法的适应度函数，采用最大迭代次数为终止条件；当运行到指定的迭代次数之后就停止运行，并将当前群体中的最佳个体作为PID参数的最优解；具体包括以下步骤：
步骤一、建立电液伺服系统数学模型，确定电液伺服系统内各配件的尺寸及性能参数；
步骤二、确定PID控制器比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD的范围；
步骤三、设置参数，包括群体规模M、变异因子F、交叉因子CR、最大迭代次数G；
步骤四、种群初始化，在三维空间中随机生成位于待整定参数可行范围内的M个个体，每个个体对应一组可行的PID控制器参数；
步骤五、计算种群个体适应度，求出最优适应度和最优个体；
步骤六、变异操作，把种群中任意两个个体的向量差加权并乘以变异因子F后再与第三个个体求和来产生变异个体；
步骤七、交叉操作，将变异个体与当代...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国锋，韩文华，盛延亮，耿鹤，丛君宇，余星辰，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12