分数阶PID控制器及其数字实现_百度文库
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分数阶PID控制器及其数字实现
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来源：　　作者：高嵩;王磊;陈超波;李长红;
一种改进粒子群优化的分数阶PID参数整定　 近年来,分数阶微积分在科学技术与工程领域得到了广泛的应用,引起了控制领域众多学者的关注[1-3],并取得了一些显著成果,如分数阶系统的稳定性分析,分数阶系统辨识,分数阶信号处理,分数阶控制器的设计等。分数阶控制器的设计当中,由I.Podlubny教授提出来的分数阶PID控制器[4]比较具有代表性。分数阶PID控制器比整数阶PID控制器具有更好的控制精度和鲁棒性,设计也更加灵活,现在主要的参数整定方法有传统时域分析法、频域法、智能优化算法等,如文献[5]采用Ziegler-Nichols整定分数阶PID的参数方法,相对比整数阶PID控制器,所设计的分数阶PID控制器能提供更加精确的控制性能。文献[6]提出了一种基于最大灵敏度指标的分数阶PID控制器参数整定方法,获得了比整数阶PID控制器更好的控制性能。文献[7]提出了一种基于伯德理想传递函数的分数阶PID参数整定方法,使得控制系统具有较好的动态性能、干扰抑制能力和鲁棒性。文献[8]提出了一种改进的人工蜂群优化分数阶PID参数的方法,并且获得较好的时域性能。文献[9]采用了一种改进的差分进化算法优化分数阶PID控制器参数的方法,使得控制系(本文共计6页)　　　　　　　　　　
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1 各种分数阶PID控制器的设计与优化算法，都是matlab仿真的
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&[] - 分数阶系统的计算工具，解决一般解及动力学行为的问题上传用户：xkotjwumzh资料价格：5财富值&&『』文档下载 ：『』&&『』学位专业：&关 键 词 ：&&&&权力声明：若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请点击。摘要:（摘要内容经过系统自动伪原创处理以避免复制，下载原文正常，内容请直接查看目录。）分数阶PID掌握器整定办法是以后掌握范畴研讨的一个热门，很多学者对这一成绩停止了研讨，也获得了许多结果。因为较惯例的PID掌握器增长了两个调理参数λ，μ，从而使得掌握器参数的调理更加灵巧，掌握后果更加优胜，但同时也增长了参数整定的难度。本文联合现有的结果，在以下几个方面临该成绩停止了研讨。起首，对量子退化算法停止了研讨，提出了基于Bloch球面的改良量子退化算法停止分数阶PID掌握器参数整定的办法，并与文献中提出的应用改良的PSO算法和遗传算法停止掌握器整定的计划停止了仿真成果比较，证实了应用该办法的有用性。其次，在已有的分数阶PID掌握器参数稳固域研讨结果的基本上，提出了一种最优参数整定的办法。针对整数阶或分数阶被控体系，应用该办法可起首获得参数的实根界限(RRB)，复根界限(CRB)和无限根界限(IRB)，并依据界限肯定频率变更和掌握器参数的取值规模。然后以时光乘以误差相对积分(ITAE)为机能目标，相角幅值裕度作为束缚前提，应用遗传算法获得优化参数。仿真成果注解，应用该办法对分数阶PID掌握器参数停止整定，可以获得较好的体系静态特征。最初，文中对敏锐度束缚前提下的分数阶PID掌握器参数整定成绩停止了研讨。在已有结果的基本上，推导了分数阶PID掌握器知足敏锐度束缚的Kp，Ki参数表达式，以积分滞后分数阶和准一阶滞后分数阶两类体系为被控对象停止了研讨。依据本文提出的办法停止稳固解剖断，可以免现无方法的繁琐进程，并以仿真实例解释所提办法的有用性。Abstract:Fractional PID controller tuning method is a hot area of research in the future, a lot of scholars on the results of the study, also received a lot of results. Because the more usual PID master of the two conditioning parameters are increased, so that the master controller parameters of the conditioning more agile, master the consequences are more superior, but also increased the difficulty of parameter tuning. This paper combined with the existing results, in the following several aspects to the results of the discussion. Chapeau, the quantum evolutionary algorithm is studied, the Bloch sphere improved quantum evolutionary algorithm stop Fractional Order PID control parameter tuning method based on, and proposed in the literature using a modified PSO algorithm and genetic algorithm stop master device setting plans to stop the simulation results comparison, confirmed that the usefulness of applying the approach. Secondly, in order to study the results of the stability domain of the existing fractional order PID controller, an optimal parameter setting method is proposed. For integer and fractional order controlled system, the application of the way first to obtain the parameters of real root boundary (RRB), complex roots bounds (CRB) and infinite boundaries (IRB) and according to the boundary certainly frequency change and master parameter value scale. Then the time error multiplied by relative integral (ITAE) as functional goal, the phase amplitude margin as constraints, the genetic algorithm is applied to obtain parameters optimization. Simulation results annotation, the application of the method of fractional order PID controller parameters to stop the whole set, you can get a better system of static characteristics. At first, in this paper, the controller parameters of the fractional order PID controller with the sensitivity constraint is studied. In the existing results basically is the Fractional Order PID master is contented acuity bound KP, Ki parameter expression, to the integral lag fractional and quasi first order lag fractional order system as the object of study. According to the method proposed in this paper, we can avoid the cumbersome process of the method, and explain the usefulness of the proposed method in a simulation example.目录:摘要5-6Abstract6第1章 绪论9-14&&&&1.1 引言9&&&&1.2 分数阶控制器9-10&&&&1.3 PI~λDμ整定研究现状10-11&&&&1.4 论文主要内容11-14第2章 分数阶系统理论与PI~λD~μ控制器14-22&&&&2.1 几个特殊函数14-15&&&&2.2 分数阶微积分定义15-16&&&&2.3 分数阶系统模型16&&&&2.4 分数阶算子近似及离散化16-20&&&&&&&&2.4.1 直接近似法17-18&&&&&&&&2.4.2 间接近似法18-20&&&&2.5 PI~λD~μ控制器20-21&&&&2.6 本章小结21-22第3章 基于量子进化算法的PI~λD~μ控制器参数整定22-30&&&&3.1 引言22&&&&3.2 量子进化算法(QEA)研究简介22-23&&&&3.3 BQEA基本原理23-25&&&&&&&&3.3.1 量子染色体三链基因编码23-24&&&&&&&&3.3.2 解空间变换24&&&&&&&&3.3.3 量子染色体的更新24-25&&&&&&&&3.3.4 量子染色体的变异25&&&&3.4 PI~λD~μ参数整定过程25-26&&&&&&&&3.4.1 优化过程25-26&&&&3.5 仿真实例26-29&&&&3.6 本章小结29-30第4章 基于参数稳定域的最优PI~λD~μ控制器参数整定30-43&&&&4.1 引言30-31&&&&4.2 D分割(D-decomposition)法31-32&&&&4.3 PID的参数稳定域32-34&&&&4.4 满足稳定裕度的PI~λD~μ参数稳定域34-37&&&&4.5 基于遗传算法的最优PI~λD~μ控制器整定37&&&&4.6 仿真实例37-41&&&&4.7 本章小结41-43第5章 基于灵敏度约束的PI~λD~μ控制器参数整定43-59&&&&5.1 引言43&&&&5.2 灵敏度约束定义43-44&&&&5.3 满足灵敏度约束的K_p,K_i参数解集求取44-48&&&&&&&&5.3.1 被控对象为积分滞后分数阶系统44-47&&&&&&&&5.3.2 被控对象为准一阶滞后分数阶系统47-48&&&&5.4 稳定解与最优解的判定48-49&&&&5.5 仿真实例49-58&&&&&&&&5.5.1 积分滞后分数阶系统仿真49-53&&&&&&&&5.5.2 准一阶滞后分数阶系统仿真53-58&&&&5.6 本章小结58-59第6章 总结与展望59-60参考文献60-64致谢64-65攻读硕士学位期间发表的主要论文65分享到：相关文献|