用优化方法特点比较宋云霞，朱学峰大时滞过程控制方法与应用化工自动化及仪表，，附录相关程序单纯行法整定参数程序目标函数的脚本文件为仿真时间主整定程序文件，，，外文参考文献，，，，，，，，，，，，，，，力，好多新的方法，如遗传算法，模糊逻辑控制等在最近的几年里获得了很快的发展，并广泛地应用于控制器参数整定中。自从关于这方面的著作问世，遗传算法的应用扩展到了很多的领域。由于遗传算法有良好的总体优化能力和较强的鲁棒性，人们期望它能克服传统整定中的些缺点，并且在工业实践中得到广泛的应用。在和的著作中，遗传算法得到的数值比公式得到的参数整定值更完美，显示了美好的前景。但是，由于由遗传算法确定的参数是固定的，控制器不能随着系统参数的改变而有效地改变其值。用模糊逻辑确定系统增益时，在定的模糊规则下，的三个参数具有自适应性和快速性。很显然，这种方法用于控制器的三个参数整定时，对实际的工业过程控制系统将发挥更大的灵活性但是，模糊规则是通过专家经验或实验确定的，如果它能实现自我改进的话，将会获得更大的发展。为了解决上述问题，种集模糊逻辑控制和遗传算法控制优点的混合方法随之产生用以优化整定控制器的参数。在这种方法中，参数具有自适应能力，而且其参数是根据误差信号以及它的微分产生。因此，整定过程可以根据模糊规则来描述，即输入的变量是误差信号和它的微分值，而输出的就是参数，然后再用种遗传算法来寻优参数。该过程可以用这样的个函数来表示取误差信号的平方的积分的倒数，并使这个函数达到最大值，该数既是最优化参数。由于在这种方法的参数整定过程中不需要专家经验，也由于参数具有自适应能力，人们期望这种方法具有良好的控制前景。在仿真示例中，我们将给出这种方法和其他的整定技术的比较波形另外，为了展示它在高度非线性系统中应用情况，仿真部分还给出了个球杆系统模型，它也是参数控制的个实例。二控制器的参数整定控制器般而言，个经典的控制系统可由如下的框图描述，在这里，控制器的输入输出关系可以由表示成如下的形式图经典控制系统的框图其中为控制信号，为误差信号，分别表示比例增益，积分增益，微分增益。如果选择不同的值，很显然，系统会获得不同的响应。因此，控制器的参数整定问题可以认为是选择三个参数，使系统能满足人们所期望的响应。为了优化整定参数，下部分将介绍种模糊逻辑方法。模糊逻辑规则与传统整定技术不同，在这里，参数是由整定之后才被确定的由这种方法产生的参数具有自适应能力且可以由系列的模糊规则来表示。如框图中所示，模糊规则的输入变量是误差信号以及它的微分信号，而输出变量则是参数，因此，如果误差信号和它的微分信号分别有和中不同的函数关系式，那么就会有种模糊规则。即如果为，为，则，，如果为，为，则，，如果为，为，则，，如果为，为，则，，如果为，为，则，，其中和分别为和的函数，和以及则满足如下关系，其中，，其中，，其中，如果这种区域面积法用于解模糊控制，那么输出的模糊规则将变成如下它是由和分别代入和而获得的个数。由于是根据，和确定的，这样控制器用这种方法整定时与那些传统方法相比，必将会有更多的灵活性和可行性。但是，对模糊整定规则和个各个参数以及与它们相对应的每个规则都必须事先确当。因此，必须先定义性能指标，以及寻找种算法来最优化，和这三个参数。为了定义性能指标，就应该指明这种参数的选择不是唯的，也许每个人都会不相同。比如，标准性能指标如超调量，上升时间，稳定时间的选择。在这篇论文中，性能指标将通过误差平方的积分倒数来定义。即由此，对于输入的大量数值，在该函数的作用下，将会得到更好的性能响应。为了寻找最优化参数，和，使之在这个函数的作用下达到最大值，人们期望这种模糊算法至少能满足以下三个要求。首先是对上面几个等式中给出的非线形性要有很强的抑制能力。其二，由于输入有种方式，而且变量随着，的增多而迅速的增加，它必须具备处理大量数据的能力。其三，这种算法在当前的优化方法下能快速产生另种优化算法。在下部分，我们将指出为什么遗传算法能满足上面的所有要求，而且特别使用于寻找优化参数，。，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，外文参考文献中文翻译控制器参数整定的种混合方法引言大多数工业过程是由比例积分微分控制的。控制器之所以受大众的欢迎，不仅因为其设计简单，而且其参数整定和观测都较为方便。要运行这样种控制器，它的三个参数，既比例增益，积分时间，微分时间都必须事先确定。到目前为止，人们想了很多的方法用以减小花在控制器参数优化整定的时间。现存的参数整定技术中，公式也许是最有名的整定方法，对于大多数实际过程，这种方法达到了比较理想的效果。但是有时由于其过程费时，费力，尤其是对于那些非线性严重的系统，这个问题更加突出。因此，这种方法在用于工业控制过程之前，常常需要人工再整定。为了提高传统整定技术的适应采用优化法中的单纯行法对控制系统参数进行整定。在这章中简单介绍了优化设计和优化设计的各种寻优方法，对单纯形法做了重点介绍。优化设计简介所谓优化设计就是种对问题寻优的过程，人们所从事的任何工作都希望尽可能做好，以期得到个理想的目标。在日常的设计过程中，常常需要根据产品设计的要求，合理地确定各种参数，以达到最佳的设计目标。实际上，在任何项设计工作中都包含着寻优过程，但这种寻优在很大程度上带有经验性，多根据人们的直觉经验及不断试验而实现的，由于受到经验时间环境等条件的限制，往往难以得到最佳的结果。优化设计是世纪年代发展起来的门新的学科，它是最优化技术和计算机技术在设计领域应用的结果