[发明专利]一种模糊PID控制器的参数自整定方法

摘要

本发明公开一种模糊PID控制器的参数自整定方法，该方法具体为：根据控制系统的偏差、偏差变化率和PID控制中比例、微分、积分系数的基本论域与模糊论域，计算初始的量化因子数值组合，以各初始的量化因子数值为区间中心，合理选择区间半径得到各待寻优的量化因子取值区间；在各取值区间内均匀选取数值，得到不同的量化因子数值组合，试验各量化因子数值组合下的控制系统的控制性能，以量化因子数值组合与对应的控制性能数值为一个样本数据，重复试验得到足够多的样本数据作为极限学习机的训练数据，离线训练控制系统模型；最后以带精英策略的非支配排序遗传算法对该系统离线模型进行寻优，得到使控制性能多目标最优化的量化因子数值组合。

主权项

一种模糊PID控制器的参数自整定方法，其特征在于包括如下步骤：1)根据控制系统中偏差信号、偏差变化率信号、比例参数、微分参数和积分参数的基本论域与模糊论域，分别计算得到量化因子Ke、Kec、Kp、Kd、Ki的具体数值，分别以该数值作为各量化因子寻优区间的中心点，适当选择区间半径，形成五个量化因子寻优区间；2)在五个量化因子寻优区间内均匀选择数值，得到不同的量化因子数值组合，针对该量化因子数值组合进行控制系统试验，得到该量化因子数值组合下系统的控制性能数值，将量化因子数值组合与该组合下的控制性能数值复合成一个样本数据，不断地改变量化因子数值组合，试验得到该量化因子数值组合下对应的控制性能数值，得出样本数据集合；3)将上一步得到的样本数据集合作为极限学习机的控制系统模型训练数据，以量化因子数值组合作为控制系统模型的输入，对应的控制性能数值作为控制系统模型的输出，离线训练控制系统模型；4)离线训练得到控制系统模型后，以带精英策略的非支配排序遗传算法对该控制系统模型进行寻优，得到使控制性能多目标最优化的量化因子数值组合。