基于自适应变异DE算法的PID参数整定优化

简介

针对工业过程中的PID参数整定难的问题，在分析传统差分进化算法的基础上，提出了一种自适应变异的差分进化算法，用于PID控制器的参数优化。改进算法定义了群体相似度系数和个体优劣系数，根据群体相似度系数动态调整变异操作，发挥不同变异操作模式的优点，使得算法同时兼顾了全局搜索和局部搜索的能力，根据个体优劣系数自适应调整交叉概率因子，改变以往交叉概率因子为定值常数，算法能够根据变异个体优劣选择合适的交叉概率因子。将改进算法用于以直流电机模型为被控对象的PID控制器参数整定优化中。仿真实验研究表明，相较于传统PID，DE|PID和QPSO|PID控制，AMDE|PID控制器具有更快的响应速度和稳定精度。