基于智能优化算法的控制器优化的设计本.doc

毕业 任务书 一、题目 基于粒子算法的控制器优化设计 二、指导思想和目的要求 1、利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力； 2、锻炼学生的科研工作能力和培养学生的团结合作攻关能力； 三、主要技术指标 1、熟悉掌握粒子群算法的基本原理； 2．对PID控制进行优化设计； 四、进度和要求 第01周----第02周： 英文翻译； 第03周----第04周： 了解智能算法的发展趋势； 第05周----第06周： 学习粒子群算法； 第07周----第09周： 设计PID控制器系统结构； 第10周----第11周： 设计基于智能优化算法的控制器优化结构； 第12周----第13周： 搭建Matlab/Simulink PID控制优化设计仿真程序，进行仿真、验证； 第14周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩； 五、主要参考书及参考资料 胡寿松．自动控制原理[M]．科学出版社．2007 史峰、王辉．Matlab 智能算法[M]．北京航空航天大学出版．2011 蒋慰孙，俞金寿.过程控制工程（第二版）[M].中国石化出版社. 1999 金以慧.过程控制[M].清华大学出版社.2000 陆德民.石油化工自动控制设计手册[M].化学工业出版社.2000 水琦, 何岗.鲁棒PID参数整定技术及应用[J].石化技术与应用. 2000,18(4):214-217 王骥程,祝和云.化工过程控制工程[M].化学工业出版社.1991 吴建生，秦发金.基于Matlab的粒子群优化算法程序设计[J].柳州师专学报.2005，20（4）：97-100 王万良，唐宇.微粒子群算法的研究与展望[J].浙江工业大学学报.2007,35（2）：136-141 谢晓锋，张文俊，杨之廉.微粒群算法综述[J].控制与决策. 2003,18(2):129-134 纪震，廖惠连，吴青华.粒子群算法及应用[M].科学出版社.2009 龚纯，王正林，精通Matlab最优化计算[M].电子工业出版社. 李丽，牛奔，粒子群优化算法[M].冶金工业出版社.2009 陈国良．遗传算法及其应用[M].人民邮电出版社．1996 王凌．智能优化算法及其应用[M].清华大学出版社.2001 陈云飞．广义分配问题的一种小生境遗传蚁群优化算法[J].北京理工大学学报.2005(06) 杨维．粒子群优化算法综述[J].中国工程学.2004(84) 志荣．基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用[J].计算机仿真.2004(5) 李爱国．粒子群优化算法[J].计算机工程与应用2004(5) 刘国平．多目标最优化的粒子群算法[J].杭州师范学院学报2005(1) 学生 ___________ 指导教师 ___________ 系主任 ___________  摘 要 PID参数的寻优方法有很多种，各种方法都有各自的特点，应按照实际系统的特点选择适当的方法。本文主要研究基于粒子群算法的PID控制系统参数优化设计方法，主要工作如下：其一，、、进行优化；其三，采用Simulink对优化后的控制系统进行仿真，得到系统优化后的响应曲线。通过对结果分析可知，将粒子群算法应用于PID参数优化设计是完全可行的。 关键词：PID控制，粒子群算法，优化设计，Simulink  ABSTRACT Particle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. The PID parameters optimization method has a lot of kinds, all kinds of methods all have their own characteri