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改进型自适应遗传算法在煤炭调车绞车系统中的应用-机械电子工程专业论文
西安建筑科技大学硕士学位论文 西安建筑科技大学硕士学位论文 改进型自适应遗传算法在煤炭调车绞车系统中的应用 专 业:机械电子工程 硕 士 生:朱 磊 指导教师:陆 地 副教授 摘 要 调车绞车系统主要应用在大型洗煤厂、外运码头以及煤炭储运基地中,实现 煤炭的快速外运和装车。调车绞车系统的控制性能直接影响到煤炭装车的效率, 而较高的效率必然会降低外运成本,因此提高调车绞车系统的控制性能势在必行。 PID 调节是连续系统中技术最成熟,应用最广泛的调节方式之一。PID 调节 即调节器按比例、积分、微分规律来调节控制系统,根据调节器输入的偏差值按 比例、积分、微分的函数关系进行运算,所得的运算结果用于输出控制。但是工 业技术的进步,人们在过程控制中越来越追求控制精度和品质,传统的 PID 控制 器参数难以调整,因此 PID 控制器的参数优化越来越引起人们的重视。 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的有哪些信誉好的足球投注网站算法,它模拟了自然遗 传和自然选择过程中发生的繁殖、杂交和突变现象,它具有很强的全局优化能力 及鲁棒性,在过程控制领域得到了广泛的应用。但是遗传算法中的利用性和有哪些信誉好的足球投注网站 性始终是影响遗传算法收敛速度和全局收敛性的一对矛盾,并且在线性方面具有 一些不足之处。而自适应遗传算法则是根据上述缺点而改进的一种遗传算法。 本文针对煤炭运输中调车绞车系统的 PID 参数整定问题,提出一种改进后的 自适应遗传算法对 PID 控制进行参数寻优,将自适应在线遗传算法与 PID 控制技 术相结合,使用改进后的自适应遗传算法作为自适应控制策略,并通过仿真实现 了在煤炭调车绞车系统中的应用,仿真结果表明改进后的自适应在线遗传算法 PID 参数优化相比传统的调节方法,具有更好的鲁棒性、最优性能较好的实现参 数的自动化调节。 关 键 词:调车绞车;PID;遗传算法;改进型自适应遗传算法;自适应控制技术 论文类型:应用基础 PID Paramenter Optimization of Shunting and Winch Control System Based on Oline Adaptive Genetic Algorithm Major: Mechanical and Electronic Engineering Author: Zhu Lei Instructor:Associate Professor Lu di ABSTRACT Shunting and winch system is mainly used in large coal washing plant, coal storage and transportation terminals and coal storage base, the realization of the rapid transportation and loading of coal. The performance of shunting and winch control system directly affects the efficiency of coal loading, and high efficiency will inevitably reduce the cost of coal transportation. Therefore, to improve the performance of shunting and winch control system is imperative. PID regulator is the most mature technology and widely used in the continuous system. PID regulator uses proportional, integral and differential rules to regulate the control system. Also, according to input deviation, PID regulator uses proportional, integral, differential rules to compute, and uses the results to obtained for the output. However, with the advances in industrial technology, more and more people are seeking for the pursuit of precision and quality control, the traditional PID controller
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