??????????采用常規(guī)整定方式，往往費(fèi)時(shí)且難以滿足控制要求。本文使用浮點(diǎn)編碼遺傳算法優(yōu)化PID控制器的參數(shù)，取得了很好的效果。
關(guān)鍵詞：PID控制；優(yōu)化；遺傳算法
???????? PID(Proportional-Intigral-Differential)控制是比例積分微分控制的簡稱。在生產(chǎn)過程自動控制的發(fā)展歷程中，PID控制是歷史最久、且生命力最強(qiáng)的基本控制方式之一。PID控制的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：1、簡單實(shí)用，易于實(shí)現(xiàn)，性能優(yōu)良。PID控制器具有簡單而固定的形式，原理也不復(fù)雜，使用起來很方便，控制效果也很好。2、魯棒性能優(yōu)良。其控制品質(zhì)對被控對象特性的變化不大敏感，在很寬的操作條件范圍內(nèi)都能保持較好的魯棒性。由于具有這些優(yōu)點(diǎn)，PID控制被廣泛應(yīng)用于工業(yè)與民用領(lǐng)域，并取得了很好的經(jīng)濟(jì)效果。
????????但PID參數(shù)復(fù)雜繁瑣的參數(shù)整定過程一直困擾著工程技術(shù)人員，用經(jīng)驗(yàn)規(guī)則加試湊的方式來調(diào)整PID 控制參數(shù)，往往費(fèi)時(shí)且難以滿足控制要求，因此，研究PID參數(shù)整定技術(shù)具有十分重要的工程實(shí)踐意義。遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)為PID參數(shù)的優(yōu)化整定提供了新的途徑。遺傳算法只依賴于適應(yīng)度函數(shù)，不需知道對象的全部信息，這樣即使在對象模型不確定的情況下，它仍可根據(jù)對象的輸出情況對PID控制器中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，而且遺傳算法的群體優(yōu)化機(jī)制使得它可能找到全局最優(yōu)解。