为解决以往PID控制器对非线性、时变的推床位置自动控制(Automatic Position Control,APC)系统控制效果不理想,无法满足钛合金轧制精度标准的问题,提出将PID位置调节器改进为模糊PID位置调节器的方案。同时为解决模糊控制中量化因子和...为解决以往PID控制器对非线性、时变的推床位置自动控制(Automatic Position Control,APC)系统控制效果不理想,无法满足钛合金轧制精度标准的问题,提出将PID位置调节器改进为模糊PID位置调节器的方案。同时为解决模糊控制中量化因子和比例因子取值过度依赖专家经验的问题,引入粒子群算法寻找参数最优值。针对粒子群优化模糊PID算法难以在工程中应用这一现状,提出一种解决方法,并在实验平台中采用该方法对改进后的推床APC系统进行实验验证,证明该方法实际可行。仿真与实验表明:改进后的推床APC系统具有响应速度快、几乎无超调等优点,能够更好地满足钛合金轧制的精度要求。展开更多
本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函...本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.展开更多
文摘为解决以往PID控制器对非线性、时变的推床位置自动控制(Automatic Position Control,APC)系统控制效果不理想,无法满足钛合金轧制精度标准的问题,提出将PID位置调节器改进为模糊PID位置调节器的方案。同时为解决模糊控制中量化因子和比例因子取值过度依赖专家经验的问题,引入粒子群算法寻找参数最优值。针对粒子群优化模糊PID算法难以在工程中应用这一现状,提出一种解决方法,并在实验平台中采用该方法对改进后的推床APC系统进行实验验证,证明该方法实际可行。仿真与实验表明:改进后的推床APC系统具有响应速度快、几乎无超调等优点,能够更好地满足钛合金轧制的精度要求。
文摘本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.
