摘要：將粒子群算法" title="粒子群算法" target="_blank">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" title="粒子群算法">粒子群算法" 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1 前言

　　閥控缸是液壓位置伺服控制系統(tǒng)常采用的一種形式，被廣泛應(yīng)用在對控制精度要求較高的大功率場合?；钊恢玫钠钚盘柦?jīng)PID控制器線性組合后，作為伺服閥控制信號，調(diào)節(jié)通過伺服閥的流量，達(dá)到控制液壓缸活塞位置的目的。在硬件條件一定的情況下，控制系統(tǒng)的性能主要取決于控制器性能，而控制器的參數(shù)又直接決定著系統(tǒng)的最終控制效果。在鋼鐵生產(chǎn)中，液壓位置伺服系統(tǒng)多運(yùn)行在惡劣的環(huán)境下，系統(tǒng)的控制特性會隨著設(shè)備老化以及現(xiàn)場擾動發(fā)生較大變化，這要求PID控制器參數(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)場情況適時調(diào)整，維持系統(tǒng)良好的控制性能。

　　粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種基于群智能的啟發(fā)式算法，起源于對簡單社會系統(tǒng)的模擬。粒子群算法中，每個優(yōu)化問題的潛在解都是搜索空間中的一個“粒子”。每個粒子由粒子速度決定運(yùn)動方向和距離，每個粒子都包含一個適應(yīng)值，空間中的所有粒子通過跟蹤當(dāng)前最優(yōu)粒子完成解空間中的搜索任務(wù)。

　　將粒子群算法的啟發(fā)式搜索功能與PID控制器結(jié)合起來，構(gòu)成PSO-PID控制器，并將優(yōu)化后的PID控制器應(yīng)用到液壓位置伺服系統(tǒng)當(dāng)中，結(jié)果表明采用PSO方法優(yōu)化后的液壓伺服系統(tǒng)在系統(tǒng)特性發(fā)生變化后仍能取得較好的控制效果。

2 粒子群優(yōu)化原理

　　粒子群算法對生物種群行為進(jìn)行模擬，采用群智能的方式進(jìn)行尋優(yōu)。每個粒子的狀態(tài)根據(jù)自身最優(yōu)解Pb，和全局最優(yōu)解Gb進(jìn)行更新。下式為粒子的速度表達(dá)式

　　　　v（k+1）=W1v（k）+C1r1（k）（Pb-x（k））+C2r2（k）（Gb-x（k）） （1）
　　　　x（k+1）=x（k）+v（k） （2）
　　式中：
　　　　v（k）-第k代粒子運(yùn)動速度；
　　　　W1-粒子運(yùn)動速度權(quán)重系數(shù)；
　　　　Pb-當(dāng)前粒子的自身最優(yōu)解；
　　　　Gb-粒子群的最優(yōu)解；
　　　　x（k）-第k代粒子運(yùn)動位置；
　　　　C1，C2-學(xué)習(xí)常數(shù)；
　　　　r1（k）-屬于0～1間的隨機(jī)變量。
　　為加快尋優(yōu)速度、避免粒子群算法陷入局部最優(yōu)，需要對速度權(quán)重系數(shù)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。實(shí)際應(yīng)用中可在迭代過程中線性調(diào)整加權(quán)系數(shù)，如下式所示： 　　式中：Wmax-粒子速度權(quán)重最大值，Wmin-粒子速度權(quán)重最小值，Nmax-最大迭代次數(shù)，ni-當(dāng)前迭代次數(shù)。

3 PSO-PID控制器

　　常規(guī)的PID控制器包括線性的反映偏差的比例環(huán)節(jié)、用于消除靜差的積分環(huán)節(jié)、反映系統(tǒng)變化趨勢的微分環(huán)節(jié)。下式為常規(guī)PID控制算法 　　PID控制器參數(shù)的優(yōu)化所參照的目標(biāo)函數(shù)必須與系統(tǒng)的調(diào)節(jié)品質(zhì)密切相關(guān)。PSO-PID控制器可采用平方誤差矩積分（ITSE）函數(shù)，作為粒子群優(yōu)化的適應(yīng)度判據(jù)。其表達(dá)式為： 　　式中：e（x）-系統(tǒng)誤差，t-時間。
　　以誤差目標(biāo)函數(shù)為適應(yīng)度判據(jù)，將PSO算法與常規(guī)PID控制器相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對PID參數(shù)的優(yōu)化，構(gòu)成一種新型的PSO-PID控制器，該控制器可以實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)在線優(yōu)化，如圖1所示。 圖1 PSO-PID控制系統(tǒng)框圖
4 液壓位置伺服系統(tǒng)

　　典型的液壓位置伺服機(jī)構(gòu)由伺服閥、液壓缸和調(diào)節(jié)器以及反饋元件構(gòu)成，其系統(tǒng)傳遞函數(shù)框圖如圖2。 圖2 液壓位置伺服系統(tǒng)框圖
5 仿真研究

　　典型液壓伺服系統(tǒng)的參數(shù)如表1所示。 表1 液壓伺服系統(tǒng)參數(shù)
　　在仿真中通過PSO算法對PID控制器的kP和KI兩個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。模型中PID參數(shù)KP范圍為0.01～0.5，K，范圍為0.01～0.5，KD為0，最大迭代數(shù)Nmax。為100次，粒子速度的最大權(quán)重系數(shù)Wmax為0.9，最小權(quán)重系數(shù)Wmin為0.3，學(xué)習(xí)因子C1、C2為2。圖3為采用平方誤差矩作為適應(yīng)度判據(jù)后，優(yōu)化后的系統(tǒng)階躍響應(yīng)，優(yōu)化后的系統(tǒng)的綜合性能相對于原系統(tǒng)有了提高，響應(yīng)速度提高，穩(wěn)定時間縮短，系統(tǒng)靜態(tài)偏差很快得到消除。 圖3 系統(tǒng)階躍響應(yīng) 圖4 阻尼變化下的系統(tǒng)階躍響應(yīng)
　　液壓設(shè)備經(jīng)過長時間運(yùn)轉(zhuǎn)后，由于磨損、老化等原因，液壓系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)會發(fā)生變化。圖4為液壓系統(tǒng)的阻尼系數(shù)減小后，PSO-PID控制器經(jīng)過100次迭代優(yōu)化后的系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線。當(dāng)阻尼系數(shù)變小后，原PID控制系統(tǒng)穩(wěn)定性變差，同時出現(xiàn)了振蕩現(xiàn)象，而經(jīng)過優(yōu)化計(jì)算的PSO-PID控制系統(tǒng)，其性能優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)。

6 結(jié)論

　　粒子群算法簡單，易于實(shí)現(xiàn)，并具有很強(qiáng)的魯棒性和尋優(yōu)速度，將粒子群算法與PID控制器結(jié)合在一起，構(gòu)成基于粒子群優(yōu)化的PID控制器。仿真結(jié)果表明，PSO-PID控制器能夠?qū)崿F(xiàn)液壓位置伺服系統(tǒng)的PID參數(shù)優(yōu)化，在工況變化的情況下仍能取得良好的控制效果。