PDF下载 分享
[1]周云端,何志勇,赵瑞国.基于遗传算法的加速度控制PID参数自整定研究[J].火箭推进,2012,38(04):68-71.
　ZHOU Yun-duan,HE Zhi-yong,ZHAO Rui-guo.Study on genetic algorithm based auto-tuning of acceleration control PID parameters[J].Journal of Rocket Propulsion,2012,38(04):68-71.
点击复制

基于遗传算法的加速度控制PID参数自整定研究

《火箭推进》[ISSN:1672-9374/CN:CN 61-1436/V] 卷: 38 期数: 2012年04期 页码: 68-71 栏目: 测控与试验 出版日期: 2012-08-15
Title:
Study on genetic algorithm based auto-tuning of acceleration control PID parameters
文章编号:
1672-9374(2012)04-0068-04
作者:
周云端; 何志勇;  赵瑞国
西安航天动力研究所，陕西 西安 710100
Author(s):
ZHOU Yun-duan;  HE Zhi-yong;  ZHAO Rui-guo
Xi’an Aerospace Propulsion Institute, Xi’an 710100, China
关键词:
加速度控制; 过程辨识; 遗传算法; 自整定
Keywords:
acceleration control;  process identification;  genetic algorithm;  au
分类号:
V434-34
文献标志码:
A
摘要:
详细介绍了加速度试验系统加速度PID参数自整定方法。首先利用过程辨识将控制系统数学模型近似为二阶振荡环节形式，得到传递函数表达式，然后利用遗传算法进行PID参数整定，使整定精确度和效率得到很大提高。
Abstract:
The method of PID parameter auto-tuning for the acceleration test system is introduced. A mathematic model of the control system is approximated to second-order oscillation element type to get a transmit function expression by utilizing the process identification, and then the PID parameter auto-tuning is carried out by utilizing the genetic algorithm. This method improved the auto-tuning accuracy and efficiency greatly.

参考文献/References:

[1]方崇智, 萧德云. 过程辨识[M]. 北京: 清华大学出版社, 2003.
[2]薛定宇. 控制系统仿真与计算机辅助设计[M]. 北京: 机械工业出版社, 2009.
[3]苏金林. 基于PID控制方法的制动器试验台的数学模型研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2011 (2): 63-66.
[4]郑永凌, 马龙华, 钱积新. 鲁棒PID控制器参数的整定方法[J]. 化工自动化与仪表.2001, 28(5): 14-17.
[5]李益民. 电机与电气控制技术[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.
[6]周明, 孙树栋. 遗传算法原理及应用[M]. 北京: 国防工业出版社, 2001.
[7]王松涛, 刘勋, 周逊, 等. 低压涡轮低雷诺数条件下的气动性能分析[J]. 汽轮机技术, 2011 (5): 324-327.
[8]范威, 栾希亭, 韩先伟, 等. 混合室对零二次流环形超声速引射器性能的影响[J].火箭推进, 2011 (3): 24-27+39.
[9]徐晓霞. 模糊PID控制光电跟踪系统的抗干扰性分析[J]. 电子设计过程, 2011 (22): 180-183.
[10]王文龙, 赵政社, 混平, 等. 应变测试技术应用于发动机质心偏移研究[J]. 火箭推进, 2011 (2): 78-82.
[11]刘小民, 周海洋, 王星, 等. 低压透平叶片表面合成射流非定常流动控制机理研究[J]. 西安交通大学学报, 2011 (3): 95-101.
[12]廖爱华. 压气机超速制造过程的数值仿真研究[J]. 机械设计与制造 , 2011 (6)： 104-106.
[13]韩进, 王国华, 张欣豫. 基于神经网络的某仓储库气体质量预测系统[J]. 电子设计过程, 2011 (18): 83-85.

备注/Memo

收稿日期：2012-02-01；修回日期：2012-03-06
基金项目：中国航天科技集团公司支撑项目(2006JY04)
作者简介：周云端（1976—），男，工程师，研究领域为力学环境技术

更新日期/Last Update: 1900-01-01