基于遗传算法优化的模糊PID-Smith控制方法的研究的开题报告

基于遗传算法优化的模糊PID-Smith控制方法的研究的开题报告一、选题背景PID控制器是工业中最为广泛应用的控制方法之一，具有结构简单、易于实现、调节简便等优点。但传统PID控制器具有参数调节困难、容易出现超调等缺点，不能满足大多数控制系统需求。因此，近年来研究者在传统PID控制器的基础上进行改进，其中模糊PID控制是一种较有代表性的改进型PID控制器之一。模糊PID控制器能够较好地对系统的动态性能进行控制，能够在不确定或不清楚系统模型情况下进行控制，但控制性能仍不尽人意。Smith预估补偿技术能够改善模糊PID控制器的动态响应和鲁棒性能，但又带来了新的参数调节问题，降低了实际工程应用的实用性。因此，本研究拟在模糊PID控制器的基础上，引入遗传算法类优化算法，快速求解参数优化问题，进一步改善模糊PID-Smith控制器的控制性能，使之能够更好地应用于实际工程中。二、研究内容本研究将围绕模糊PID-Smith控制器进行深入研究，重点包括以下内容：1.模糊PID-Smith控制器原理及动态性能研究，建立控制器动态模型；2.遗传算法及其变种算法的原理、评价方法、遗传基因编码方案、交叉操作、变异操作等进行总结并掌握；3.将遗传算法类优化算法引入模糊PID-Smith控制器的参数优化中，提高优化速度和精度；4.设计算法实验平台，通过仿真实验以及实际控制实验来进行实验验证研究成果。三、研究意义通过本研究，能够将优化算法引入模糊PID-Smith控制器中，实现控制性能的最优化，大大提高控制系统的性能，降低了调试难度，使之能够更好地应用于实际工程中。四、研究方法本研究主要采取理论分析和实验验证相结合的方法。首先，对模糊PID-Smith控制器和遗传算法进行Matlab仿真，验证理论后，利用LabVIEW平台建立实际硬件系统，进行控制实验，验证算法的实用性和可行性。五、预期成果本研究通过理论分析和实验验证，获得以下预期成果：1.深入研究模糊PID-Smith控制器的原理及动态性能，建立控制器动态模型；2.总结遗传算法及其变种算法的原理、评价方法、遗传基因编码方案、交叉操作、变异操作等，设计遗传算法类优化算法；3.提出将遗传算法类优化算法引入模糊PID-Smith控制器的参数优化中，实现控制性能的最优化，提高约束控制系统控制性能；4.设计算法实验平台，通过仿真实验以及实际控制实验来进行实验验证研究成果。六、进度安排1.第一阶段：文献调研(2周)主要通过阅读相关文献，深入研究模糊PID-Smith控制器的原理及动态性能，学习遗传算法及其变种算法的原理和应用。2.第二阶段：方法研究及算法设计(4周)通过前一阶段的学习，掌握模糊PID-Smith控制器的动态模型，研究遗传算法，并提出将遗传算法类优化算法引入模糊PID-Smith控制器的参数优化中，提高约束控制系统性能。3.第三阶段：算法仿真实验(6周)编写算法代码并进行仿真实验，针对仿真实验结果进行优化操作；同时对算法进行测试和调试工作，修正算法的参数和代码程序。4.第四阶段：实际控制系统测试(4周)基于LabVIEW平台，建立实际硬件系统，并进行控制实验，并进行控制实验的可行性验证和算法实用性评估；5.第五阶段：论文撰写及答辩准备(4周)将本研究成果归结成论文，并准备答辩。七、参考文献[1]王蓉华.基于遗传算法的模糊PID算法及其应用研究[J].临床医学工程,2019,26(02):174-177。[2]SiktaDebnath,SoumyoDatta.ANovelFuzzySmithPredictiveControlAlgorithmforPowerPlantControl[J].JournalofControlScienceandEngineering,2020,2020(5):1-10.[3]CuiHongwei.ResearchonFuzzyPIDControlBasedonGeneticAlgorithm[J].JournalofIntelligentandFuzzySystems,2018,35(4):4155-4167.[4]K.RajaRajeswari,etal.AFuzzy-Smith-PIDIntervalType-2FuzzyNeuralNetworkControllerforaF