基于遺傳算法的柴油機PID控制器設(shè)計

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基于遺傳算法的柴油機PID控制器設(shè)計

傳統(tǒng)柴油機的轉(zhuǎn)速控制器被稱為調(diào)節(jié)器，其在實際系統(tǒng)應(yīng)用中采用PID算法進行控制。然而，柴油機屬于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，運行工況復(fù)雜多變。傳統(tǒng)PID算法由輸入輸出變量差值的比例、積分和微分3部分組成，并分別對應(yīng)于3個參數(shù)系數(shù)。但該算法無法通過某一組特定參數(shù)得到最優(yōu)的性能響應(yīng)，且參數(shù)調(diào)試過程周期長，沒有系統(tǒng)的評價方法。

為提高系統(tǒng)的瞬態(tài)響應(yīng)，提出了采用遺傳算法（GA）來確定PID參數(shù)的最優(yōu)值。GA是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成，每個個體實際上是染色體帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質(zhì)的主要載體，內(nèi)部表現(xiàn)是某種基因組合，該染色體中包含了所要確定的3個PID參數(shù)值。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解，每一代根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小選擇個體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進行組合交叉（多點交叉法）和變異（實值變異法，小概率下出現(xiàn)），產(chǎn)生出代表新的解集的種群。最終，對最優(yōu)個體進行解碼而得到PID參數(shù)的最優(yōu)值。

為驗證GA-PID算法的有效性，搭建了一個簡化的用于速度調(diào)節(jié)的非線性發(fā)動機模型。該模型包含5個子系統(tǒng)：體積效率模塊、空氣質(zhì)量流量模塊、廢氣溫度模塊、曲軸旋轉(zhuǎn)模塊和發(fā)動機執(zhí)行模塊（二階直流伺服電機，控制油門齒條位置）。采用Simulink搭建了閉環(huán)控制模型，通過選擇不同的群體大小和遺傳代數(shù)得到PID參數(shù)值。仿真結(jié)果表明，基于GA的PID控制器在速度調(diào)節(jié)上響應(yīng)更快，適應(yīng)性更強，加/卸載條件下發(fā)動機運行平穩(wěn)，轉(zhuǎn)速無振蕩。

Naeim Farouk Mohammed et al. Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation.

編譯：張為榮