[发明专利]一种基于改进遗传算法的气压自适应在线PID整定方法

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的气压自适应在线PID整定方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1，初始化基于二进制编码差分变异算子的改进遗传算法种群：设置二进制编码PID种群规模大小、编码长度、进化代数，随机初始化二进制PID编码种群；

步骤2，初始化PID参数范围：设置比例系数kp、积分系数ki、微分系数kd上下限初值；

步骤3，初始化系统运行参数：设置采样周期、采样周期数、系统参考输入为单位阶跃信号；

步骤4，对于每个采样周期，用上一个采样周期的最优PID整定参数作为PID控制器的控制参数，计算PID控制器输出、被控对象输出和系统误差，将二进制编码PID种群个体解码成PID参数个体，作为PID控制器的控制参数，计算PID控制器各组输出、被控对象各组输出和各个系统误差，以各个系统误差绝对值的倒数作为改进遗传算法的各PID参数个体的适应度函数，选择适应度最大值对应的PID参数个体为最优PID整定参数；

步骤5，用改进遗传算法对二进制编码PID种群进行基于适应度比例选择算子的选择操作、基于二进制编码单点交叉算子的交叉操作、基于二进制编码差分变异算子的变异操作，产生新一代二进制编码PID种群，未迭代到进化代数时，返回步骤4，已迭代到进化代数时，输出本采样周期的自适应在线最优PID整定参数；

步骤6，未循环到最大采样周期数时，重复步骤4～步骤5，选择下一个采样周期的最优PID整定参数，已循环到最大采样周期数时，比较系统阶跃响应上升时间和系统稳态静差是否达到设定的性能指标，未达到时，将比例系数kp上限值递增一个偏移量，返回步骤3，重新开始系统运行，已达到时，输出自适应在线最优PID整定参数，终止系统运行；

改进遗传算法采用改进二进制编码差分变异算子，计算公式如下：B(i,j)＝(A(w1,j)xor A(w2,j))or A(i,j)，其中，B(i,j)代表第i个个体的第j个染色体的二进制编码子代值，A(w1,j)代表种群中随机产生的第w1个个体的第j个染色体的二进制编码父代值，A(w2,j)代表种群中随机产生的第w2个个体的第j个染色体的二进制编码父代值，or代表逻辑“或”操作符，xor代表逻辑“异或”操作符，A(w1,j)xor A(w2,j)代表第w1个个体的第j个染色体的二进制编码父代值与第w2个个体的第j个染色体的二进制编码父代值之间的差值，A(i,j)代表第i个个体的第j个染色体的二进制编码父代值。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的气压自适应在线PID整定方法，其特征是，改进遗传算法采用二进制编码方式；

进一步的，二进制编码的解码公式为：其中，x代表PID参数中比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d之一；a代表PID参数中比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d之一的下限值，b代表PID参数中比例系数k_p、积分系数k_i、微分系数k_d之一的上限值，n代表比例系数、积分系数、微分系数之一的二进制编码长度，y代表n位二进制数对应的十进制数。