文献类型：期刊文章

作　　者：张安发[1] 张玮[1,2] 童鑫[1] 王西坤[1]

机构地区：[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072 [2]上海电力建设启动调整试验所,上海200031

出　　处：《工业控制计算机》

年　　份：2017

卷　　号：30

期　　号：7

起止页码：45-47

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对一些复杂的工业控制系统中利用常规的PID控制往往难以达到理想的控制性能,以及控制系统中控制器的相关参数难以精确设定的问题,提出了一种基于人类学习优化算法(Human Learning Optimization,HLO)的变论域模糊PID控制方法并应用于电站的优化控制当中。首先介绍了HLO算法以及变论域模糊PID控制方法的相关原理,然后阐述了运用HLO算法对变论域模糊PID控制器进行优化设计的实现过程,接着和基本的模糊PID控制器以及常规PID控制器的控制性能进行了对比,并与基于粒子群算法、差分进化算法和声搜索算法的变论域模糊PID控制器的控制性能进行了对比。结果表明,基于HLO算法的变论域模糊PID控制器具有更好的控制效果,且实现简便,具有良好的应用前景。

关 键 词：人类学习优化算法  模糊控制 模糊PID 变论域

分 类 号：TP273]