【摘 要】
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基于流体流理论的网络简化模型,将NSGA-Ⅱ与PGA相结合的复合遗传优化算法应用于PID控制器参数优化,提出了一种多目标PID优化设计方法——在满足系统鲁棒性的前提下,以超调量
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南通职业大学现代教育技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60974016), 江苏省自然科学基金(BK2008188), 江苏省“六大人才高峰”资助项目(07-E-13), 江苏省现代教育技术研究“十一.五”规划课题(2007-R-6145), 南通市科技应用研究项目(K2007004)
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基于流体流理论的网络简化模型,将NSGA-Ⅱ与PGA相结合的复合遗传优化算法应用于PID控制器参数优化,提出了一种多目标PID优化设计方法——在满足系统鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并用复合遗传算法对其求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好,根据网络主动队列管理控制系统的要求在解集中选择满意解。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击两种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于GA、SPSO、QDPSO算法的优化结果。
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