一种基于改进遗传算法的卷绕自动调谐控制器的控制系统的设计外文翻译资料

 2022-09-19 10:09

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第七届亚洲控制程序会议,

2009,8.27—8.29,中国香港

一种基于改进遗传算法的卷绕自动调谐控制器的控制系统的设计

K. H. Choi, T. T. Thanh, B. S. Yang, and, D. S. Kim

摘要:在过去的几十年里,有许多运用程序用于大规模生产的卷辊卷网技术例如网页打印,论文机,底片处理,纺织面料等在较短的时间内生产较便宜的产品。尤其是射频识别技术和印刷型电子产品运用卷式生产方式的制造业原理高速地去建立设备将会给印刷电子和出版业带来较大的冲击。为了增加精确度灵活性而去有效地检测来自内部和外部干扰。一些为了卷式生产方式网络控制系统的控制器设计在近几年被提出了。然而,大部分的提案是支持SISO定常线性系统的。事实上,在某些控制系统的一些条款就如卷式生产方式网络系统时间变化量是非线性的。因此,以前的调整增益的方法不再适用。在这种情况下,一种在被改进的遗传算法的基础上而形成的算法被看好,它适用于非线性的卷式生产方式网络控制系统,它能够帮助控制者寻找从而确定最优参数,在每个时间间隔都会去检测错误并且自动的去纠正错误。在Matlab/Simulink中的仿真结果首先利用简单的工厂的特性,然后为卷式生产方式的控制者们反推被看好的的处理方法的稳定性和可靠性。

(手稿是在2009年1月31号被收到的,这个作品在某种程度上被韩国知识经济部通过课题“材料和组件开发技术”所支持。韩国

K. H. Choi工作于韩国济州大学,济州位于南韩,电子邮件:khchoi@jejunu.ac.kr

T. T. Thanh工作于韩国济州大学,济州位于南韩,电子邮件:thanhtt@jejunu.ac.kr

B. S. Yang工作于韩国济州大学,济州位于南韩,电子邮件:: ygbabe21@hatmail. com

D.S.KIM 智能与紧密机械研究服务部IT机械研究中心,位于南韩,电子邮件dskim@kimm.re.kr)

1.引言

近些年随着数字计算机的快速发展,遗传算法由于它能够根据内部和外部干扰去自动检测到错误并且纠正错误使系统恢复稳定和精确而在现代自动化系统和一些其他的领域起到了关键的作用。直到现在,一些遗传算法的改变在自动化系统中被提出并运用。为了获得更多更有效的收索,最优化算法是建立在原始的遗传算法结构和系统的社区结构一体化的基础上。仿真结果体现了改进的遗传算法只适用于很有限的范围比如SISO定常线性系统。分析程序在设置最小化的时间加权积分性能准则死区时间工厂模型的PID控制器上获得了最佳效果。一种去设计最优扰动抑制PID控制器的方法在对拒绝约束干扰的最优化的基础上被提出。一段时间内的仿真结果证明了这种作用是很慢的。一个最优化的算法被推荐来设计PID控制器,可以在系统中通过不确定的运用定量反馈理论来最小化渐开环增益。答案显示这个提议对于没有高精度的要求的控制系统是适用的。

事实上,很多工厂在操作进展中根据参数在一段时间内的变化来操作例如在干扰的有效性下操作的卷式生产方式网络控制系统,因此,检测到系统的错误并且自动的纠正错误是很必要的并且在近些年被研究者们所关注。在这种情况下,一种被推荐的根据一段时间内由于干扰的影响而导致参数的变化来研究非线性控制系统。这个被推荐的算法的贡献有以下几点:

  1. 被推荐的算法能够使得建立在状态空间法和经典遗传算法的基础上的非线性系统达到最优控制。
  2. 随着数字计算机的计算速度的高速发展,这个算法可以被应用去设计每隔一段时间间隔就会去自动检索由于参数的变化或不同的运行条件下的干扰而导致的错误并且主动纠正错误的智能控制系统。
  3. 仿真结果先运用在一些简单的工厂中,然后在卷式生产方式的控制系统中反推被推荐的的算法的稳定性和可靠性

2. 最优控制器的设计,使用改进后的遗传算法

遗传算法是随机的搜索方法,模仿自然生物进化的进程,遗传算法开始于不了解正确的解决方案并且完全取决于外部的环境和演变操作员的反应(也就是复制,交叉和变异)去达到最好的解决方法。通过从最初的人口开始并进行并行搜索。这个算法预防了局部极小并且寻求子最优解收敛。图1展示了遗传算法的结构。遗传算法工作于种群的个体而不是单一的解决方法。这样这个搜索以类似的方法执行。基因算法中有三个主要阶段,它们是被大家所了解的复制,交叉,变异。

复制:在复制过程中分阶段调整染色体的适当价值是已审估的。这个价值用于审拔过程中适当的提供个人偏见,它适合在演变进程中最好的元素被挑选出来并且能在下一代进行复制。

交叉:等挑选过程完成后,交叉算法就开始,交叉的操作确切的交换两个被选择的部分,捕捉好的旧染色体并去复制创造一个新的染色体。

变异:对于原来的染色体运用挑选和交叉会生成大量的不同的染色体,然而这里有两个主要的问题:

(1)根据对原始群体进行挑选,这里可能没有足够的多样性在原始的染色体数据库去保证遗传算法对整个问题空间进行搜索。

(2)遗传算法可能由于对原始群体的错误选择而集中在传输序列上。

这些问题通过引入变异算子的遗传算法可能会被解决。突变会偶尔的随机的改变染色体上连串基因的价值。在基因算法中被认为是自身遗传背景操作员。在这个情况下对基因算法的改进会建立在算法能够去设计非线性控制系统的控制器的最优的参数。基于状态空间法,常微分方程的数字算法和经典的遗传算法,一种算法被推荐去为非线性控制系统设计最优控制器。

另一方面,随着数字电脑和传感器技术在近些年的高速发展,基于PC平台的控制算法设计被很多研究者和工程师给予了特殊的关注。所以,根据目标函数的最小输出误差,能量消耗和基于PC平台的设计,推荐算法可以被运用去自动调整由于在一段时间间隔内条件的改变和干扰因素而导致的控制器的参数的改变。

图2是修改后的基因算法的框图伴随着式(1)中目标函数的体现

(1)

这里,M和N是控制变量和状态变量,是比例因子,是误差在操作和参考点之间,是控制变量的值。

图一:基因算法的结构 图二:修改后的基因算法

一个PID控制器设计通过采用带传递函数和带参数的目标函数的三级系统去证明改进的遗传算法的效益,传递函数和目标函数在表格一中体现。

(2)

表格二中的仿真结果通过对改进遗传算法用十倍的模拟证明其收敛性和可信度。通过十倍的模拟,很明显第三个是伴随着表格二中目标函数的最小值。所以,选择最优的收益是在这种情况下被选择的。图像三显示了在一段时间内控制增益的变化。

通过运用一种调优方法去和Ziegler-Nichols系统进行性能比较,从而估计改进遗传算法的提升,图像四从改进的遗传算法和Ziegler-Nichols系统两个方面去研究这个三级系统的过渡特性。

表格一

改进遗传算法的参数

参数

取值

代的个数

N=100

总数大小

S=10

突变的概率

交叉的概率

比例因子

beta; i = 0 .01 ;eta; j = 1( i = 1, 2 ,3; j = 1)

表格二

对第三系统的仿真结果

顺序

Kp

Ki

Kd

目标函数值

1

1.416

0.9200

0.4335

0.0434

2

1.492

0.9897

0.5443

0.0433

3

1.157

0.7590

0.1175

0.0412

4

1.156

0.7731

0.1181

0.0412

5

1.318

0.8631

0.2949

0.0431

6

1.378

0.8999

0.3686

0.0433

7

1.449

0.9062

0.4746

0.0434

8

1.357

0.8789

0.3584

0.0432

9

1.353

0.8810

0.3483

0.0432

10

1.426

0.9361

0.4465

0.0434

图三:一段时间内的PID数据的改变

图四:第三阶段的过渡特性

3.自动调谐控制器的控制系统设计

现如今有很多在行业中由于操作条件的变化需要运用到具有高度精确性和灵活性的制造系统,智能控制和自动系统的理念开始形成随着数字计算机的高速发展,数字计算机在运行过程中能够通过参数的改变和外在的干扰去检测系统错误并且自动纠正从而使得数据准确而稳定。近些年,基于PC端的控制系统和灵活的自动化系统设计被研究者和工程师们投入了更大的关注,并且成为设计自动化系统的一个有利的趋势。基于传感器技术高速发展的基础上,数字电脑的计算速度和改进的基因遗传算法,设计智能的控制系统的想法被推崇,图五展现了自动调整控制器的控制系统的框图。

在这个建议下,数字电脑被认为是控制器,传感器的作用是决定系统的输出值。基于参考值,输出值和目标函数,改进的算法计算控制器获得的便利收益和一定时间间隔后自动更新的收益。

被推荐的算法的表现分为两个阶段,第一阶段是通过系统内部的参数和图二中显示的改进的遗传算法去设计控制器的最优收益。由于改变的参数和操作进程中的各种干扰,最初的收益不再是稳定的,因此,获得优化方案需要在每个时间间隔内被运用去保证系统的稳定性和可信度。第二方面呢拥有一个功能就是通过观察输出和参考的不同处以及目标函数的值去自动调整收益。接下来的是自动调整控制器方案设计的算法图。

图五:自动调谐控制器方案设计图。

六:自动调谐控制器算法图

4. 精密卷绕对位网络控制系统算法的应用发展

图七显示了一个由拆卷机和复绕机组成的单跨卷绕网络,一个负载有一个惰辊和两个舞者子系统的细胞子系统。惰辊引导动网围绕承载细胞绕一个定角转动,为了去操控

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