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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了一种前馈式自适应PID控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、构建前馈式自适应PID控制模型；步骤二、改进北极海雀优化算法，改进策略为：D1、采用融合拉丁超立方的Circle混沌映射策略生成初始种群；D2、使用一种自适应非线性搜索调节策略改进俯冲捕食阶段的数学模型；D3、使用一种双向精英扰动策略对收集觅食阶段的数学模型进行改进；步骤三、利用改进北极海雀优化算法整定前馈式自适应PID控制模型中PID控制器模块的参数，通过优化得到最佳的Kp、Ki、Kd参数；步骤四、将得到的最佳Kp、Ki、Kd参数，输入到前馈式自适应PID控制模型中，优化控制效果。
主权项：1.一种前馈式自适应PID控制优化方法，其特征在于，对北极海雀优化算法的数学模型进行改进，利用改进的北极海雀优化算法对前馈式自适应PID控制器进行参数优化，具体步骤如下：S1、构建前馈式自适应PID控制模型，所述控制模型包括：误差计算模块、前馈控制模块、PID控制器模块、改进北极海雀优化算法模块、受控对象模块；S2、改进北极海雀优化算法，具体的改进策略如下：S21、采用融合拉丁超立方的Circle混沌映射策略，生成算法的初始种群；S22、使用一种自适应非线性搜索调节策略改进北极海雀优化算法的俯冲捕食阶段的数学模型，该策略使用一种自适应因子，随着迭代次数的增加，自适应因子的值不断变化来调整种群位置的变化，并通过双曲正切函数进行非线性扰动，从而进行种群位置的更新；S23、使用一种双向精英扰动策略对北极海雀优化算法的收集觅食阶段的数学模型进行改进，将种群中的最优位置作为精英位置进行引导，通过随机因子的大小，选择种群的正向调整或者反向调整来进行种群的位置更新；S3、利用改进北极海雀优化算法整定前馈式自适应PID控制模型中PID控制器模块的参数，通过优化得到最佳的Kp、Ki、Kd参数；S4、将得到的最佳Kp、Ki、Kd参数，输入到前馈式自适应PID控制模型中，优化控制效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种前馈式自适应PID控制优化方法
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