Налаштування ПІД-регулятора генетичним алгоритмом за багатокритеріальною цільовою функцією для керування нестійким об’єктом
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.76.18239Ключові слова:
ПІД-регулятор, генетичний алгоритм, фазовий простір, об’єкт управління, цільова функціяАнотація
Розглядається задача налаштування регулятора промислового типу, а саме ПІД-регулятора, який має декілька параметрів, а саме коефіцієнти пропорційної, інтегральної та диференційної ланок. В дослідженні ПІД-регулятор застосовується для керування нестійким об’єктом з нелінійною динамікою. Ставиться задача відстеження вхідного сигналу з мінімальними перерегулюванням, помилкою та часом встановлення. При цьому виникає задача оптимального налаштування багатопараметричного об’єкту для задоволення багатокритеріальної цільової функції. Класичні підходи щодо оптимізації функції декількох змінних стикаються з необхідністю знаходження часткових похідних за кожною змінною. В той же час існують ефективні евристичні рішення, які базуються на генетичному алгоритмі, за яким створюється початкова популяція, яка потім оновлюється шляхом збереження кращих потомків і пошуку нових можливих варіантів. В статті досліджено такий алгоритм для стабілізації нестійкого об’єкта, характеристичне рівняння якого має кратні нульові корені. В статті наводяться параметри алгоритму та результати моделювання з використання сучасної техніки моделювання систем автоматичного управління у фазовому просторі.
Посилання
Astrom K.J., Hagglund T. PID controllers: theory, design, and tuning. ISA: The Instrumentation, Systems, and Automation Society; USA, 1995. 343 p.
Kucherov D., Kozub A., Tkachenko V., Rosinska G., Poshyvailo O. PID controller machine learning algorithm applied to the mathematical model of quadrotor lateral motion. 2021 IEEE 6th International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Development (APUAVD) / Kyiv, Ukraine, 2021. P. 86–89.
O'Mahony T., Downing C.J., Fatla K. Genetic Algorithms for PID Parameter Optimisation: Minimising Error Criteria. 2002. 6 p.
Mirzal A., Yoshii S., Furukawa M. PID Parameters Optimization by Using Genetic Algorithm. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1204/1204.0885.pdf
Субботін С.О., Олійник А.О., Олійник О.О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія. Запоріжжя : ЗНТУ, 2009. 375 с.
Кучеров Д.П. Налаштування ПІД-регулятора за допомогою генетичного алгоритму. Інтегровані інтелектуальні робототехнічні комплекси (ІІРТК-2023): Шістнадцята міжнародна науково-практична конференція 23-24 травня 2023 р. / НАУ. Київ, Україна, 2023. С. 212–213.
Ogata K. Modern control engineering. Prentice Hall, Pearson, 2009.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
