[发明专利]基于灰色随机差分进化算法的振动系统PID控制优化方法

摘要

本发明提出一种基于灰色随机差分进化算法的振动系统PID控制优化方法。对PID控制参数即目标矢量进行初始化后，根据灰关联度和随机自适应策略，计算更新变异因子和交叉概率，然后进行变异、交叉和选择操作，得到下一代的目标矢量，即新的PID控制参数，如此迭代，直到达到设定的最高迭代次数。本发明中，灰色随机差分进化算法能够利用灰色随机自适应机制更新变异因子和交叉概率，从而可以在较少迭代次数和较小种群规模下高效地搜索振动系统的最优PID控制参数。

主权项

1.一种基于灰色随机差分进化算法的振动系统PID控制优化方法，其特征在于，步骤如下：(1)初始化种群：设置最大迭代次数G_max，种群规模N，生成目标矢量X_i，G，i＝1，2，…，N，其中目标矢量X_i，G的个体维度为3；(2)评估目标函数：将种群的个体值配置给PID控制参数X，通过振动系统PID控制仿真试验获取系统性能指标并计算目标函数的适应度值J；(3)灰关联度分析：计算最佳矢量X_best，G与目标矢量X_i，G的灰关联度g_i；(4)自适应更新变异因子和交叉概率：使用灰关联度g_i结合随机自适应策略，自适应计算第i个目标矢量的变异因子F_i和交叉概率CR_i；(5)变异操作：从当代种群中随机选择三个不同的目标矢量，使用更新计算获得的变异因子F_i进行变异操作，从而获取对应的变异矢量V_i，G；(6)交叉操作：使用更新计算获得的交叉概率CR_i，目标矢量X_i，G和变异矢量V_i，G通过交换在各个维度上的个体来产生实验矢量U_i，G的个体；(7)选择操作：将当前种群中的实验矢量U_i，G和目标矢量X_i，G进行比较，二者中具有更优适应度值的个体被选择进入下一代X_i，G+1；(8)终止迭代：当迭代次数达到预先设置的最大值G_max时，迭代终止，否则进入步骤(2)，进入下一次进化循环。