一種改進(jìn)人工蜂群的分?jǐn)?shù)階PID控制器優(yōu)化算法

胡海濤，高 嵩，陳超波，曹 凱

(西安工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，西安 710021)

一種改進(jìn)人工蜂群的分?jǐn)?shù)階PID控制器優(yōu)化算法

胡海濤，高 嵩，陳超波，曹 凱

(西安工業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，西安 710021)

針對(duì)分?jǐn)?shù)階PID控制器參數(shù)整定過程參數(shù)多復(fù)雜性大,傳統(tǒng)靠經(jīng)驗(yàn)試湊的方法不易實(shí)現(xiàn)且優(yōu)化效果差的問題，提出了一種改進(jìn)的人工蜂群算法，實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階PID控制器參數(shù)的整定;該算法通過改進(jìn)人工蜂群算法中搜索方程，并引入一個(gè)淘汰機(jī)制，對(duì)分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)進(jìn)行群智能搜索，將搜索到的參數(shù)送至分?jǐn)?shù)階PID控制器中反復(fù)迭代，以帶有權(quán)值的誤差絕對(duì)值積分指標(biāo)(AIE)作為人工蜂群尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)，最后得出控制器;本文以非線性系統(tǒng)為被控對(duì)象，經(jīng)過實(shí)例仿真，驗(yàn)證了該算法實(shí)現(xiàn)的控制器比傳統(tǒng)整數(shù)階控制器和未改進(jìn)的人工蜂群算法實(shí)現(xiàn)的分?jǐn)?shù)階控制器的動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能都有所提高，在超調(diào)、上升時(shí)間、振蕩性方面都優(yōu)于未改進(jìn)算法。

人工蜂群算法；分?jǐn)?shù)階；控制；最優(yōu)化

0 引言

分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)比整數(shù)階可以更精確的描述很多自然現(xiàn)象和現(xiàn)實(shí)過程，分?jǐn)?shù)階控制器的控制效果也比整數(shù)階更具柔性，控制范圍也從整數(shù)階點(diǎn)狀網(wǎng)格擴(kuò)展到面狀[1]。憑借在機(jī)械化工、自動(dòng)化控制領(lǐng)域等有著整數(shù)階不可比擬的性能，近年來被廣泛應(yīng)用在PID控制器中。文獻(xiàn)[2]提出的分?jǐn)?shù)階PID控制器設(shè)計(jì)方法，證明了分?jǐn)?shù)階控制器在動(dòng)態(tài)性能等方面效果比整數(shù)階好。文獻(xiàn)[3]研究了分?jǐn)?shù)階非線性系統(tǒng)控制具有穩(wěn)定性。然而分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的數(shù)字實(shí)現(xiàn)一直是一個(gè)難點(diǎn)，根據(jù)分?jǐn)?shù)階定義公式直接計(jì)算非常困難，因而出現(xiàn)了多種多樣的近似方法，有直接近似法、連分式近似法、Carlson近似法等多種常用的似方法中，在這些方法中改進(jìn)Oustaloup近似方法效果較好且易于數(shù)字實(shí)現(xiàn)，故得到廣泛的應(yīng)用。文獻(xiàn)[4]給出了一種Oustaloup近似方法的數(shù)學(xué)分析和數(shù)字實(shí)現(xiàn)推導(dǎo)過程。文獻(xiàn)[5]給出了分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)和分?jǐn)?shù)階PID控制器數(shù)值求解過程和MATLAB實(shí)現(xiàn)方法。雖然這些方法可以實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階PID控制器，通過多引入了λ和μ兩個(gè)參數(shù)，使控制器參數(shù)整定范圍變大，控制效果也更好，但分?jǐn)?shù)階PID更多的參數(shù)使得控制器參數(shù)的整定和設(shè)計(jì)比整數(shù)階更復(fù)雜，傳統(tǒng)的試湊法和靠經(jīng)驗(yàn)整定參數(shù)變得更加困難。

很多學(xué)者和研究人員開始將智能控制引入分?jǐn)?shù)階PID控制器的參數(shù)整定中，如遺傳算法、粒子群、蟻群等群智能算法都被相繼應(yīng)用到分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)。文獻(xiàn)[6]提出了一種基于改進(jìn)粒子群算法的分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)方法。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于遺傳算法的分?jǐn)?shù)階控制器分級(jí)整定方法。這些群智能算法加速了分?jǐn)?shù)階的應(yīng)用和開發(fā)。智能算法中人工蜂群算法作為一種新的算法，自2008年傳入國內(nèi)就得到了廣泛關(guān)注[8]。它是一種基于模擬蜂群采蜜行為而提出的群智能搜索優(yōu)化算法，幾乎能夠很好地處理所有計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理科學(xué)和控制學(xué)科等領(lǐng)域的全局優(yōu)化問題，且其控制參數(shù)少，易于實(shí)現(xiàn)，其中文獻(xiàn)[9]和[10]都對(duì)人工蜂群做了不同研究，文獻(xiàn)[9]在蜂群迭代過程中引入了OBL策略，提高了收斂速度，文獻(xiàn)[10]提出了一種改進(jìn)的人工蜂群算法并將其應(yīng)用到整數(shù)階參數(shù)整定中。

本文在以往人工蜂群算法的基礎(chǔ)上，通過引入一個(gè)概率調(diào)節(jié)機(jī)制和一個(gè)淘汰機(jī)制分別對(duì)其搜索方程和蜜源更新概率進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的人工蜂群算法結(jié)合改進(jìn)的Oustaluop近似方法進(jìn)行數(shù)字實(shí)現(xiàn)，最后以一個(gè)非線性系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析，證明了改進(jìn)后的算法全局搜索能力和搜索速度都有所提高。改進(jìn)后的算法實(shí)現(xiàn)的控制器在階躍響應(yīng)下超調(diào)、上升時(shí)間、振蕩性等都變小，精度更高，正弦跟蹤曲線也更理想。

1 分?jǐn)?shù)階PID

1.1 分?jǐn)?shù)階微積分定義

分?jǐn)?shù)階微積分中其積分，微分的階次是任意的，故整數(shù)階可以看成是特殊一部分，分?jǐn)?shù)階可以看成是整數(shù)階的擴(kuò)展。經(jīng)常用到的分?jǐn)?shù)階定義有Grunwald-Letnikov定義和Riemann-Liouville定義。

若函數(shù)f可導(dǎo)，其m階微積分Grunwald-Letnikov定義如下：

(1)

Riemann-Liouville分?jǐn)?shù)階微積分定義中，積分定義：

(2)

微分定義：

(3)

1.2 改進(jìn)的Oustaloup近似方法

雖然1.1中公式可以較為精確的計(jì)算出給定信號(hào)的分?jǐn)?shù)階微積分，但在實(shí)際應(yīng)用中不易實(shí)現(xiàn)具有很大的局限性。故出現(xiàn)了很多近似方法，其中Oustaloup效果較好。Oustaloup近似方法主要基于對(duì)(4)式的近似上。

H(s)=(s/ωμ)a,a∈R+

(4)

(5)

式中，00,d>0。為了提高兩端近似效果，引進(jìn)了兩個(gè)系數(shù)b和d。在頻帶范圍內(nèi)將k(s)進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展，略去高階項(xiàng)并將其轉(zhuǎn)化為有理傳遞函數(shù)的形式有:

(6)

式中,-N為第k個(gè)零點(diǎn)，N為第k個(gè)極點(diǎn)。

改進(jìn)后的Oustaloup近似方法在整個(gè)近似頻段內(nèi)都能達(dá)到一定要求而且一定程度上提高了近似的準(zhǔn)確度。

1.3 分?jǐn)?shù)階PID控制器

目前的分?jǐn)?shù)階控制器主要有：分?jǐn)?shù)階PID控制器，TID控制器，CRONE控制器和超前滯后矯正補(bǔ)償器等4種，應(yīng)用最廣泛的是Podlubny提出的分?jǐn)?shù)階PID控制器，與整數(shù)階相比它引入了兩個(gè)可變參數(shù)，使其控制范圍更廣，無論在目標(biāo)跟蹤還是擾動(dòng)特性、魯棒性方面的控制性能更加優(yōu)良。其傳遞函數(shù)表達(dá)式為：

(7)

故構(gòu)成分?jǐn)?shù)階控制器模型如圖1。

圖1 分?jǐn)?shù)階控制器模型

2 人工蜂群算法及改進(jìn)

2.1 人工蜂群算法

人工蜂群算法將不同行為蜜蜂分為三類：采蜜蜂、觀察蜂、偵查蜂，其中采蜜蜂和觀察蜂數(shù)量相同且等于蜜源數(shù)量，可認(rèn)為其各占整個(gè)蜂群數(shù)量的一半；采蜜蜂負(fù)責(zé)尋找蜜源并記憶信息與觀察蜂分享蜜源信息，觀察蜂在舞蹈區(qū)等待選擇要采蜜的蜜源，放棄原先蜜源的采蜜蜂轉(zhuǎn)變?yōu)閭刹榉潆S機(jī)尋找新蜜源。

蜜蜂在選擇蜜源過程中根據(jù)一概率值：

(8)

選擇蜜源。其中fiti是解Xi的適應(yīng)度值；xi(i=1,2,…，SN)是一個(gè)D維向量，D為優(yōu)化參數(shù)個(gè)數(shù)；SN為種群中解的個(gè)數(shù)。在每次選擇中無論適應(yīng)度值結(jié)果如何，都以相同權(quán)值計(jì)入，那些結(jié)果很差的值對(duì)挑選好的蜜源產(chǎn)生著很大影響。

蜜蜂根據(jù)原蜜源產(chǎn)生新候選密源的迭代公式：

vij=xij+φij(xij-xkj)

(9)

其中:k為不同于i的蜜源，j為隨機(jī)選擇的下標(biāo),φij為[-1,1]之間的隨機(jī)數(shù)。這樣φij無論在搜索前期還是后期都隨機(jī)的產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)，這種以輪盤賭選擇法來選擇蜜源前期容易陷入局部解、后期容易過早收斂，而且搜索精度只能控制在一定范圍。

2.2 較差結(jié)果淘汰機(jī)制

本文根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)的結(jié)果對(duì)較差值的權(quán)值進(jìn)行修改，結(jié)果值越差權(quán)值越小，這樣就可以對(duì)結(jié)果進(jìn)行篩選，蜜源選擇概率修改如下：

(10)

2.3 搜索方程改進(jìn)

本文針對(duì)原來人工蜂群中以輪盤賭選擇法以隨機(jī)概率選擇蜜源容易出現(xiàn)陷入局部解、過早收斂等問題提出了一種概率機(jī)制，通過改進(jìn)隨機(jī)選擇機(jī)制，改進(jìn)搜索方程。

以上次迭代最優(yōu)蜜源為中心，以隨機(jī)數(shù)選擇一個(gè)新地點(diǎn)，同時(shí)對(duì)隨機(jī)數(shù)進(jìn)行約束。將新選擇地點(diǎn)與原蜜源差值以隨機(jī)權(quán)值在原蜜源上疊加得到新蜜源。表達(dá)式如下：

vij=xbest,j+φi,j(xbest,j-xk,j)

(11)

3 改進(jìn)人工蜂群算法的PIλDμ控制器

3.1 算法設(shè)計(jì)原理

首先初始一個(gè)蜂群，設(shè)置參數(shù)范圍和最大循環(huán)次數(shù)等值防止陷入死區(qū)。然后將蜂群進(jìn)行迭代，將本次迭代的最優(yōu)結(jié)果帶入分?jǐn)?shù)階PID控制器中，以帶有權(quán)值的AIE(Integral of absolute error)指標(biāo)作為改進(jìn)人工蜂群算法目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度值，并對(duì)新產(chǎn)生的值做貪婪選擇，進(jìn)入下一輪迭代，產(chǎn)生新解，直至循環(huán)結(jié)束。

本文中以帶有權(quán)值的誤差絕對(duì)值積分指標(biāo)AIE作為改進(jìn)人工蜂群算法目標(biāo)函數(shù),表達(dá)式如下：

(12)

式(12)中在目標(biāo)函數(shù)中加入控制輸入的平方項(xiàng)目的是為了防止控制能量過大。e(t)為系統(tǒng)誤差，u(t)為控制器輸出，tu為上升時(shí)間，w1,w2,w4,w3為權(quán)值。為了避免超調(diào)，采用了罰函數(shù)功能，如果e(t)<0,目標(biāo)函數(shù)變?yōu)椋?/p>

(13)

3.2 控制器算法迭代步驟

1)設(shè)定PIλDμ各參數(shù)(kp，ki，kd，λ，μ)范圍，蜂群大小，目標(biāo)函數(shù)，并隨機(jī)產(chǎn)生初始蜂群，計(jì)算各解適應(yīng)度，記錄最優(yōu)解；

2)設(shè)置循環(huán)次數(shù)；

3)采蜜蜂根據(jù)式(11)鄰域搜索；產(chǎn)生新的PIλDμ各參數(shù)值；

4)觀察蜂根據(jù)式(10)選擇食物源，并根據(jù)式(11)搜索產(chǎn)生新解；

5)將新得到的參數(shù)帶入PIλDμ控制器，并運(yùn)行系統(tǒng)得到輸出，根據(jù)輸出，及誤差計(jì)算適應(yīng)度值；

6)對(duì)要放棄解，根據(jù)偵查蜂搜索公式產(chǎn)生新解替換原解；

7)記錄最優(yōu)解；

8)循環(huán)次數(shù)加1，如果未到達(dá)設(shè)定最大值，轉(zhuǎn)至3)。

4 仿真結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文改進(jìn)算法的優(yōu)越性，以一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)進(jìn)行PID控制器參數(shù)整定,并繪出單位階躍和正弦響應(yīng)曲線。蜂群算法中取最大迭代循環(huán)次數(shù)N=500，蜂群大小NP=20，選擇被控對(duì)象如下：

(14)

將其用帶延遲的降階模型逼近有：

Gr(s)=0.1836e-0.827s/(s+0.18326)

(15)

取采樣時(shí)間為1s，輸入信號(hào)為單位階躍，本文目標(biāo)函數(shù)中選Kp范圍為[0,20]，Ki，Kd，范圍為[0,1]，取w1=0.999，w2=0.001，w3=2.0，w4=100。分別用改進(jìn)后的蜂群算法實(shí)現(xiàn)的分?jǐn)?shù)階控制器和未改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)的控制器對(duì)其進(jìn)行作用，對(duì)輸出結(jié)果呢進(jìn)行比較。

系統(tǒng)在單位階躍輸入下，仿真結(jié)果如圖2所示。

圖2 改進(jìn)前后控制效果對(duì)比圖

從圖2中可以看出改進(jìn)后的人工蜂群算法整定的控制器在階躍信號(hào)下響應(yīng)曲線比未改進(jìn)算法的控制曲線超調(diào)更小，振蕩性更小，而且更快的趨于穩(wěn)定。相比于整數(shù)階控制器的器控制效果，超調(diào)量和穩(wěn)定時(shí)間也都更小，精度更高。

表1 系統(tǒng)分別在不同算法下參數(shù)整定值

kp,ki,kd,λ,μ——分?jǐn)?shù)階控制器各參數(shù)，td——迭代時(shí)間，GlobalMin——最優(yōu)目標(biāo)值

從表1中可以看出，分?jǐn)?shù)階控制器目標(biāo)值(誤差)小于整數(shù)階；改進(jìn)后算法實(shí)現(xiàn)的控制器的目標(biāo)值小于未改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)的控制器，而且迭代時(shí)間更短。

圖3給出了改進(jìn)算法代價(jià)函數(shù)值J的優(yōu)化過程在正弦信號(hào)輸入下，改進(jìn)后算法實(shí)現(xiàn)的控制器和未改進(jìn)的系統(tǒng)位置跟蹤仿真結(jié)果如下：

圖3 改進(jìn)算法代價(jià)函數(shù)值優(yōu)化過程

圖4和圖5為初始值取0.5的偏差時(shí)的正弦響應(yīng)結(jié)果。從圖中可以看出，改進(jìn)前正弦跟蹤誤差曲線在起初有大的偏離外，一直都存在波動(dòng)誤差。改進(jìn)后算法跟蹤誤差則逐漸趨于零。故改進(jìn)后算法正弦響應(yīng)下的的位置跟蹤結(jié)果比未改進(jìn)的結(jié)果更優(yōu)良。

圖4 未改進(jìn)算法的正弦響應(yīng)跟蹤曲線及誤差曲線

圖5 改進(jìn)后算法的正弦響應(yīng)跟蹤曲線及誤差曲線

圖6、圖7為初始值無偏差時(shí)正弦響應(yīng)結(jié)果。可以看出即使在無偏差跟蹤中，未改進(jìn)算法的正弦跟蹤誤差跟改進(jìn)后算法相比還是一直存在。

圖6 改進(jìn)后算法的正弦響應(yīng)跟蹤曲線及誤差曲線

圖7 未改進(jìn)算法的正弦響應(yīng)跟蹤曲線及誤差曲線

5 結(jié)束語

分?jǐn)?shù)階控制器參數(shù)多，設(shè)計(jì)更靈活，整定也更加困難。本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法，通過引入優(yōu)勝劣汰機(jī)制和對(duì)搜索方程的改進(jìn)，來提高對(duì)參數(shù)搜索的效率和精度。最后結(jié)合改進(jìn)的Oustaluop近似方法，數(shù)字實(shí)現(xiàn)了該控制過程。通過MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，分別以改進(jìn)前和改進(jìn)后算法實(shí)現(xiàn)的控制器以及整數(shù)階控制器在階躍響應(yīng)輸出，以及誤差曲線分析，證明了改進(jìn)后的算法實(shí)現(xiàn)的控制器在階躍響應(yīng)下的超調(diào)、穩(wěn)定時(shí)間、振蕩性方面都要優(yōu)于未改進(jìn)的算法；在正弦響應(yīng)下改進(jìn)的算法的跟蹤誤差也基本趨進(jìn)于零。從另一方面證明改進(jìn)后的算法全局搜索能力，搜索精度都有所提高。

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An Improved Artificial Colony Optimized Algorithm for Fractional-Order PID Controller

Hu Haitao,Gao Song,Chen Chaobo,Cao Kai

(Xi’an Technological University,Xi’an 710021,China)

It is complicated to set parameters of fractional order PID controller, the optimization results from traditional method are not only difficult to achieve but poor, so this paper put forward an improved artificial colony algorithm to complete the fractional order PID controller’s parameter setting. First, improving the searching equation and adding an elimination mechanism in artificial colony algorithm to achieve parameters’ intelligent searching. Next those parameters will be sent to the fractional order PID controller and then repeat forementioned process. Meanwhile, using the integral of absolute error index (AIE) with weights as the objective function. Finally the controller can be concluded. This paper used a nonlinear system as a controlled object, by simulation and analysis, proved the controller’ performance of improved algorithm is more better in dynamic and steady-state than the controller of traditional integer order and the controller without improved artificial colony algorithm.In addition, this new algorithm we proposed is better than not improved algorithm in the aspect of maximum overshoot, rise time and oscillation.

artificial bee colony algorithm; fractional order; optimization

2017-01-18；

2017-02-27。

陜西省教育廳科研計(jì)劃項(xiàng)目(16JF013)；陜西省工業(yè)科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(2016GY-032)；西安工業(yè)大學(xué)校長基金(XAGDXJJ15014)。

胡海濤(1992-)，男，陜西西安人，碩士研究生，主要從事系統(tǒng)工程理論及應(yīng)用方向的研究。

高 嵩(1966-)，男，陜西西安人，博士，教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事智能控制和多傳感器信息融合方向的研究。

1671-4598(2017)07-0098-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.025

TP301.6

A

陳超波(1978-)，男，浙江寧波人，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事智能控制和計(jì)算機(jī)控制方向的研究。