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【24h】

Tuning of Robust PID Controller with Filter for SISO System Using Evolutionary Algorithms

机译：基于进化算法的SISO系统滤波器鲁棒PID控制器整定。

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This paper discusses the performance comparison of Evolutionary Algorithm techniques with a view to tuning the desired design parameters of robust PID controller with filter. The design parameters of robust PID controller such as proportional gain K-p, integral time constant T-i, derivative time constant T-d and filter time constant t(d)/N for Single Input Single Output (SISO) system are computed using Real coded Genetic Algorithm (RGA), Differential Evolution (DE) algorithm and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The design parameters are optimized using the statistical measures in twenty independent simulation runs. The computed design parameters obtained using Evolutionary Algorithms are used to determine the performance specifications of the Robust PID controller. The performance specifications determined are robustness with respect to model uncertainties and disturbance attenuation, set point tracking, load disturbance rejection and control energy. The test systems used to ascertain the performance specifications are Phase Locked Loop (PLL) system with motor control and Magnetic Levitation system (MLS). For PLL system, the output response obtained using the computed design parameters by RGA algorithm has proved to be better than DE and PSO. For MLS system, the output response obtained using the computed design parameters by DE algorithm has been better than PSO and RGA.
机译：本文讨论了进化算法技术的性能比较，以期优化带有滤波器的鲁棒PID控制器的所需设计参数。使用实数编码遗传算法（RGA）计算了鲁棒PID控制器的设计参数，例如单输入单输出（SISO）系统的比例增益Kp，积分时间常数Ti，微分时间常数Td和滤波时间常数t（d）/ N。 ），差分进化（DE）算法和粒子群优化（PSO）算法。在20个独立的模拟运行中，使用统计方法对设计参数进行了优化。使用进化算法获得的计算设计参数用于确定鲁棒PID控制器的性能规格。确定的性能规格是关于模型不确定性和干扰衰减，设定值跟踪，负载干扰抑制和控制能量的鲁棒性。用于确定性能规格的测试系统是带有电机控制的锁相环（PLL）系统和磁悬浮系统（MLS）。对于PLL系统，已证明使用RGA算法使用计算的设计参数获得的输出响应要优于DE和PSO。对于MLS系统，使用DE算法计算出的设计参数所获得的输出响应要优于PSO和RGA。

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