Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tích hợp PSO và GA cho thiết kế tối ưu bộ điều khiển fuzzy PID trong hệ thống pendubot
Artificial Life and Robotics - 2008
Tóm tắt
Trong bài báo này, một phương pháp tự điều chỉnh mới được đề xuất để thiết kế bộ điều khiển fuzzy PID nhằm mục đích ổn định tiệm cận của hệ thống pendubot. Trong phương pháp đề xuất, một bộ điều khiển fuzzy PID được thể hiện dưới dạng các luật mờ, trong đó các biến đầu vào là các tín hiệu sai số và đạo hàm của chúng, trong khi các biến đầu ra là các giá trị tăng PID. Theo cách này, các giá trị tăng PID trở nên thích ứng và bộ điều khiển fuzzy PID có nhiều tính linh hoạt và khả năng hơn so với các bộ điều khiển thông thường với các giá trị tăng cố định. Để điều chỉnh đồng thời các bộ điều khiển fuzzy PID, một thuật toán học tiến hóa kết hợp các phương pháp tối ưu hóa đàn hạt (PSO) và thuật toán di truyền (GA) được đề xuất. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất thực sự hiệu quả hơn trong việc cải thiện độ ổn định tiệm cận của hệ thống pendubot.
Từ khóa
#Điều khiển fuzzy PID #Tối ưu hóa đàn hạt (PSO) #Thuật toán di truyền (GA) #Ổn định tiệm cận #Hệ thống pendubot #Tự điều chỉnh #Học tiến hóaTài liệu tham khảo
Keel LH, Rego JI, Bhattacharyya SP (2003) A new approach to digital PID controller design. IEEE Trans on Automatic Control 48(4):687–692
Cervantes I, Garrido R, Jose AR, et al (2004) Vision-based PID control of planar robots. IEEE Trans on Mechatronics 9(1): 132–136
Whidborne JF, Istepanian RSH (2001) Genetic algorithm approach to designing finite-precision controller structures. IEE Proc of Control Theory Applications 148(5):377–382
Lin L, Jan HY, Shieh NC (2003) GA-based multiobjective PID control for a linear brushless dc motor. IEEE Trans on Mechatronics 8(1):56–65
Tao CW, Taur JS (2005) Robust fuzzy control for a plant with fuzzy linear model. IEEE Trans on Fuzzy Syst 13(1):30–41
Wu CJ, Liu GY, Cheng MY, et al (2002) A neural-network-based method for fuzzy parameter tuning of PID controllers. J Chin Inst Eng 25(3):265–276
Gaing ZL (2004) A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system. IEEE Trans Energy Conversion 19(2):384–391
Habib SJ, Al-kazemi BS (2005) Comparative study between the internal behavior of GA and PSO through problem-specific distance functions. The 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp 2190–2195
Wang LX (1997) A Course in Fuzzy Systems and Control. Prentice-Hall, New Jersey
Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. In: Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, pp 1942–1948
Ratnaweera A, Halgamuge SK, Watson C (2004) Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients. IEEE Trans Evolutionary Comput 8(3):240–255
Haupt RL, Haupt SE (2004) Practical Genetic Algorithms, 2nd edn. John Wiley & Sons, New York
Spong MW, Vidyasagar M (1989) Robot dynamics and control. Wiley, New York