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采用常规整定方式，往往费时且难以满足控制要求。本文使用浮点编码遗传算法优化PID控制器的参数，取得了很好的效果。
关键词：PID控制；优化；遗传算法
PID(Proportional-Intigral-Differential)控制是比例积分微分控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中，PID控制是历史最久、且生命力最强的基本控制方式之一。PID控制的优点主要体现在以下两个方面：1、简单实用，易于实现，性能优良。PID控制器具有简单而固定的形式，原理也不复杂，使用起来很方便，控制效果也很好。2、鲁棒性能优良。其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感，在很宽的操作条件范围内都能保持较好的鲁棒性。由于具有这些优点，PID控制被广泛应用于工业与民用领域，并取得了很好的经济效果。
但PID参数复杂繁琐的参数整定过程一直困扰着工程技术人员，用经验规则加试凑的方式来调整PID 控制参数，往往费时且难以满足控制要求，因此，研究PID参数整定技术具有十分重要的工程实践意义。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)为PID参数的优化整定提供了新的途径。遗传算法只依赖于适应度函数，不需知道对象的全部信息，这样即使在对象模型不确定的情况下，它仍可根据对象的输出情况对PID控制器中的参数进行优化，而且遗传算法的群体优化机制使得它可能找到全局最优解。
关键词：PID控制；优化；遗传算法
PID(Proportional-Intigral-Differential)控制是比例积分微分控制的简称。在生产过程自动控制的发展历程中，PID控制是历史最久、且生命力最强的基本控制方式之一。PID控制的优点主要体现在以下两个方面：1、简单实用，易于实现，性能优良。PID控制器具有简单而固定的形式，原理也不复杂，使用起来很方便，控制效果也很好。2、鲁棒性能优良。其控制品质对被控对象特性的变化不大敏感，在很宽的操作条件范围内都能保持较好的鲁棒性。由于具有这些优点，PID控制被广泛应用于工业与民用领域，并取得了很好的经济效果。
但PID参数复杂繁琐的参数整定过程一直困扰着工程技术人员，用经验规则加试凑的方式来调整PID 控制参数，往往费时且难以满足控制要求，因此，研究PID参数整定技术具有十分重要的工程实践意义。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)为PID参数的优化整定提供了新的途径。遗传算法只依赖于适应度函数，不需知道对象的全部信息，这样即使在对象模型不确定的情况下，它仍可根据对象的输出情况对PID控制器中的参数进行优化，而且遗传算法的群体优化机制使得它可能找到全局最优解。
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