基于遗传算法的时滞系统滤波器参数自适应内模控制优化

本文探讨的是"基于遗传算法时滞系统的滤波器参数自调整内模控制"的主题，发表于2005年，由陈娟、闫聪、潘立登和曹柳林四位作者共同完成，发表在《北京化工大学学报》上，文章编号为1673-0291(2005)05-0047-05。研究的核心内容集中在工业控制过程中的时滞系统，这是一种常见的系统特性，其动态响应会受到延迟的影响，这在实际应用中可能导致控制性能下降。 作者们提出了一种创新的方法，即利用内模控制设计，特别关注滤波器参数λ的优化自整定。内模控制是模拟系统内部工作原理的控制策略，通过引入一个内模系统来补偿时滞，提高系统的控制精度。传统的内模控制可能依赖于手动设置或者固定的参数，而本文则引入了遗传算法进行自动优化，以适应环境变化或模型不确定性。 遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的搜索优化算法，通常用于解决复杂的优化问题。在这个案例中，作者采用了十进制编码而非二进制编码，以减少因二进制映射带来的误差。十进制编码的优点在于它更直观，计算效率更高，更适合处理实际工程中的参数调整问题。 文章的关键点在于展示了如何运用遗传算法对滤波器参数λ进行优化，使得系统在面对过程模型变化或预估模型与实际模型不匹配的情况下，仍能保持良好的控制品质和鲁棒性。优化后的内模控制器可以更好地适应动态环境，提升系统的稳定性，并且这个方法易于工程实施，具有实际应用价值。 总结来说，本文的研究成果提供了一种有效的方法来解决时滞系统中的参数调优问题，不仅提升了控制性能，还简化了工程师的工作流程，对于工业控制系统的设计和优化具有重要意义。通过遗传算法与内模控制的结合，研究人员能够在复杂控制环境中实现自动化参数调整，体现了现代信息技术在工业控制领域的创新应用。