Dostrajanie regulatora z pominięciem eksperymentu identyfikacji obiektu przy użyciu Imperialist Competitive Algorithm

• Autorzy: Awtoniuk M.

Warianty tytułu

EN

Method of retuning PI regulator without identification by means of Imperialist Competitive Algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy jest przybliżenie sposobu dostrajania nastaw regulatora PI, który pozwala na pominięcie eksperymentu identyfikacji. Wykorzystanie tej metody pozwala na znalezienie optymalnych nastaw wykorzystując tylko dane zebrane z pracy zamkniętej pętli regulacji. Początkowo praca regulatora odbywała się z parametrami otrzymanymi w wyniku działania funkcji autotuningu. Wykonano szereg eksperymentów symulujących różne aspekty pracy układu regulacji, a następnie wykorzystano zebrane dane do ponownego sparametryzowania układu. Za pomocą wskaźników całkowych oceniono jakość regulacji przed i po zastosowaniu opisanej metody. Do dostrojenia regulatora wykorzystano algorytm ewolucyjny.

EN

The paper presents a method of retuning PI regulator which allows to omit object identification experiment. This method allows to find optimum regulator settings by use only data collected from working closed loop. The goal of this paper is to compare the effectiveness of control quality given by automatic tuning procedure with effects of retuning by means of Imperialist Competitive Algorithm.

Słowa kluczowe

PL

PID; PLC; dobór nastaw; ICA; algorytm ewolucyjny

EN

PID; PLC; tuning; ICA; evolutionary algorithm

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 53, nr 12
• Strony: 46--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., il., wykr., rys.

Twórcy

autor

Awtoniuk M.

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Inżynierii Produkcji, Katedra Podstaw Inżynierii, Warszawa

Bibliografia

• [1] Li Y., Ang K. H., Chong G. C. Y.: Patents, software and hardware for PID control: an overview and analysis of the current art., IEEE Control Systems Magazine, torn 26, nr 1, 42-54, 2006.
• [2] Denisenko V. V.: Modifications of PID regulators, Automation and Remote Control, tom 71, nr 7, 1465-1475, 2010.
• [3] Stachura M.: Postępy w optymalizacji pętli regulacji automatycznej, Control Engineering Polska, nr 10, 2008.
• [4] Clerc M.: Discret Particle Swarm Optimization, New Optimization Techniques in Egineering, Springer-Verlag, 2004.
• [5] Doringo M., Blum C.: Ant colony optimization theory: A survey, Theoretical Computer Science, tom 344, nr 2-3, 243-278,2005.
• [6] Atashapaz Gargari E., Lucas C.: Imperialist competitive algorithm: An algorithm for optimization inspired by imperialist competition, IEEE Congress on Evolutionary Computation, 4661-4667, 2007.
• [7] Jain T., Nigam M. J.: Synergy of evolutionary algorithm and sociopolitical process for global optimization, Expert Systems with Applications, tom 37, nr 5, 3706-3713, 2010.
• [8] Muller J.: Controlling with SIMATIC: practice book for SIMATIC S7 and SIMATIC PC7 control systems, Wiley-VCH, 2005.
• [9] Astrom K. J., Panagopoulos H., Hagglund T.: Design of PI Controllers based on Non-Convex Optimization, Automatica, tom 34 nr 5, 585-601, 1998.