﻿ 改进遗传算法在舰船电机智能调速系统的参数整定
 舰船科学技术  2023, Vol. 45 Issue (19): 147-150    DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2023.19.026 PDF

The parameter setting of intelligent speed regulating system of ship motor is improved by genetic algorithm
LI Yu-dan
Zhengzhou University of Industrial Technology, Zhengzhou 451150, China
Abstract: The ship motor is an important part to ensure the combat ability of the ship, AC asynchronous motor is the most widely used in the ship, the traditional PID and fuzzy PID speed regulation are heavily dependent on expert experience, easy to appear motor speed regulation time is too long and overfire problems. This paper improves the traditional genetic algorithm, establishes the basic structure of fuzzy PID, and proposes the fuzzy PID model of improved genetic algorithm on this basis. Matlab is used to conduct simulation tests on the established fuzzy PID control and the improved genetic algorithm fuzzy PID control. The results show that the improved genetic algorithm fuzzy PID control can shorten the overshoot amount and overshoot time, and improve the convergence speed.
Key words: improved genetic algorithm     fuzzy PID     intelligent speed regulation
0 引　言

1 电机模糊PID调速系统设计 1.1 异步电机结构

 图 1 舰船异步电机结构 Fig. 1 Ship asynchronous motor structure

 ${I_A} = {I_M}\sin \omega t \text{，}$
 ${I}_{B}={I}_{M}\mathrm{sin}(\omega t-120^{\circ }) \text{，}$
 ${I}_{C}={I}_{M}\mathrm{sin}(\omega t+120^{\circ }) \text{。}$

 图 2 三相电压型异步电机控制电路 Fig. 2 Three-phase voltage type induction motor control circuit
1.2 模糊PID控制器设计

PID是目前最为常用的一种电机控制方法，通过调节KPKIKD等参数可以达到调节电机转速的目的，这种调速方法非常简单，同时还可以根据反馈的电流或者电压构建电机速度闭环系统，使得系统具有较高的调速精度。但普通的PID控制器不能应用到高阶系统，且对外界环境变化的敏感性不高，而这恰恰是舰船在不断机动过程中所需要的。模糊PID控制器是在传统PID控制器上的改进，其最大的特点是能够适应不断变化的环境需求，是一种模糊自适应PID控制方法。

 图 3 模糊PID控制器结构设计 Fig. 3 Fuzzy PID controller structure design
2 基于改进遗传算法的舰船电机智能调速系统 2.1 遗传算法及其改进

 图 4 改进后的遗传算法流程图 Fig. 4 flow chart of improved genetic algorithm

1）在步骤3中选择最高适应度个体时对所有个体进行排序，若第二次选择的个体比上一次选择的个体适应度高，则将上一次选择的最优个体替换第二次选择的最差个体，这样就优化了当前的种群。

2）对选择概率进行优化，传统遗传算法之所以陷入局部最优，是因为一旦选择了最优个体，就很容易忽视掉其他种群的最优解，通过调整选择概率将会使得种群形成多样化策略，对得到最优解也有一定帮助。

3）对建立的新种群不断调整，当建立的新种群优化到一定时期时，从新种群中随机挑选一些个体进行初始化，挑选个体的数量一般选择在20~200之间，这种反向扩散有助于提升原有种群中最优个体的数量，对均匀交叉具有一定的改善作用。

4）制定动态适应的个体选择策略，对个体选择以及变异的概率进行动态调整，在系统陷入局部最优时引入新的个体或者基因，并将不同阶段选择出来的最优个体进行复制保存，防止由于算法不断计算而导致一些最优个体被淘汰，从而影响算法整体的寻优效率。

1）对初始化选取的KPKIKD不敏感

2）系统运算速度更快

3）提供多目标寻优能力

2.2 改进遗传算法的模糊PID控制器

 图 5 遗传算法模糊PID仿真模型 Fig. 5 Genetic algorithm fuzzy PID simulation model

 图 6 模糊PID控制仿真结果 Fig. 6 Results of fuzzy PID control simulation

 图 7 改进遗传算法的模糊PID仿真结果 Fig. 7 Fuzzy PID simulation results of improved genetic algorithm

3 结　语

1）设计了模糊PID控制器的基本结构；

2）提出了改进遗传算法的基本流程图，分析了改进遗传算法应用到模糊PID控制器中的优势；

3）将改进遗传算法应用到模糊PID控制器中，并使用Matlab建立了基于改进遗传算法的模糊PID电机调速模型，分别对模糊PID和改进遗传算法模糊PID进行仿真，证明了本文研究结果的可行性。

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