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标 题： A Novel Genetic Optimization Algorithm for PID Control Parameter Optimization of Axial Electromagnetic Bearing
一种用于轴向电磁轴承PID控制参数优化的新型遗传优化算法
作 者： Yu Suhang
Shaotao Dai
Guo Wenyong
Sang Wenju
Teng Yuping
Tian Chenyu
关键词： Electromagnetic bearing  [电磁轴承]
PID control  [ PID控制]
Genetic algorithm  [ 遗传算法]
Flywheel energy storage  [ 飞轮储能]
出版年： 2022
文集名： 4th International Conference on Smart Power & Internet Energy Systems (SPIES 2022)
第四届智能电力与互联网能源系统国际会议（SPIES 2022）
会议名： 4th International Conference on Smart Power & Internet Energy Systems (SPIES 2022)
第四届智能电力与互联网能源系统国际会议（SPIES 2022）
届 次： 4th
摘 要： PID control is the most mature control method in classical control theory. PID control is widely used in the electromagnetic bearing control system. However, how to design PID control parameters to reduce the adjustment time and overshoot of electromagnetic bearings after disturbance is still an issue that needs to be further investigated. In this paper, the influence of "natural" stiffness and "natural" damping on system stability is evaluated to select the value range of P and D control parameters, and the value range of the I parameter is determined by using the Rouse criterion. Based on the genetic algorithm with a novel fitness function considering both the system phase margin and closed-loop bandwidth, the PID controller parameters are optimized. The simulation results show that the overshoot and the adjustment time of the genetic algorithm optimized PID controller are much smaller than that of the conventional method.

PID控制是经典控制理论中最成熟的控制方法，广泛应用于电磁轴承控制系统。然而，如何设计PID控制参数以减小扰动后电磁轴承的调整时间和超调量，仍是需要进一步研究的问题。本文评估了“固有刚度”和“固有阻尼”对系统稳定性的影响，以确定P和D控制参数的取值范围，并采用Rouse准则确定I参数的取值范围。基于一种新的适应度函数，该函数同时考虑系统的相位裕度和闭环带宽，结合遗传算法对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明，通过遗传算法优化的PID控制器在超调量和调整时间方面均显著优于传统方法。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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