In this paper, a methodology for estimating the parameters of discrete-time systems and designing a digital PID controller is presented. To deal with optimization problems occurring regarding parameter estimation and controller design, a pseudo parallel genetic algorithm(PPGA) is developed. The PPGA is characterized by several serial GAs, the migration model and the ring topology . The parameters of a discrete-time system are estimated using both the model technique and a PPGA. The digital PID controller is described by the pulse transfer function and its parameters are tuned based on both the model reference technique and another PPGA. A set of experimental works on two processes are carried out to illustrate the performance of the proposed method.제1장 서론 1
제2장 최적화 도구로서의 병렬 유전알고리즘 4
2.1 직렬 유전알고리즘의 구조 4
2.1.1 염색체의 표현 및 집단의 초기화 4
2.1.2 적합도 평가 5
2.1.3 유전 연산자 6
2.1.4 기타 전략 8
2.1.5 정지조건 9
2.2 유전알고리즘의 병렬화 10
2.2.1 이주모델 구조의 병렬화 11
2.2.2 이주방법 11
2.3 PPGA의 구현 13
제3장 이산시간 시스템의 파라미터 추정 16
3.1 제어대상 시스템의 표현 16
3.2 제어대상 시스템의 모델 18
3.3 파라미터의 추정 19
제4장 디지털 PID 제어기의 최적동조 23
4.1 디지털 PID 제어기 23
4.2 PPGA와 기준모델 제어기법을 이용한 최적동조 27
4.2.1 기준모델 27
4.2.2 PPGA를 이용한 PID 제어기의 최적동조 29
제5장 시뮬레이션 및 결과검토 31
5.1 이산시간 모델의 파라미터 추정 31
5.1.1 시스템 I 31
5.1.2 시스템 II 36
5.2 디지털 PID 제어기의 최적동조 40
5.2.1 시스템 I 40
5.2.2 시스템 II 44
제6장 결론 48
참고문헌 4
