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摘要：鉴于柴油发电机组转速受到诸多因素的影响，常规PID算法在控制过程中往往需要根据操作者的经验设定，难以取得理想的控制效果。针对这一问题，本文提出了一种基于粒子群优化的PID整定算法，旨在优化柴油发电机组调速器的参数设置。首先，我们建立了柴油发电机组调速的数学模型，为后续的算法设计和分析提供了理论基础。随后，利用MATLAB仿真平台，我们模拟了PSO-PID算法针对传统PID算法的参数设置。仿真结果表明，采用粒子群算法进行PID参数整定的PSO-PID算法，能够显著提升转速调节的快速响应能力和稳定性，为柴油发电机组的稳定运行提供了更为可靠的控制策略。

关键词：柴油发电机组；转速控制；粒子群优化；PSO-PID算法

Abstract： As the rotational speed of diesel generator set is affected by many factors， the conventional PID algorithm is often set according to the operator's experience in the control process， and it is difficult to achieve the ideal control effect. To solve this problem， a new PID tuning algorithm based on particle swarm optimization is proposed in this paper. First of all， we establish the mathematical model of diesel generator unit speed regulation， which provides a theoretical basis for the subsequent algorithm design and analysis. Then， using MATLAB simulation platform， we simulate the parameter setting of PSO-PID algorithm for traditional PID algorithm. The simulation results show that the PSO-PID algorithm using particle swarm optimization for PID parameter tuning can significantly improve the fast response ability and stability of speed regulation， and provide a more reliable control strategy for the stable operation of diesel generator set.

Keywords： diesel generator set; Speed control; Particle swarm optimization; PSO-PID algorithm

柴油发电机组凭借其高效能、稳定可靠及出色的适应性等显著优势，在无电网地区供电中发挥着至关重要的作用。同时，它也被广泛用作工厂、医院等部门的备用电源，为电力供应提供了坚实可靠的保障。转速作为柴油发电机组的关键性能指标之一，其控制精度和响应速度对于保证发电机组的稳定运行至关重要。然而，柴油发电机组转速受到多种的影响，如负载变化、燃油供应、环境温度等，使得其控制变得复杂且困难。传统的PID控制算法虽然应用广泛，但在处理这种多变量、非线性系统时，在寻找合适参数设置时往往需要经验指导。因此，研究一种能够有效提高柴油发电机组转速控制性能的算法具有重要的现实意义和应用价值。本文提出了一种基于粒子群整定PID算法的柴油发电机组调速器参数优化方法，旨在通过优化PID参数，提高转速调节的快速性和稳定性。

一、柴油发电机组调速数学模型建立

为了实现对柴油发电机组转速的精确控制，首先需要建立其调速数学模型。该模型应能够准确反映发电机组转速与负载、燃油供应等因素之间的关系。柴油发电机组由柴油发动机、执行器和发电机三大核心组件构成，共同协作完成能量转换任务。其调速系统则是一个精密的控制系统，包括转速传感器、控制器、执行器、外部监控系统和电源等关键部分，共同确保发电机组的稳定运行。

为提升柴油发电机组的控制性能，减小超调量并缩短反应时间，确保发电机组的快速响应和稳定运行。调速系统按照预设的采样间隔，精准地采集转速设定信号与柴油机转速反馈信号，并进行实时比较。一旦发现两者之间存在偏差，转速环控制算法便会迅速介入，计算出齿条位置的目标信号。随后，该目标信号会与位置传感器实时采集的位置信息进行比较，确保控制的精确性。

最终，位置环控制算法根据比较结果计算得出驱动信号，驱动执行器进行动作，精细调节柴油机的供油量，从而达到精准调速的目的。这一完整的控制系统结构如图1所示，通过科学的设计与精细的控制，确保柴油发电机组能够高效、稳定地运行。

传统PID控制方法，控制原理图如图2所示。

二、粒子群优化PID算法介绍

粒子群算法（PSO）是一种自适应优化算法，其基本原理借鉴了鸟群觅食的行为。在算法中，每只鸟被抽象为一个粒子，它们在没有明确食物位置和目标的情况下，仅凭与食物的位置关系进行搜寻。为快速定位食物，鸟群会围绕离食物最近的鸟展开搜索，最终达成觅食目标。

PSO算法因结构简单、寻优效率高、精度高等特点，在参数整定中得到了广泛应用。其工作原理是首先设定粒子群的初始位置和速度，然后进入迭代过程。每次迭代中，系统会评估每个粒子的适应度，反映其位置优劣。基于适应度值，粒子会调整其速度和位置，以更接近最优解。这一过程既考虑了个体粒子的最佳历史位置，也考虑了整个群体的最佳历史位置。迭代结束后，算法输出全局最优粒子，即最优的控制器参数组合。这些参数在特定条件下达到最优，从而提高了控制器的性能。在PSO算法中，粒子、极值和适应度函数是关键要素。粒子代表潜在解，极值指引搜索方向，而适应度函数则评估粒子优劣，推动搜索过程。

3、适应度函数：粒子群算法中，为了检验所求值的优劣，引入适应度函数，目前为止所有的适应度值函数中考量最为综合、合理的评判指标为 ITEA 方法，即

PSO算法粒子迭代示意图为：

三、PSO-PID控制器设计

采用PSO算法对PID控制器的三个参数进行优化调整。在此过程中，将PSO算法的维度设置为3，确保每个粒子的位置信息能够分解为三个维度上的分量，这些分量一一对应PID的一组参数值。粒子群PSO-PID的优化过程可参照下图进行说明。

四、仿真试验结果

根据以上仿真结果可知，在粒子群整定PID参数后，有效降低了机组转速的超调量，减少震荡，为工程实践提供了理论指导。

五、总结

本研究采用粒子群算法整定PID参数，对柴油发电机组调速器进行优化。通过该算法，成功提升了调速器的性能，实现了更快速、更稳定的响应，为工程师在实际参数设置过程中提供了理论指导。这项研究不仅为柴油发电机组的控制提供了新的思路和方法，同时也展示了粒子群算法在复杂系统参数优化中的有效性，对于相关领域的研究和应用具有重要的参考价值。