使用混沌增强光向性生长算法（C-PGA）为AVR系统设计最优FOPID控制器

《Scientific Reports》：Optimal FOPID controller design for an AVR system using a Chaotic-Enhanced Phototropic Growth Algorithm (C-PGA)

　　

摘要

为了解决自动电压调节器（AVR）系统中调谐分数阶PID（FOPID）控制器所面临的高维、非凸优化问题，我们提出了一种基于混沌增强光向性生长算法（C-PGA）的方法。传统的光向性生长算法（PGA）由于种群多样性不足而容易过早收敛；因此，我们引入了逻辑混沌映射来优化种群初始化，并在算法停滞时施加动态扰动，从而增强全局探索能力和局部利用效率。优化过程由一个加权多目标函数指导，该函数综合考虑了积分时间绝对误差（ITAE）、超调量和稳态误差。MATLAB/Simulink仿真结果表明，采用C-PGA调谐的FOPID控制器能够实现接近零的超调量、改善的瞬态响应、在参数变化±50%范围内的良好稳定性以及有效的干扰抑制能力。Wilcoxon秩和检验进一步证实了其相较于传统算法（PSO、GA）和现代算法（RIME、DBO）的优越性能，表明其在简化线性基准测试中作为AVR电压调节的有效解决方案具有巨大潜力。