三．设计方案
（1）确定决策变量和约束条件。PID控制的三个系数为Kp、Ki、Kd,可以根据参数的物理意义和经验来确定它们的取值范围，即约束条件。
（2）确定目标函数。为获取满意的过度过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择最小目标函数。
（3）确定编码和解码方法。遗传算法有二进制、格雷码、浮点数和符号编码等方法。对于该课题我们可以用二进制编码方法和实数编码方法。
（4）确定个体评价方法，即确定个体适应度函数（Fitness Function）。评价个体适应度的一般过程是：对个体编码串进行解码处理后，可得到个体的表现型：由表现型可计算出对应个体的目标函数值：根据最优化问题的类型，由目标函数值按一定的转换规则可求出个体的适应度。
（5）确定遗传算法的运行参数。根据实际情况确定群体大小M、遗传代数Gen、交叉率pc、变异概率pm。

四．技术线路
该课题主要运用的技术包括PID控制原理、遗传算法的应用外加对MATLAB软件的编写等等。
1.PID控制原理
连续系统的PID控制器的控制规律算式为：
 
式中Kp为比例系数，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数。
PID控制系统原理框图原理如下：

目 录
摘 要 I
Abstract II
目 录 III
第1章 绪论 - 1 -
1.1课题研究背景 - 1 -
1.2国内外研究现状 - 1 -
1.3论文主要研究内容、目的和意义 - 1 -
第2章PID算法简介 - 6 -
2.1 PID控制原理 - 6 -
2.2 PID控制器的基本用途 - 7 -
2.3 PID控制器的现实意义 - 8 -
2.4 PID控制器的参数整定 - 8 -
2.5本章小结 - 10 -
第3章 遗传算法的基本理论及研究 - 11 -
3.1遗传算法的概念 - 11 -
3.2标准遗传算法 - 11 -
3.3遗传算法的模式定理 - 12 -
3.4标准遗传算法的结构、特点和应用关键 - 13 -
3.5本章小结 - 16 -
第4章 基于遗传算法的PID参数整定 - 17 -
4.1 Matlab简介 - 17 -
4.2 基于遗传算法PID控制器参数整定设计 - 18 -
4.3本章小结 - 19 -
第5章 基于遗传算法的PID仿真 - 20 -
5.1遗传算法关键步骤的Matlab实现 - 20 -
5.2基于二进制的遗传算法的PID仿真 - 22 -
5.3基于实数制的遗传算法PID仿真 - 27 -
5.4本章小结 - 31 -
结论 - 32 -
参考文献 - 33 -
致谢 - 36 -