由于硅碳棒温度硅碳棒控制系统十分复杂，存在时变、非线性等情况，很难建立精准的数学模型，传统的PID调节器中的k,k;,k，参数的选取基本上依靠使用者的经验和机械性调试，由于k,k;,k，参数对硅碳棒控制系统的影响是相互关联的，而且一旦对象的状态产生改变时，参数不会随着传统的PID调节器而发生变化，从而控制效果不能够令人们很满意。遗传算法作为一种智能控制算法，能够处理时变、非线性等复杂的优化问题。所以，硅碳棒控制系统选用将遗传算法和PID控制互相结合的自适应遗传算法寻优的策略进行系统控制。遗传算法的原理从本质上而言基于达尔文的自然选择学说，自适应性能够让策略性参数自行进化，可以跟着对象而发生改变，从而引起PID调节器的参数k,k;,k，随之发生变化。若将PID控制和自适应遗传算法(AGA)相互结合在一起，有可能取得非常不错的控制效果。因此，本设计采用自适应遗传PID算法，此算法是把PID硅碳棒控制器的3个参数编码成遗传算法的染色体，并用AGA对其进行优化。而且，本次在PID参数优化和整定过程中增添了针对超调和响应时间进行的PID参数优化整定功能。通过检测控制系统设定值与实际值二者的偏差来决定选用的控制策略。当偏差非常小时，进行超调优化控制;当偏差非常大时，采用时间优化控制;否则进行PID优化控制。其控制过程原理图如图4所示。优化控制;

       如果偏差非常大，设定值和输出值差距比较大，为减少滞后，此时选择PID时间优化控制。硅碳棒控制器参数的优化与整定PID控制策略选取后，PID参数的优化要通过遗传算法进行优化寻找最优的k,k;,k，参数的组合，然后输入到PID硅碳棒控制系统中对温度进行优化控制。根据对温度的高精度控制目标和加热棒温度模型可以用一阶惯性纯滞后的环节表示，现使用自适应遗传算法对温度硅碳棒控制系统的PID硅碳棒控制器的参数进行优化整定，其主要步骤如下。

       编码。参数在遗传算法优化之前，首先要对变量进行编码处理，组成一定长度的字符串。当前实数编码和二进制编码是常常被用到的编码方法。问题的结构在基本遗传算法中应用二进制编码不可以被反映，而且耗用的计算机内存与个体长度成正比，精度很难得到提高;范围较大的数值适合用实数编码来表示，方便搜索较大的空间，较复杂的决策变量约束条件的处理可以相对容易地设计出专门的算法因子。因此本次编码方式采用实数编码。为了得到最优的PID调节参数，定义如下的染色体编码:式中:k,k;k为PID硅碳棒控制器的比例系数·积分系数和微分系数;G是个体的编号。

       群体的初始生成。自由生成n个初始的字符串，每个字符串为一个染色体或者个体。种群由n个个体构成。这n个字符串作为遗传算法开始迭代的初始点。

       选择适应度函数。在模型辨别或参数寻优过程中，基本上目标函数是由偏差函数得到的。为了使动态过程的特性得到满意的效果，并且防止过大的控制能量，把硅碳棒控制器输出的平方项添加到目标函数中，采用式(3)所示的目标函数。http://www.zbqunqiang.cn/