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基于改进粒子群算法的PID控制参数优化
被引量：
57
1
作者
张继荣
张天
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1035-1040,共6页
针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matla...
针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matlab 2016仿真环境下,与Ziegler-Nichols(ZN)公式法和惯性权重正弦调整的粒子群优化算法(SIPSO)在PID控制参数优化方面的应用效果对比得出该算法是一种使得PID控制系统响应函数性能指标更好,整定结果更精确的算法。
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关键词
惯性权重
余弦调整
粒子群
优化算法
PID控制器参数整定
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的PID控制参数优化
被引量：
57
1
作者
张继荣
张天
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1035-1040,共6页
基金
国网河南焦作供电公司基金项目(5217C0160002)。
文摘
针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matlab 2016仿真环境下,与Ziegler-Nichols(ZN)公式法和惯性权重正弦调整的粒子群优化算法(SIPSO)在PID控制参数优化方面的应用效果对比得出该算法是一种使得PID控制系统响应函数性能指标更好,整定结果更精确的算法。
关键词
惯性权重
余弦调整
粒子群
优化算法
PID控制器参数整定
Keywords
inertia weight
cosine adjustment
particle groups
optimization algorithm
PID parameter alignment
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群算法的PID控制参数优化
张继荣
张天
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
57
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职称材料
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