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基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究
被引量：
21
1
作者
熊伟丽
徐保国
周其明
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第24期41-43,共3页
针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进,提出了MWPSO优化算法,即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试,结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上,用MWPSO优化算法对PID控制中的...
针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进,提出了MWPSO优化算法,即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试,结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上,用MWPSO优化算法对PID控制中的参数进行优化并将结果与遗传算法的结果进行比较,优化结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单、易于实现,具有较好的应用前景。
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关键词
粒子群
优化
算法
mwpso优化算法
遗传
算法
PD参数
优化
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究
被引量：
21
1
作者
熊伟丽
徐保国
周其明
机构
江南大学控制科学与工程研究中心
[
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第24期41-43,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474030)
文摘
针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进,提出了MWPSO优化算法,即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试,结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上,用MWPSO优化算法对PID控制中的参数进行优化并将结果与遗传算法的结果进行比较,优化结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单、易于实现,具有较好的应用前景。
关键词
粒子群
优化
算法
mwpso优化算法
遗传
算法
PD参数
优化
Keywords
Particle swarm optimization（PSO）
mwpso
GA
Optimized PID parameter
分类号
TP306.1 [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参数优化方法研究
熊伟丽
徐保国
周其明
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
21
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