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The Distribution Population-based Genetic Algorithm for Parameter Optimization PID Controller 被引量:8
1
作者 CHENQing-Geng WANGNing HUANGShao-Feng 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期646-650,共5页
Enlightened by distribution of creatures in natural ecology environment, the distributionpopulation-based genetic algorithm (DPGA) is presented in this paper. The searching capability ofthe algorithm is improved by co... Enlightened by distribution of creatures in natural ecology environment, the distributionpopulation-based genetic algorithm (DPGA) is presented in this paper. The searching capability ofthe algorithm is improved by competition between distribution populations to reduce the search zone.This method is applied to design of optimal parameters of PID controllers with examples, and thesimulation results show that satisfactory performances are obtained. 展开更多
关键词 遗传算法 pid控制器 优化设计 参数设置
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Autotuning algorithm of particle swarm PID parameter based on D-Tent chaotic model 被引量:8
2
作者 Min Zhu Chunling Yang Weiliang Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第5期828-837,共10页
An improved particle swarm algorithm based on the D-Tent chaotic model is put forward aiming at the standard particle swarm algorithm. The convergence rate of the late of proposed algorithm is improved by revising the... An improved particle swarm algorithm based on the D-Tent chaotic model is put forward aiming at the standard particle swarm algorithm. The convergence rate of the late of proposed algorithm is improved by revising the inertia weight of global optimal particles and the introduction of D-Tent chaotic sequence. Through the test of typical function and the autotuning test of proportionalintegral-derivative (PID) parameter, finally a simulation is made to the servo control system of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) under double-loop control of rotating speed and current by utilizing the chaotic particle swarm algorithm. Studies show that the proposed algorithm can reduce the iterative times and improve the convergence rate under the condition that the global optimal solution can be got. 展开更多
关键词 D-Tent particle swarm proportional-integral- derivative pid parameter optimization.
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基于SSA优化的变论域模糊PID控制器及其污水处理过程应用 被引量:1
3
作者 李志峰 熊伟丽 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期339-347,共9页
由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行... 由于复杂多变的生化反应、进水流量和浓度的不断变化,污水处理过程表现出强非线性和时变性等特征,从而导致其过程变量难以精确控制。设计一种麻雀搜索算法(SSA)优化的变论域模糊比例、积分和微分(PID)控制器,对溶解氧和硝态氮浓度进行跟踪控制。首先利用SSA优化第5单元和第2单元的变论域模糊PID控制器的PID初始参数值;然后进行二次寻优,即对量化因子和比例因子进行优化,并设计基于模糊规则的论域自适应调整策略在线整定控制器参数,以提高控制器的跟踪精度;最后应用污水处理过程国际基准仿真平台进行恒值和动态变值跟踪控制的实验验证。实验结果表明,与基于自适应伸缩因子变论域模糊PID控制器、模糊PID控制器、常规PID控制器相比,所设计控制器的绝对误差积分指标明显降低,在有效降低能耗的同时提升了出水水质。 展开更多
关键词 污水处理过程 麻雀搜索算法 变论域模糊 比例、积分、微分控制器 参数优化
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THGS-PID水肥一体化控制系统
4
作者 关路 李健 +2 位作者 苏海涛 祝天业 于维霖 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期567-572,共6页
首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验.结果表明,T... 首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验.结果表明,THGS算法优化的PID控制器在调节时间和起调量方面均优于其他控制器,有效提升了控制系统的性能. 展开更多
关键词 人工智能 饥饿游戏搜索算法 pid控制器 参数优化
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基于改进鲸鱼优化PID算法的变量喷药控制系统研究
5
作者 秦吉彪 陈龙彬 +1 位作者 鲍地发 郑书河 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期87-92,共6页
为解决传统PID控制方法实时性差与准确性低的问题,实现PID控制参数的自动整定,将改进的鲸鱼优化算法(IWOA)与PID控制相结合,设计一种基于改进鲸鱼优化PID算法(IWOA—PID)的变量喷药控制系统。同时,构建变量喷药控制系统传递函数数学模型... 为解决传统PID控制方法实时性差与准确性低的问题,实现PID控制参数的自动整定,将改进的鲸鱼优化算法(IWOA)与PID控制相结合,设计一种基于改进鲸鱼优化PID算法(IWOA—PID)的变量喷药控制系统。同时,构建变量喷药控制系统传递函数数学模型,利用MATLAB对变量喷药控制系统进行仿真试验并搭建喷药试验台进行试验验证。仿真结果表明:相比于传统PID控制,IWOA—PID控制系统超调量由1.39%减少到0.10%,稳态误差由1.19%减小到0,调节时间由1.072 s减少到0.806 s。试验结果表明:IWOA—PID控制的系统响应更快,平均响应时间为2.98 s,而PID控制的平均系统响应时间为4.46 s;平均稳态误差由17.1%减小到11.3%。该方法能够较好地满足农业生产中对实时性与准确性的需求,为变量喷药技术的研究提供新途径。 展开更多
关键词 变量喷药 改进鲸鱼优化算法 pid控制 参数优化 控制系统
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基于IT2FBLS强化学习PID的MSWI过程炉膛温度控制
6
作者 田昊 汤健 +3 位作者 夏恒 王天峥 余文 乔俊飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1626-1641,共16页
城市固废焚烧(MSWI)过程中固有的非线性、时变性和不确定性导致领域专家需要凭借经验通过高频率手动干预进行炉膛温度控制.针对上述问题,为模拟专家的自适应机制,提出基于强化学习的比例-积分-微分(PID)自整定控制策略,即采用共享机制区... 城市固废焚烧(MSWI)过程中固有的非线性、时变性和不确定性导致领域专家需要凭借经验通过高频率手动干预进行炉膛温度控制.针对上述问题,为模拟专家的自适应机制,提出基于强化学习的比例-积分-微分(PID)自整定控制策略,即采用共享机制区间II型模糊宽度学习系统(IT2FBLS)拟合Actor-critic网络(ACN)进行PID参数优化.首先,采用共享机制IT2FBLS拟合ACN以克服焚烧过程的不确定性、减少计算消耗和确保紧凑的网络结构;然后,利用基于时间差分误差的梯度下降法更新ACN参数以实现快速学习;最后,利用李雅普诺夫方法,证明Actor-critic算法的收敛性和控制过程的稳定性.通过MSWI过程的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 炉膛温度控制 强化学习 区间Ⅱ型模糊宽度学习系统 Actor-critic网络 共享机制 pid参数优化
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基于PSO-SA算法涂布机伺服注液系统PID参数优化
7
作者 张明洁 廖映华 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期188-192,198,共6页
针对涂布机伺服注液系统存在开机响应慢、波动大、在涂布过程中转角处控制不线性等控制方面的问题,提出通过粒子群优化算法(PSO)和模拟退火优化算法(SA)相结合的粒子群-模拟退火优化算法(PSO-SA)来对控制器的Kp、Ki、Kd三个参数进行寻优... 针对涂布机伺服注液系统存在开机响应慢、波动大、在涂布过程中转角处控制不线性等控制方面的问题,提出通过粒子群优化算法(PSO)和模拟退火优化算法(SA)相结合的粒子群-模拟退火优化算法(PSO-SA)来对控制器的Kp、Ki、Kd三个参数进行寻优,然后将寻优得到的最优PID控制参数带入系统控制器以获得最优化控制的解决方案。首先,利用机理法建立伺服注液机构的数学模型;然后,再对PSO、SA、PS0-SA算法进行分析和性能比较,结果表明PSO-SA混合算法寻优能力最强和收敛速度最快;最后,利用SIMULINK建立控制系统仿真模型,并分别用PSO-SA混合算法、PSO算法、SA算法优化得到的优化PID参数带入模型,得到三种不同算法系统下控制系统的阶跃响应曲线和抗扰动曲线,并从使用性能方面对系统响应和抗扰动能力进行了对比分析。结果表明:对比三种算法控制的伺服注液系统,PSO-SA算法控制0超调、最短的时间3.28s得到稳定,且抗扰动能力最强;相对于PSO或SA算法,在巡边式涂布机伺服注液系统应用PSOSA算法可获得更迅速响应,系统运行也更稳定。 展开更多
关键词 巡边式涂布机 伺服注液 PSO算法 SA算法 pid控制 pid参数优化
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基于改进PID^(μ)的抽水蓄能机组调速系统控制优化
8
作者 李佰霖 孟凯悦 +2 位作者 龚子锐 崔晓龙 付文龙 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期192-196,191,共6页
为提高水电机组调速控制性能,提出一种改进蜣螂算法优化基于跟踪微分器的PID^(μ)控制策略,首先搭建抽水蓄能机组调速系统精细化模型;其次,提出基于跟踪微分器的PID^(μ)控制,使调速系统响应快速且超调量小,并将微分环节由整数阶次推向... 为提高水电机组调速控制性能,提出一种改进蜣螂算法优化基于跟踪微分器的PID^(μ)控制策略,首先搭建抽水蓄能机组调速系统精细化模型;其次,提出基于跟踪微分器的PID^(μ)控制,使调速系统响应快速且超调量小,并将微分环节由整数阶次推向分数阶,改善微分控制环节对扰动过度敏感的问题。同时将时间与绝对误差乘积的积分指标(ITAE)、超调量和稳态误差线性加权建立目标函数,利用佳点集、莱维飞行建立改进蜣螂算法并优化控制器参数;最后通过不同水头下空载转速扰动试验和带负载转速扰动试验进行仿真验证。结果表明,该控制策略可有效降低调速系统超调量和平缓扰动后的波动幅度。 展开更多
关键词 抽水蓄能机组调速控制 pid^(μ)控制 参数优化 跟踪微分器 改进蜣螂优化算法
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基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法 被引量:1
9
作者 赵林林 武涛 周忠旺 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第5期66-71,共6页
目前常规的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法主要通过结合被控对象的稳态增益情况构建出优化函数,实现PID参数优化整合,忽略了实际运行工况下的干扰成分,导致参数优化效果不佳。对此,提出基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参... 目前常规的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法主要通过结合被控对象的稳态增益情况构建出优化函数,实现PID参数优化整合,忽略了实际运行工况下的干扰成分,导致参数优化效果不佳。对此,提出基于模糊-遗传算法的粗纱机出料传动系统PID参数优化方法。首先结合PID的系统阶跃响应曲线,以被控量的偏差变化率作为主要参数选取性能指标;然后通过引入负荷扰动模块以及频率干扰模块,对PID调节模块进行建模分析;最后结合模糊-遗传算法对最优适应度值进行求解,从而实现PID参数的有效优化,并对提出的方法进行优化效果检验。最终测试结果表明,采用提出的方法对PID参数进行优化整合时,控制输出曲线与理论输出曲线的拟合程度更高,具备较为理想的优化效果。 展开更多
关键词 遗传算法 pid控制 参数优化 控制输出
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基于改进粒子群算法的PID控制参数优化 被引量:10
10
作者 黄训爱 杨光永 +2 位作者 樊康生 陈旭东 徐天奇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期89-92,98,共5页
针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒... 针对传统粒子群算法存在收敛速度慢,收敛精度低以及易陷入局部最优的问题,提出了一种融合中垂线策略的中垂线粒子群算法(MAPSO),同时引入惯性权重余弦调整策略,避免算法陷入局部最优。基于中垂线策略的游离粒子位置更新方法,能够加快粒子的收敛速度,从而增强算法的寻优速度和寻优精度。将改进的粒子群算法用于PID控制器参数优化,与Ziegler-Nichols(Z-N)公式法、线性递减惯性权重粒子群优化算法(MeanPSO)进行对比实验,结果表明中垂线粒子群算法精度更高,能够快速地整定PID参数,使控制系统响应函数性能指标更好。 展开更多
关键词 中垂线策略 粒子群 游离粒子 pid控制器参数优化
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基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数整定 被引量:11
11
作者 蒋凌云 魏庆来 +3 位作者 张峰华 王博宇 张俊康 韦欣彤 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期470-477,共8页
针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。... 针对标准粒子群优化算法优化PID控制器参数存在的早熟以及陷入局部最优等问题,引入粒子二阶振荡环节、反向学习、自适应惯性权重,并结合设计的惯性权重动态调整策略、粒子越界随机反射墙,提出一种新型分阶段迭代的改进粒子群优化算法。在6个标准测试函数上进行测试,其性能相比于一些已有的改进粒子群优化算法更加优秀。将这些算法用于自动电压调节器系统的PID控制器参数整定,仿真结果表明,所提出的改进粒子群优化算法整定的PID控制器的控制效果更好。 展开更多
关键词 群体智能优化 改进粒子群优化算法 pid参数整定 自动电压调节器系统
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基于改进型预估FOPID的选择性激光烧结预热温度控制研究 被引量:1
12
作者 崔昊 郭艳玲 +3 位作者 肖亚宁 蒋成雷 李健 王扬威 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第1期32-40,共9页
针对选择性激光烧结(SLS)过程中预热温度控制的非线性不确定性和时延滞后等问题,本研究提出了一种改进预估分数阶比例-积分-微分(FOPID)控制器用于温度控制。该控制器首先整合了Smith预估器以消除纯时滞环节产生的震荡,提高被控系统的... 针对选择性激光烧结(SLS)过程中预热温度控制的非线性不确定性和时延滞后等问题,本研究提出了一种改进预估分数阶比例-积分-微分(FOPID)控制器用于温度控制。该控制器首先整合了Smith预估器以消除纯时滞环节产生的震荡,提高被控系统的鲁棒性;然后提出了一种新颖的敏感参数自整定方法,即增强型混合阿奎拉优化器(EAOCBO)用于对预估FOPID控制器的模型参数进行最优设计。阿奎拉优化器(AO)是一种仿生智能算法,为克服其探索和开发阶段的不平衡以及易于陷入局部最优的缺陷,引入了白冠鸡优化算法中的领导者更新机制,自适应切换系数以及折射反向学习策略,在9个IEEE CEC2017测试函数中,EAOCBO的优化表现相较于其他对比算法有着显著增强。为了验证所提出的EAOCBO-Smith预估FOPID控制器的有效性,通过Matlab/Simulink软件仿真分析了单位阶跃信号下的动态响应特性并将其进一步应用于烧结样机开展成型效果试验。结果表明,所提的控制方法相较于其他先进的FOPID控制器有着更低的调节时间和稳态误差,这表明了其出色的响应速度和控制精度,同时,EAOCBO-Smith预估FOPID控制器在实际应用中也能精确地控制预热温度,改善温度场的均匀性,进而提高成型件的尺寸精度。 展开更多
关键词 选择性激光烧结 分数阶pid SMITH预估器 阿奎拉优化器 参数自整定
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基于NSGA-Ⅲ和TOPSIS的水轮机调速器PID参数整定方法 被引量:2
13
作者 王子伟 张志高 +9 位作者 蔡卫江 张伟 贺臻 刘建维 辛志波 王亦宁 朱荣巧 吴远征 雷刘伟 陈帝伊 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15639-15645,共7页
大量新能源并入电网,对水电的运行提出了更高的要求。为了提高水电的调节特性,提出一种考虑综合调节特性的水轮机调速器比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制参数整定方法。首先,基于特征线法和水轮机特性曲线建立... 大量新能源并入电网,对水电的运行提出了更高的要求。为了提高水电的调节特性,提出一种考虑综合调节特性的水轮机调速器比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制参数整定方法。首先,基于特征线法和水轮机特性曲线建立了水轮机调节系统模型。其次,基于第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ),以转速的时间乘绝对误差积分准则(integrated time and absolute error,ITAE)和超调量为目标,以比例调节系数,积分调节系数和微分调节系数为决策变量,得到帕雷托(Pareto)解集。最后,基于优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS),以增减负荷工况下的功率反调,超调量,稳定时间,机组水头极值,转速ITAE和超调量为指标,最终得到综合调节特性最好的PID参数。结果表明:该PID参数整定方法可以有效提升水轮机的综合调节特性,为实际工程中PID参数的选取提供理论依据。 展开更多
关键词 水轮机调节系统 非支配排序遗传算法(NSGA) 优劣解距离法(TOPSIS) 比例积分微分(pid)参数优化 水轮机
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基于IPOA和PIDD2-FOI的电力系统负荷频率控制 被引量:1
14
作者 王勇 高红亮 +2 位作者 李俊 鲍新宇 周瑞 《现代电子技术》 北大核心 2024年第24期109-114,共6页
对于互联电网的负荷频率控制而言,不合适的控制器或者不合适的控制器参数选择会严重降低电网在遭遇负荷扰动时的稳定性,因此,选择合适的控制器并进行有效的参数整定十分重要。针对两个区域互联电网的负荷频率控制问题,设计一种带一阶惯... 对于互联电网的负荷频率控制而言,不合适的控制器或者不合适的控制器参数选择会严重降低电网在遭遇负荷扰动时的稳定性,因此,选择合适的控制器并进行有效的参数整定十分重要。针对两个区域互联电网的负荷频率控制问题,设计一种带一阶惯性环节和滤波系数的PID加二阶导数控制器(PIDD2-FOI)。为了更好地寻找控制器的最优参数,基于Tent混沌映射对鹈鹕优化算法进行改进,并将经过改进的鹈鹕优化算法(IPOA)与其他算法在不同的测试函数下进行对比。结果表明,改进的鹈鹕优化算法不易陷入局部最优,具有更好的寻优效果。再以时间乘绝对误差积分(ITAE)准则作为目标函数,采用IPOA同时进行多种控制器参数优化,在多种干扰情形下对比不同控制器的控制效果。对比结果表明,所设计的PIDD2-FOI控制器具有更优越的控制能力,可以有效地维持系统的频率和联络线交换功率的稳定。 展开更多
关键词 鹈鹕优化算法 Tent混沌映射 互联电力系统 负荷频率控制 pid控制器 二阶导数控制器 ITAE准则 参数寻优
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基于遗传算法优化的采摘末端执行器模糊PID控制研究 被引量:2
15
作者 鲁洋 陈巍 +2 位作者 李佩娟 贾通 潘星宇 《农业装备与车辆工程》 2024年第11期23-28,共6页
当前,采摘机器人末端执行器普遍存在PID控制参数整定效率低下、控制系统存在非线性特性以及抗干扰能力不足等问题,难以实现精确控制的果实抓取。为此,通过遗传算法对模糊PID控制器的初始参数、量化因子和遗传因子进行优化,实现对控制器... 当前,采摘机器人末端执行器普遍存在PID控制参数整定效率低下、控制系统存在非线性特性以及抗干扰能力不足等问题,难以实现精确控制的果实抓取。为此,通过遗传算法对模糊PID控制器的初始参数、量化因子和遗传因子进行优化,实现对控制器整体性能的提升。进行了MATLAB/Simulink软件仿真和现场验证试验,结果显示:GA优化的模糊控制算法可在0.419 s内快速实现稳定抓取力。相较于传统PID控制算法和模糊PID算法,超调量分别减少7.49%和10.05%,稳态误差减少0.24 N和0.09 N。提出的改进PID算法显著提升了末端执行器控制系统的瞬态响应速度、控制精度及稳定性,验证了其在实际抓取应用中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊pid控制 采摘末端执行器 参数优化
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基于粒子群算法的悬架PID控制器参数整定研究 被引量:1
16
作者 王平 王一鸣 +3 位作者 吴圣 祝继红 方太淞 高乾 《农业装备与车辆工程》 2024年第11期86-89,94,共5页
工程实际中确定PID控制器参数主要通过理论计算或试凑法,适用场景单一且具有局限性,整定耗时长、控制效果不理想。为此提出使用粒子群算法来优化PID控制器参数,基于粒子间的数据传递特性,判断自身最佳位置和速度与群体最佳位置和速度之... 工程实际中确定PID控制器参数主要通过理论计算或试凑法,适用场景单一且具有局限性,整定耗时长、控制效果不理想。为此提出使用粒子群算法来优化PID控制器参数,基于粒子间的数据传递特性,判断自身最佳位置和速度与群体最佳位置和速度之间的联系,从而找到更接近全局最优的PID参数配置。基于MATLAB/Simulink搭建二自由度悬架模型,设计PID控制器,仿真比较改进前后的悬架性能指标。结果表明,优化后悬架系统的动力学响应特性均优于工程整定法确定的PID控制系统,车身垂向加速度降低了24.3%,提高了悬架的舒适性。 展开更多
关键词 二自由度模型 粒子群算法 悬架 比例-积分-微分控制 参数整定
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基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化 被引量:44
17
作者 寇攀高 周建中 +2 位作者 何耀耀 向秀桥 李超顺 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第26期101-106,共6页
为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题,引入菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法。考虑到BFO算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticle swarm optimization,PSO)算法具有较好的收敛性,提出BFO-PSO算法。以描述菌体间相... 为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题,引入菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法。考虑到BFO算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticle swarm optimization,PSO)算法具有较好的收敛性,提出BFO-PSO算法。以描述菌体间相互吸引、相互排斥、相互学习的Jcc指标与综合ITAE指标之和构成一种新型适应度函数。数值计算结果表明:与BFO算法、PSO算法相比,BFO-PSO算法收敛速度快,能有效改善水轮机调节系统空载工况和孤网运行条件下过渡过程的动态性能。 展开更多
关键词 菌群优化算法 粒子群优化算法 水轮发电机组 pid参数优化
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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
18
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。 展开更多
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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改进的PSO算法及其在PID控制器参数整定中的应用 被引量:35
19
作者 金翠云 王建林 +1 位作者 马江宁 王颖 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第2期141-146,共6页
粒子群优化算法(PSO)是一种新兴的随机优化技术,在许多领域得到了广泛应用。为了提高算法的计算精度,加快算法的收敛速度,提出了一种改进的粒子群优化算法,通过引入粒子运动过程中的最差位置信息,由最优个体和最差个体获取信息,有效地... 粒子群优化算法(PSO)是一种新兴的随机优化技术,在许多领域得到了广泛应用。为了提高算法的计算精度,加快算法的收敛速度,提出了一种改进的粒子群优化算法,通过引入粒子运动过程中的最差位置信息,由最优个体和最差个体获取信息,有效地提高了算法的搜索能力和收敛速度。在实验研究中,采用改进的粒子群优化算法对PID控制器参数进行整定并用于啤酒发酵过程温度段控制,实验结果表明所提出的算法搜索能力及收敛速度显著提高,应用该方法得到的PID控制器综合性能优于常规方法所得的结果。 展开更多
关键词 粒子群算法 pid控制器 参数整定
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基于改进粒子群优化算法的PID控制器整定 被引量:59
20
作者 杨智 陈志堂 +1 位作者 范正平 李晓东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1345-1352,共8页
由传统的Z-N(Ziegler-Nichols)整定公式得出的PID参数,不能得到最佳的控制性能.为此,本文提出一种基于适应度指数定标和边界缓冲墙相结合的改进型粒子群算法,应用于PID参数的整定.首先采用适应度指数定标的选中概率,挑选出粒子进行随机... 由传统的Z-N(Ziegler-Nichols)整定公式得出的PID参数,不能得到最佳的控制性能.为此,本文提出一种基于适应度指数定标和边界缓冲墙相结合的改进型粒子群算法,应用于PID参数的整定.首先采用适应度指数定标的选中概率,挑选出粒子进行随机变异;其次对越界的粒子进行缓冲,保证粒子落在寻优空间内以增加粒子种群多样性,同时调整种群粒子个数、社会和认知因子以提高寻优效率.在仿真实验中,将改进的粒子群算法分别应用于5种不同的工业过程,整定他们的PID参数.对误差绝对值乘以时间积分的性能指标(ITAE)做最小化,得到了相应的PID参数,验证了这里提出的改进型粒子群算法的有效性. 展开更多
关键词 pid参数整定 粒子群算法 过程控制 通用过程模型 系统仿真
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