电力系统机组组合问题的闭环粒子群算法

针对标准粒子群优化（PSO）算法易陷入局部最优解的缺点,提出了闭环PSO（CLPSO）算法。算法引入经典控制理论中的反馈机制和闭环控制概念,将每个粒子视为被控对象,根据每一步得到的适应值通过PID控制器动态调整惯性权重,以满足搜索过程中粒子时时变化的需求。该策略极大地保证了粒子多样性,提高了算法的全局搜索能力。将CLPSO算法应用到机组组合问题中,同时结合新的策略以降低问题维数和保证寻优过程中粒子的可行性。仿真结果验证了所提出的算法在解决机组组合问题上的有效性。     

基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化

PSO（粒子群算法）是一种随机全局优化技术.该算法简单,易实现,且功能强大.文章研究了水轮机PID调节器参数的优化问题,利用改进PSO对系统所处的不同状态和工况进行了PID参数寻优.仿真结果表明,此种PID控制器比常规PID有更好的动态调节特性和鲁棒性,不失为一种具有较好实用价值的PID参数优化方法.     

基于PSO的模糊自适应锅炉主蒸汽温度优化控制研究

通过二维模糊控制器的实际输出,对PID控制器的参数进行在线修正,在此基础上,进一步设计出基于PSO的模糊自适应PID控制系统,同时在MATLAB环境下建立了主蒸汽温度-给煤量优化系统的仿真模型。从而在模糊自适应PID控制器的基础上具备更加优越的动态性、抗干扰性和鲁棒性。最后采用MATLAB软件中的simulink工具建立了锅炉主蒸汽控制器仿真模型,仿真结果表明:基于PSO的模糊自适应PID控制方法具有较好的动态性能及稳态性能。     

车用PMSM的双闭环分数阶PID控制策略研究

纯电动汽车永磁同步电机（PMSM）控制系统是一种非线性、强耦合的复杂系统,为提高永磁同步电机的整体控制性能以及鲁棒性,文中提出了一种双闭环分数阶PID控制策略,分别对电流内环和速度外环进行相应的分数阶控制。通过建立电机的电流环模型进而得到整体系统的分数阶模型,设计出电流环以及速度环的分数阶PID控制器,并利用粒子群优化算法（PSO）对控制器参数进行寻优,以便于获得更好的控制性能。将所设计的分数阶控制器应用于车用永磁同步电机的控制中,通过与传统PID控制在不同转速、负载突变时的控制性能相对比,验证了文中所设计的分数阶PID控制器具有良好的动态特性和鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的主汽温控制系统PID参数优化

介绍了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数优化方法。通过将PSO基本算法中的惯性权重进行线性递减,很好地协调了PSO的全局与局部寻优能力。将改进的粒子群PID控制器参数优化方法应用于多扰动、大惯性的电厂主汽温控制系统,仿真结果表明,该方法在保证控制系统稳定性的基础上极大地提高控制系统的精度和快速性。     

采用GA提高模糊控制器适应性的方法及应用研究

对于工业控制中广泛存在的多容量、大惯性、大延迟的被控对象,模糊控制是一种较有效的方法,模糊控制中隶属函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,针对传统的获取隶属度函数方法的不足,本文设计了一种基于遗传算法的模糊控制器,系统采用遗传算法优化模糊控制器的隶属函数及其量化因子和比例因子的初值.仿真结果表明,采用该算法设计的模糊控制器较传统的PID控制器与模糊控制器具有鲁棒性强、超调量小的特点.这种改进型的模糊控制器具有良好的控制性能,体现了遗传算法在参数寻优方面的优越性.     

基于模糊PID的建筑电气设备自动控制系统设计

目前的建筑电气设备控制系统是对不同类型设备进行独立控制的，不仅造成资源浪费、控制效率降低，而且控制效果不佳，设备能耗较大。为了提升建筑电气设备控制效率、降低能耗，设计基于模糊PID的建筑电气设备自动控制系统。系统硬件核心FPGA和ARM通过FMC进行连接，实现运算与控制分离。使用PSO算法寻优模糊PID参数，利用HEFT算法设计任务调度响应模块。根据改进后的模糊PID控制器输出信号控制设备执行机构，完成建筑电气设备自动控制。测试结果表明，所设计系统的模糊PID输出超调量低，能节省约50%的电能，控制效果更佳。     

基于改进微粒群算法的PID控制器参数优化设计

介绍了微粒群优化（PSO）算法的基本原理和流程,提出了改进的PSO算法并将其与控制系统优化设计相结合,对传统PID控制器的参数整定进行优化研究,仿真实验结果表明改进PSO方法得到的PID控制器具有快速、无超调的响应特性,获得了满意的控制效果,各项控制性能指标优于传统方法整定得到的PID控制器。     

一种基于蚁群算法的最优非线性PID控制器的设计

本文以蚁群算法为基础，提出了一种新的非线性PID控制器及其参数优化设计方法。该控制器是基于PID控制器各增益参数与误差信号之间呈现非线性关系，根据一般控制系统的阶跃响应曲线，在不同响应时间阶段PID3个增益调节参数的理想变化情况，提出根据控制信号与误差、误差变化率之间的调节规律，拟合一组增益参数的非线性函数，并利用蚁群算法搜索出一组最优的非线性PID参数，构造最优非线性PID控制器。计算机仿真结果表明，与基于遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）和Z—N法设计的PID控制器（GA—PID、SA-PID、ZN-PID）相比，这种基于蚁群算法的非线性PID控制器（NLAS-PID）具有良好的动态和稳态性能，可用于控制多种不同的对象和过程。     

基于ITAE指标的PID控制器参数优化设计

研究了比例一微分一积分（PID）控制器参数自整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法,并以时间乘以误差绝对值积分（ITAE）的性能指标为适应度函数,对具有实参数不确定性的热工对象进行PID控制器参数整定,所设计的PID控制系统的ITAE性能指标比极点法,GPM法,Cohen法,IMC法效果更好,并通过超临界锅炉过热汽温控制的仿真实例验证了方法的有效性。