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粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好。本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器。它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化。仿真结果证明其性能良好。 相似文献
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粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好.本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器.它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化.仿真结果证明其性能良好. 相似文献
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基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定 总被引:2,自引:1,他引:2
PID控制器的性能完全依赖于其参数的整定和优化,但参数的整定及在线自适应调整对常规的PID控制器是难以解决的问题。根据粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了一种基于粒子群优化算法整定PID控制器参数的设计方法,并定义了一种新的性能指标函数来评价PID控制器的性能。现以二阶的船舶控制装置为研究对象,运用粒子群优化方法对PID控制器参数进行了寻优研究。仿真结果表明,该方法比一般PID参数整定方法具有更好的控制性能指标,有着一定的工程应用价值。 相似文献
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PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定和优化问题,提出了应用一种改进的粒子群优化算法,该算法借鉴了遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的优化效果,具有一定的工程应用前景。 相似文献
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针对旋转倒立摆PID参数整定耗时费力且精度低的问题,对旋转倒立摆实验系统PID参数整定展开了研究.利用MAT-LAB进行仿真,分别采用试凑法、粒子群算法和改进粒子群算法求取了旋转倒立摆的PID参数.实验结果表明,相比于试凑法,通过粒子群算法得到的PID参数可使系统性能更优;改进后的粒子群算法寻优过程产生的超调量和达到收敛所需时间更小,得到的PID参数可进一步提高旋转倒立摆实验系统的性能.基于改进粒子群算法整定旋转倒立摆PID参数的方法在其他控制系统中也有参考价值. 相似文献
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针对自动化控制系统中PID控制器参数整定困难的问题,提出了基于粒子群算法的PID控制器的设计方法,给出了具体的实验架构。采用系统参数鉴定的方式得到直流伺服发电机的传递函数,并利用粒子群算法搜寻PID参数。实验采用MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。所得到模拟结果跟遗传算法搜索PID参数的结果做比较,结果显示用粒子群算法调整PID参数所得到的运算时间比用遗传算法的运算时间要短。 相似文献
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针对大滞后系统,提出一种基于微粒群算法的灰色预测PID控制算法.采用灰色预测模型GMC(1,2)预测时滞系统的输出并用微粒群算法优化PID控制器的参数.这种控制方法不需要精确的数学模型,在线估计参数少,计算简单.仿真结果表明该方法的有效性. 相似文献
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Jirapun Pongfai Xiaojie Su Huiyan Zhang Wudhichai Assawinchaichote 《Expert Systems》2020,37(2):e12489
A novel optimal proportional integral derivative (PID) autotuning controller design based on a new algorithm approach, the “swarm learning process” (SLP) algorithm, is proposed. It improves the convergence and performance of the autotuning PID parameter by applying the swarm and learning algorithm concepts. Its convergence is verified by two methods, global convergence and characteristic convergence. In the case of global convergence, the convergence rule of a random search algorithm is employed to judge, and Markov chain modelling is used to analyse. The superiority of the proposed method, in terms of characteristic convergence and performance, is verified through the simulation based on the automatic voltage regulator and direct current motor control system. Verification is performed by comparing the results of the proposed model with those of other algorithms, that is, the ant colony optimization with a new constrained Nelder–Mead algorithm, the genetic algorithm (GA), the particle swarm optimization (PSO) algorithm, and a neural network (NN). According to the global convergence analysis, the proposed method satisfies the convergence rule of the random search algorithm. With respect to the characteristic convergence and performance, the proposed method provides a better response than the GA, the PSO, and the NN for both control systems. 相似文献
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粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题。针对这一问题,结合全局-局部最优模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,称为全局-局部参数最优的粒子群优化算法。算法利用全局-局部最优惯性权重及全局-局部最优加速度常数,算法的速度更新方程被简化,性能得到改善。利用一组bench mark问题对该算法进行测试,仿真结果表明了算法的有效性和高效性。将该算法应用到对传统PID控制器的参数优化当中,仿真结果表明方法可以获得满意的控制效果,各项控制性能指标优于传统方法整定得到的PID控制器。 相似文献
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为了改善单纯遗传算法早熟收敛与寻优能力不足的问题,将粒子群算法引入遗传算法变异操作中,提出了一种基于遗传算法与粒子群算法的组合算法。将改进的遗传算法应用于PID控制器参数优化中,通过仿真实验表明,新算法效果明显优于单纯遗传算法,能有效克服早熟收敛现象、降低随机性初始种群的影响、提高算法收敛精度,具有良好的收敛性和寻优能力。 相似文献
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基于多目标粒子群算法的PID控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
随着对控制系统的要求越来越高,进行比例积分微分(Proortion Integration Differentiation,PID)控制器的设计的时候应该同时考虑到系统时域指标和频域指标,常规的PID整定方法往往很难实现.为解决上述问题,采用多目标粒子群算法进行PID控制器参数的设计,算法将系统的超调量、上升时间和稳定时间作为目标函数,频域指标作为约束条件.算法的运算结果为一组Pareto最优解,运行者可以根据当前对系统的要求从中选取合适的解.通过与常规PID整定方法和采用单目标粒子群算法的方法进行比较,证明了改进方法的有效性. 相似文献
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为了提高系统的控制性能,解决单一控制方法不足,将分数阶PID算法与滑模变结构算法相结合,同时为了规避分数阶PID的滑模变结构算法手动调节参数的复杂性以及不确定性,采用粒子群算法对其参数进行优化,完善分数阶PID的滑模变结构控制器,提高其控制精度.并将新型算法应用于单相全桥逆变器,通过Matlab仿真并与分数阶PID滑模变结构控制函数(PID-SMC)及滑模变结构控制(SMC)方法相比较,研究结果表明,粒子群算法整定参数收敛速度快,较短时间内可以找出最优解,整定后的算法静态误差小,上升速度快,抑制系统抖振能力强,具有较强的鲁棒性. 相似文献