基于PSO算法的余热锅炉水位PID参数优化

通过采用粒子群优化(PSO)算法对余热锅炉水位控制中的PID参数进行优化,分析了传统三冲量锅筒水位控制方案的不足,提高了整个系统的鲁棒性。其应用使水位得到了良好的控制,且提高了经济运行效益,同时也说明了粒子群算法寻优简单,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性,易于并行化。仿真结果表明,该算法是一种效率很高的寻优方法,是PID参数优化的理想方法。     

一种自适应混合粒子群优化算法及其应用*

为提高粒子群算法的寻优精度,提出一种将单纯形法(SM)和粒子群(PSO)算法相结合的自适应混合粒子群优化(AHPSO)算法,该算法根据进化需要动态调整粒子的惯性权重,并在进化停滞时使用SM优化。通过仿真实验证明了AHPSO的寻优性能优于SPSO和SMPSO。将AHPSO用于某航空发动机的PID参数优化,其整定性能优于现有的工业方法和其他PSO算法。     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

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。     

基于混合粒子群算法的PID参数寻优

提出一种将单纯形法SM与粒子群算法PSO结合的混合粒子群算法HPSO。通过对3种常用测试函数进行优化和比较．结果表明HPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后用HPSO优化算法对某涡扇发动机PID控制中的参数进行优化并将结果与混合遗传算法HGA的结果进行比较，结果表明HPSO在找寻最优解效率上好于HGA。且算法实现简单，具有很高的可靠性，是一种PID控制参数寻优的有效方法。     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

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.     

改进粒子群优化算法在PID参数整定中的研究

针对粒子群优化算法（PSO）容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法（IMPSO）。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用于PID控制器的参数整定,具有操作简单,寻优快速等优点。     

煤矿局部通风机转速控制算法研究

煤矿局部通风机系统目前主要采用常规PID控制算法进行变频调速,但PID控制参数的调整主要依赖人工经验,调节时间长、实时性差,且容易发生控制量超调和振荡输出。针对上述问题,提出了一种粒子群(PSO)优化PID控制算法,并将其应用到煤矿局部通风机转速控制中,即在基于常规PID控制算法的煤矿局部通风机转速控制系统中添加PSO算法,实现PID控制参数优化。常规PID控制部分直接按照Z-N整定法得出的最优参数设置运行;PSO优化PID控制部分通过S函数算法程序随机产生一组三维粒子,通过调用函数assignin将三维粒子的值赋给转速控制系统仿真模型中的Kp,Ki,Kd三个参数,以控制系统误差指标ITAE作为适应度函数进行迭代寻优,实现了PSO寻优与PID参数整定优化的统一。仿真实验结果表明,相比于常规PID控制,经过PSO算法优化后,局部通风机转速控制输出性能改善明显,尤其是超调量和调节时间指标,超调量仅为常规PID控制算法的20%。     

非线性PID控制器参数优化方法

分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进的量子粒子群算法（GQPSO）优化非线性PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过典型传递函数实例,分别使用Z-N、PSO、QPSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。     

基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化

传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法（SGA）和粒子群算法（PSO）被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法（WQPSO）优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。     

基于粒子群优化算法的PID控制器参数整定

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。