改进粒子群算法及其在PID整定中的应用

针对工业过程中的PID参数整定难问题,提出一种基于个性化惯性权重的粒子群算法,应用于对PID参数的优化整定中。该改进算法采用一种新型的惯性权重调整策略,以粒子群中个体粒子自身的进化经验为参考,利用Sigmoid函数对每个粒子的惯性权值分别进行自适应的调整,使得粒子能依照自身位置的优劣被赋予不同的进化分工,从而提升了算法对种群多样性的控制能力及算法的寻优能力。将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组相对应的粒子群,并把控制系统的综合性能指标作为评价粒子群的适应度函数。最后以一个高阶AVR系统为例,进行了仿真,结果表明该策略能够取得较好的控制效果。