基于改进粒子群优化算法的PID控制器整定

被引:105
作者
杨智
陈志堂
范正平
李晓东
机构
[1] 中山大学信息科学与技术学院
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;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
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.
引用
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页数:8
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共 2 条
[1]
Optimization of multi-pass turning using particle swarm intelligence.[J].J. Srinivas;R. Giri;Seung-Han Yang.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology.2009, 1-2
[2]
Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PID control.[J]..Journal of Process Control.2004, 6