利用改进微粒群算法优化PID参数

被引：14

作者：

汪新星

张明

机构：

[1] 上海交通大学电气工程系

来源：

自动化仪表 | 2004年 / 02期

关键词：

PID控制器; 微粒群算法; 参数优化;

D O I：

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2004.02.007

中图分类号：

TP273.5 [];

学科分类号：

摘要：

出一种利用改进微粒群算法优化PID参数的方法。微粒群算法 (PSO)是一种随机全局优化技术 ,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域 ,算法简单、容易实现且功能强大。将PSO算法加以改进并应用在PID控制器的参数优化 ,经仿真证明了PSO算法的有效性 ,其性能优于遗传算法和传统的经验公式

引用

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