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利用改进微粒群算法优化PID参数

Optimizing PID Parameters by Using Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

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【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

【Abstract】 A method of optimizing PID parameter by using improved particle swarm optimization algorithm is stated. Particle swarm optimization(PSO) algorithm is a random global optimization technology. Through interaction between particles, the algorithm found the optimal area in complicate searching space. The algorithm features simple, ease to implement and powerful function. PSO algorithm has been improved and used inPID controller to optimize parameters. The simulation verified the effectiveness of PSO algorithm and shown that its performance is better than genetic algorithm and conventional experience formula.

  • 【文献出处】 自动化仪表 ,Process Automation Instrumentation , 编辑部邮箱 ,2004年02期
  • 【分类号】TP273.5
  • 【被引频次】33
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