基于改进型粒子群算法的模糊PID电阻炉温度控制方法

【摘要】 目前，传统电阻炉温度控制系统已经引入了模糊自整定PID温度控制方法，为进一步提高控制效率，采用粒子群算法自动寻优模糊PID温度控制中的量化因子与比例因子，但粒子群算法易陷入局部搜索困境，导致搜索精度不足，继而提出利用非线性递减惯性权重优化基本粒子群算法(nonlinear decreasing inertia weight particle swarm optimization algorithm, NDWPSO)来改善上述缺点。在对传统PID、模糊自整定PID、NDWPSO模糊PID电阻炉温度控制系统的仿真分析中表明，NDWPSO模糊PID温度控制算法超调量为0.2%,上升时间为90 s,调节时间为200 s,相比传统PID、模糊自整定PID控制，具有较高的稳定性、更快的响应速度，同时避免了温度超调，是一种实用、高效的电热炉温度控制算法。更多还原