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电机控制系统PID参数的遗传算法优化

The Optimizition of Genetic Algorithms for the PID Parameters of Motor Controller System

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【作者】 肖龙汤恩生

【Author】 Xiao Long Tang Ensheng(Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity,Beijing 100076)

【机构】 北京空间机电研究所北京空间机电研究所 北京100076北京100076

【摘要】 近年来,遗传算法的研究十分引人注目,作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用,鲁棒性强,在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化,以提高控制系统的性能指标。

【Abstract】 In recent years,the research of genetic algorithms is very popular.As a new random search and optimized method of simulating nature evolution,genetic algorithms is easy,currency and robust.It has shown its charm in the application of optimize combinition,machine learning,self-adaption control,programming design and so on.This method can search the best and efficient optimized combinition in the globe without any initial information.This paper optimizes the PID controller parameters of a motor by using genetic algorithms to improve the performance of the system.

  • 【文献出处】 航天返回与遥感 ,Spacecraft Recovery & Remote Sensing , 编辑部邮箱 ,2006年02期
  • 【分类号】TM301.2
  • 【被引频次】16
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