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基于PSO-SOA融合算法的PID參數優化

摘要:提出一種粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)與人群搜索融合(Seeker Optimization Algorithm,SOA)的算法,將其用于優化工業控制過程中PID參數。充分利用粒子群算法突出的局部尋優能力與人群搜索算法的全局搜索能力,將兩種算法結合,提高算法的收斂速度以及收斂精度。通過不同的典型測試函數,將其分別對比標準粒子群算法以及人群搜索算法,驗證該融合算法具有更佳的優化效果。將該融合算法用于PID控制器參數優化,仿真結果表明,該融合算法提高了控制精度和系統響應速度,魯棒性好,改善了控制系統性能。

關鍵詞:
  • 人群搜索算法  
  • 粒子群算法  
  • pid控制  
  • 仿真  
作者:
陳尚巧; 王明春; 張雨飛; 劉宇
單位:
東南大學能源與環境學院; 江蘇南京210096
刊名:
工業控制計算機

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:工業控制計算機

工業控制計算機雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:32-1764/TP。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1988年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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