【摘 要】
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PID控制器的参数优化是自动控制领域的重要问题。一般PID参数的调定都离不开依靠人工经验的调整,但难以得到最佳参数。而蚁群算法因其自身参数限制,在全局搜索上能力较弱,会陷入局部最优。基于此,本研究提出一种将蚁群算法和模拟退火算法融合用于PID控制器参数优化的方法,以模拟退火的搜索方式替代蚁群算法,避免算法陷入局部解。仿真实验表明,该方案具有更快的响应速度和更好的稳定性。
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PID控制器的参数优化是自动控制领域的重要问题。一般PID参数的调定都离不开依靠人工经验的调整,但难以得到最佳参数。而蚁群算法因其自身参数限制,在全局搜索上能力较弱,会陷入局部最优。基于此,本研究提出一种将蚁群算法和模拟退火算法融合用于PID控制器参数优化的方法,以模拟退火的搜索方式替代蚁群算法,避免算法陷入局部解。仿真实验表明,该方案具有更快的响应速度和更好的稳定性。
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