【摘 要】
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为了解决利用粒子群算法对非线性和不确定系统进行PID控制参数整定时存在的种群多样性较低、控制参数在线学习能力差等问题，提出了增强学习的PID控制参数优化快速整定算法；首先
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为了解决利用粒子群算法对非线性和不确定系统进行PID控制参数整定时存在的种群多样性较低、控制参数在线学习能力差等问题，提出了增强学习的PID控制参数优化快速整定算法；首先，对进化学习算法进行改进；然后利用神经网络进行混合PID控制器设计，利用增强学习算法进行在线反馈学习；最后对每次种群进化后的多样性进行了自适应变异；通过对输入曲线的跟踪对比，验证了文中算法的参数整定效果，同时对种群的多样性进行了跟踪仿真；仿真实验表明，文中的算法具有较强的鲁棒性，算法收敛速度较快，整定效果较高。
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