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提出了一种改进的粒子群优化分数阶PID控制器的参数整定方法。依据系统时域性能指标设定适应度函数,在迭代更新过程当中,根据粒子的适应度值大小以一定的淘汰率将部分个体淘汰,然后用产生的新个体代替,同时对粒子群的惯性权值进行自适应调整,以实现全局搜索寻优并得到最优解。最后将分数阶PID控制应用于随动电气伺服控制系统,对比传统PID算法、遗传算法优化的分数阶PID算法、标准粒子群优化的分数阶PID算法和改进粒子群优化的分数阶PID算法,仿真结果表明改进粒子群优化的分数阶PID算法提高了系统的收敛速度,控制系统具有调节时间短、上升速度快、抗干扰能力强的优点。