利用改进微粒群算法优化PID参数

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【摘要】

：

提出一种利用改进微粒群算法优化PID参数的方法.微粒群算法(PSO)是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,算法简单、容易实现且功能

【作者】

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汪新星张明

【机构】

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上海交通大学电气工程系

【出处】

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自动化仪表

【发表日期】

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2004年2期

【关键词】

：

PID控制器微粒群算法参数优化随机全局优化 PSO PID controllerParticle swarm optimization algorithm

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提出一种利用改进微粒群算法优化PID参数的方法.微粒群算法(PSO)是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,算法简单、容易实现且功能强大.将PSO算法加以改进并应用在PID控制器的参数优化,经仿真证明了PSO算法的有效性,其性能优于遗传算法和传统的经验公式.

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