【摘 要】
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为了提高充电控制系统对充电电流的控制精度,提出将粒子群优化算法与模糊PID控制相结合的控制系统,将输入电流信号与反馈信号等参数作为粒子群优化PID控制器的输入信号,经过粒子群迭代优化得到量化因子Ke,Kec和比例因子Ku进行模糊化及反模糊处理,动态调节权重因子提高控制精度。通过Matlab仿真结果表明:传统的PID控制,超调量高达45%,调节时间为45 s,震荡明显,自我调节能力差,无法满足充电要求;模糊PID超调量为16%,调节时间为25 s,震荡明显减弱,控制系统得到改善;利用粒子群优化模糊PID时,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803154)。
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为了提高充电控制系统对充电电流的控制精度,提出将粒子群优化算法与模糊PID控制相结合的控制系统,将输入电流信号与反馈信号等参数作为粒子群优化PID控制器的输入信号,经过粒子群迭代优化得到量化因子Ke,Kec和比例因子Ku进行模糊化及反模糊处理,动态调节权重因子提高控制精度。通过Matlab仿真结果表明:传统的PID控制,超调量高达45%,调节时间为45 s,震荡明显,自我调节能力差,无法满足充电要求;模糊PID超调量为16%,调节时间为25 s,震荡明显减弱,控制系统得到改善;利用粒子群优化模糊PID时,
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