检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]太原科技大学电子信息工程学院,山西太原030024 [2]中国兵器工业集团第207研究所,山西太原030006
出 处:《智能系统学报》2006年第2期58-61,共4页CAAI Transactions on Intelligent Systems
基 金:太原科技大学青年基金资助项目(2006103).
摘 要:微粒群优化算法是一种全局优化技术,算法简单、容易实现.其通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.提出了将微粒群优化算法用于二自由度PID控制器参数的寻优设计中,并以工业过程中常见的对象为模型,进行了Matlab仿真试验,仿真结果表明系统同时具有了最优的目标值跟踪特性和干扰抑制特性,证明了PSO算法的有效性.Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a random global optimization technology. The algorithm is simple and easy to be implemented. Through interaction between particles, the algorithm canfind the optimal area in complicated searching space. A method is presented, for optimizing two-degree-offreedom PID controller parameter by using PSO algorithm and then optimization algorithm is tested by simulation experiment in the common industrial model based on MATLAB. The simulation results show that the system is simultaneously both the characteristics of command tracking and disturbance rejection. The simulation verifies the effectiveness of the PSO algorithm.
分 类 号:TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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