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
作 者:郝万君[1] 苏承慧[2] 强文义[1] 柴庆宣[1]
机构地区:[1]哈尔滨工业大学航天学院 [2]北华大学电气与信息工程学院,吉林吉林132021
出 处:《信息与控制》2006年第6期711-714,720,共5页Information and Control
摘 要:针对常规粒子群优化算法存在的鲁棒性能差的问题,提出一种基于多模型的粒子群优化方法.将其应用于对PID控制器参数的优化,有效地避免了PID控制器设计中复杂的参数调试.即使在模型失配的情况下,控制系统仍保持了良好的控制品质和鲁棒性.通过对几个典型被控对象的仿真实验,证明了所提出的优化算法的实用性、有效性和优越性.*A particle swarm optimization (PSO) algorithm based on multi-model is proposed to overcome the problem of poor robustness in general PSO algorithm. The algorithm is applied to optimize the control parameters of PID and the complex adjustment of parameters in PID controller design is effectively avoided. Even in the case of model mismatch, the control system can maintain better control performance and have stronger robustness. Simulation experiments have been made on several typical controlled objects to demonstrate the practicality, effectiveness and superiority of the proposed optimization algorithm.
关 键 词:PID控制 参数优化 粒子群优化 多目标 鲁棒性
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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