基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化  

PID Parameters Optimization for Motor Controller System Based on Improved PSO Algorithm

作　　者：袁松贵[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410076

出　　处：《农机化研究》2007年第6期176-178,共3页Journal of Agricultural Mechanization Research

基　　金：国家自然科学基金项目(60574014)

摘　　要：粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景。为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计。仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标。AS a new random search and optimization method, Particle Swarm Optimization algorithm structure is easy, currency and robust, it has shown its charm in the application of optimize nature evolution, self-adaptation control and so on. An improved PSO algorithm was presented and applied to optimal the PID parameters of electromotor. The simulation results show that PSO algorithm can effectively improve the dynamic performance of electromotor control system with fast response and strong robustness.

关 键 词：自动化技术 电机控制系统 理论研究 粒子群算法 PID控制 

分 类 号：TP273.5[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]