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]南京理工大学自动化学院,南京210094 [2]太原科技大学电子信息工程学院,太原030024 [3]北方自动控制技术研究所,太原030006
出 处:《火力与指挥控制》2010年第S1期105-107,共3页Fire Control & Command Control
摘 要:利用微粒群优化(PSO)算法对PI/PD控制器进行研究,PSO算法是一种进化算法,源于鸟类捕食行为的模拟,以工业过程中常见的对象模型进行了仿真实验,得到的仿真结果表明提出的方法可以获得满意的控制效果(如上升时间、稳定时间、超调量等),PSO算法为PI/PD控制器的设计提供了一条有效途径。In this paper,a PI/PD controller is investigated on the basis of particle swarm optimization (PSO) to decrease peak overshoot,settling time and rise time,PSO is an evolutional algorithm inspired by social behavior of flocks of birds when they are searching for food,the effectiveness of the proposed optimization algorithm is tested in the common industrial models. The simulation shows excellent results derived by the proposed method,an attractive method to the design of parameters of PI/PD controller is provided by the PSO approach.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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