改进粒子群优化算法在PID参数整定中的研究  

Research on tuning PID parameters based on improved particle swarm optimization algorithms

作　　者：李立礼[1,2] 王强[3] 王晓霄[1] 

机构地区：[1]广西师范大学物理与电子工程学院,广西桂林541004 [2]广西贺州学院物理与电子信息系,广西贺州542800 [3]广西师范大学计算机与信息工程学院,广西桂林541004

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第25期240-241,245,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：桂林市科学研究与技术开发计划项目(桂科能0537020-3-3;No.20060102-1)

摘　　要：针对粒子群优化算法(PSO)容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法(IMPSO)。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用于PID控制器的参数整定,具有操作简单,寻优快速等优点。In order to avoid the premature convergence of the Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm,a modified PSO algorithm is proposed.Aggregate degree of particle swarm and mutation idea are introduced to upgrade the performance of the new algorithm.As an example,the improved algorithm is used for tuning PID controller parameters and the experiment result has proved its efficiency.

关 键 词：粒子群优化算法 变异 比例 积分 微分(PID) 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]