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机构地区:[1]海军工程大学核能科学与工程系,湖北武汉430033
出 处:《计算机仿真》2016年第4期167-170,共4页Computer Simulation
摘 要:研究稳压器压力系统控制优化问题,由于稳压器压力控制系统存在非线性、时变性等特点,造成系统差,传统的PID控制手段往往使系统存在超调量大滞后性强以及输出品质不良等缺点;难以达到预期控制效果。为了改善控制系统性能,提高控制精度,提出基于粒子群优化的灰色预测PID控制方法,主要利用灰色预测模型得到的预测值取代当前值反馈至控制器,然后,运用粒子群优化算法参与PID控制参数的在线整定,获取优化的控制参数。仿真结果表明,采用粒子群优化后的灰色预测PID控制方法与传统PID控制方法相比,系统超调量得到了有效的减少,响应速度更快,改善了控制品质。In order to improve the control quality and control accuracy, we put forward a grey prediction PID control method based on PSO algorithm. This method mainly uses the predictive value from grey prediction model as feedback to controller instead of the current value. And then, PSO algorithm is applied to adjust the PID controller to obtain optimal parameters. Simulation results show that the grey prediction PID control method based on PSO algorithm is superior to conventional PID control method, the system has quicker response and minimal overshoot, the control quality of pressurizer pressure control system is effectively improved.
关 键 词:稳压器 压力控制系统 灰色预测控制 粒子群优化算法
分 类 号:TL36[核科学技术—核技术及应用]
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