PID控制器参数优化

作品数:48被引量:356H指数:10
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基于改进人群搜索算法的PID控制器参数优化被引量:12
《计算机仿真》2020年第8期302-305,310,共5页赵广元 王超 
国家自然科学基金资助项目(61503082);陕西省自然科学基金资助项目(2016JM8034);西安市科技计划项目(CXY1516(5));西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXJJ2017021)。
针对传统人群搜索算法(SOA)在搜索后期速度减缓,易造成局部优化的缺点,引入了免疫遗传算法(IGA)的选择策略。通过选择适应度值指标对个体进行评价,以PID控制器的三个参数为搜索对象,经过多次迭代寻优,获取PID控制器的最优控制参数,加快...
关键词:人群搜索算法 免疫遗传算法 选择策略 适应度值 
基于人群搜索算法的PID控制器参数优化被引量:78
《计算机仿真》2014年第9期347-350,373,共5页余胜威 曹中清 
关于PID控制器在工业控制领域应用优化问题,PID参数优化成为工业自动化研究的热点。PID参数优化对于系统的稳定性、可靠性和快速响应等特性有着重要的意义。为了改善和优化PID控制器性能,提出一种人群搜索算法(SOA),以PID三个参量为搜...
关键词:人群搜索算法 遗传算法 粒子群算法 参数优化 仿真 
神经网络在PID控制器参数优化中的研究被引量:10
《计算机仿真》2011年第8期177-180,347,共5页睢丹 向方 
研究PID控制器参数优化问题。工业过程控制要求稳定性,跟踪特性均应实时快速。由于PID控制效果取决于比例、积分和微分3个参数取值,传统PID参数采用试凑方式进行优化,往往费时且难以满足实时控制效果,导致控制精度不高。为了提高PID控...
关键词:神经网络 控制器 参数优化 粒子群算法 
PID控制器参数优化中的仿真研究被引量:13
《计算机仿真》2011年第3期259-262,共4页高觐悦 
研究PID控制器参数优化选择问题。传统的PID参数优化多采用试验加试凑的方式,费时且难找到最优参数,同时,常规BP神经网络PID参数优化训练收敛速度较慢,控制效果不理想。为了获得最优PID参数,提高系统的控制性能,提出一种遗传算法BP神经...
关键词:比例积分微控制器 神经网络 遗传算法 参数优化 
蚁群算法在PID控制器参数优化中的应用研究被引量:24
《计算机仿真》2011年第1期238-241,共4页陈书谦 张丽虹 
PID参数优化一直是控制工程领域研究的热点,针对提高系统的稳定性和响应特性,传统的PID控制参数多采用试验的方式进行优化,往往费时而且难以达到较好的控制效果。为了解决控制参数优化,改善系统性能,提出一种新型的蚁群算法的PID参数优...
关键词:蚁群算法 比例积分微控制器 参数优化 仿真 
基于改进粒子群算法的PID控制器参数优化被引量:9
《计算机仿真》2009年第9期156-159,共4页罗豪 雷友诚 
粒子群优化算法是一种性能优越的寻优算法,但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥,同时PID控制器是一类广泛使用的控制器,其参数的选取可等效为优化问题,在标准微粒子群算法的基础上,分析了惯性权重对不同粒子的影响,提出了一种基于适应...
关键词:微粒子算法 多惯性权重动态调整 混沌扰动 比例积分微分控制器 
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