基于粒子群算法的PID控制器参数优化

发布时间：2024-06-29 16:05

　　粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果。为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值。最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真。与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1 s,比传统粒子群算法524.7 s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果。

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【部分图文】：

图1控制系统结构图图中,G(s)表示被控对象的传递函数;R(s)

PID控制器的系统结构图如图1所示。图1　控制系统结构图图中,G(s)表示被控对象的传递函数;R(s),Y(s),D(s)分别为系统输入、输出、外部扰动;E(s)为系统的误差;U(s)为控制器输出。3　基于PSO的PID控制器参数寻优1)PSO优化算法及其改进　粒子群优化(PS....

图2水轮机控制器PID参数收敛曲线

GA2.440.541.72　　基于改进粒子群优化算法的水轮机控制器PID参数的收敛曲线如图2所示,图中横坐标为迭代代数n,纵坐标为PID参数K。图2表明,采用改进粒子群优化算法,经过20代左右优化计算,基本上可以得到令人满意的水轮机控制器PID参数结果。图2　水轮机控制器....

图1PID算法的原理图

积分和微分控制的简称[7]。PID控制是将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量对被控对象进行控制。PID算法的原理框图如图1所示。图1　PID算法的原理图PID控制器的时域表达式为:Y(t)=Kp(e(t)+1Ti∫t0(t)dt+Tdde(t)dt)(1)式中,Y....

图2粒子群算法的PID控制系统结构

粒的飞行经验和群体的飞行经验进行动态调整,以一定的速度向目标逼近,最后找到最优目标,即PID控制器的最优参数。基于粒子群算法的PID控制系统结构如图2所示。控制器由两部分组成:①PID控制器:它直接对被控对象进行闭环控制,并且3个参数Kp、Ti、Td为实时优化方式;②PSO算法,....

本文编号：3997801