針對(duì)傳統(tǒng)人群搜索算法（SOA）在搜索后期速度減緩,易造成局部?jī)?yōu)化的缺點(diǎn),引入了免疫遺傳算法（IGA）的選擇策略。通過(guò)選擇適應(yīng)度值指標(biāo)對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià),以PID控制器的三個(gè)參數(shù)為搜索對(duì)象,經(jīng)過(guò)多次迭代尋優(yōu),獲取PID控制器的最優(yōu)控制參數(shù),加快了搜索速度,提高了算法的全局搜索能力。將改進(jìn)后的人群搜索算法應(yīng)用于PID控制器參數(shù)優(yōu)化,對(duì)比單純的人群搜索算法和免疫遺傳算法。軟件仿真表明,改進(jìn)后的SOA具有更好的優(yōu)化效果,改善了系統(tǒng)性能,驗(yàn)證了其優(yōu)越性和有效性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020,37(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 PID控制器
3 基于群體智能算法的PID參數(shù)整定
    3.1 人群搜索算法
        1)搜索步長(zhǎng)更新
        2)搜索方向更新
    3.2 免疫遺傳算法
        1)參數(shù)編碼
        2)適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)和計(jì)算
        3)記憶細(xì)胞更新
        4)遺傳操作
    3.3 SOA改進(jìn)策略
4 仿真與結(jié)果分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PSO優(yōu)化算法的模糊PID勵(lì)磁控制器設(shè)計(jì)[J]. 王鎮(zhèn)道,張樂(lè),彭子舜.  湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(08)
[2]基于人群搜索算法的多伺服電機(jī)協(xié)同控制研究[J]. 郗欣甫,黃文軍,李培波,孫以澤.  東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[3]基于果蠅優(yōu)化算法的水輪發(fā)電機(jī)組PID參數(shù)優(yōu)化[J]. 付文秀,蘇杰.  計(jì)算機(jī)仿真. 2015(02)
[4]基于IFA-ELM的航空發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)PID控制新方法[J]. 焦洋,李秋紅,李業(yè)波.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(03)
[5]基于人群搜索算法的PID控制器參數(shù)優(yōu)化[J]. 余勝威,曹中清.  計(jì)算機(jī)仿真. 2014(09)
[6]基于群體智能免疫算法的PID自整定[J]. 王巧靈,高曉智,王常虹.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2010(06)
[7]PID控制器設(shè)計(jì)與參數(shù)整定方法綜述[J]. 楊智,朱海鋒,黃以華.  化工自動(dòng)化及儀表. 2005(05)
[8]PID參數(shù)先進(jìn)整定方法綜述[J]. 王偉,張晶濤,柴天佑.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2000(03)



本文編號(hào)：3175660