本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)人群搜索算法的PID參數(shù)優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出一種改進(jìn)人群搜索算法用于工業(yè)生產(chǎn)過程PID參數(shù)優(yōu)化。針對(duì)傳統(tǒng)人群搜索算法在搜索后期容易陷入局部最優(yōu)的問題,引入模擬退火思想,根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則選擇最優(yōu)解,提高算法全局搜索能力。通過典型函數(shù)測(cè)試,對(duì)比傳統(tǒng)人群搜索算法,驗(yàn)證其具有更好的優(yōu)化效果。將改進(jìn)后的算法用于PID參數(shù)優(yōu)化,對(duì)比傳統(tǒng)人群搜索算法優(yōu)化與常規(guī)PID控制結(jié)果,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法具有更有的優(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。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 優(yōu)化 人群搜索算法 模擬退火 PID控制 仿真
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言由于工程現(xiàn)場(chǎng)具有非線性、大遲延等特點(diǎn),傳統(tǒng)PID[1]優(yōu)化方法難以取得最優(yōu)參數(shù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,許多專家學(xué)者開始將智能算法引入到PID參數(shù)優(yōu)化中,如遺傳算法[2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[3]、粒子群算法[4]、基于模糊理論的PID模糊控制[5]等。以上提到的優(yōu)化方法雖然在PID優(yōu)

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本文編號(hào)：421050