基于PSO的PID参数整定仿真与研究

针对工业控制过程中经验PID整定耗时耗力、精度低且稳定性能差等问题进行研究,提出采用标准粒子群算法可实现对PID控制器参数的快速优化且收敛效果明显;通过重点分析PSO算法中的不同惯性权重以及学习因子分别对被控对象系统控制优化性能的影响,深入研究算法参数各部分的作用及其设置范围,使基于PSO算法的PID整定方法能够获得最优的控制效果及更广阔的应用前景;最后,应用Matlab软件平台,并结合Simulink系统进行算例数字仿真分析:通过对比不同惯性权重及学习因子情况下的仿真结果,证明方法的鲁棒性强;通过对比传统Z-N方法和遗传算法整定,证明了方法的优越性。