| 基于PSO算法的PID控制参数优化 |
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| 引用本文： | 徐静波.基于PSO算法的PID控制参数优化[J].东华大学学报(自然科学版),2007,33(1):135-138. |
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| 作者姓名： | 徐静波 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学,电子电气工程学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 微粒群算法（PSO）是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.但基本微粒群算法不能保证全局收敛,本文将改进的PSO算法（SPSO）应用于PID控制器的参数优化.经仿真证明PSO算法参数优化的有效性.
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| 关 键 词： | PID控制器 微粒群算法 收敛性 参数优化 |
| 文章编号： | 1671-0444(2007)01-0135-04 |
| 修稿时间： | 2005年6月30日 |
PID Tuning by Means of Particle Swarm Optimization |
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| XU Jing-bo.PID Tuning by Means of Particle Swarm Optimization[J].Journal of Donghua University,2007,33(1):135-138. |
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| Authors: | XU Jing-bo |
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| Abstract: | The particle swarm optimization (PSO) algorithm is a random global optimization technology. Through interaction between particles, the algorithm found the optimal area in complicate searching space. But the standard PSO can't lead to convergence of global optimization. In this paper, the improved PSO algorithm, called stochastic PSO, is used to guarantee converge to the global solution for parameter optimization of PID controller. The simulation showes the effectiveness of PSO algorithm in parameter optimization. |
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| Keywords: | PID controller particle swarm optimization algorithm converge parameter optimization |
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