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基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制
引用本文:费敏锐,王灵,钱麟.基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制[J].系统仿真学报,2011,23(8):1568-1574.
作者姓名:费敏锐  王灵  钱麟
作者单位:1. 上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室,上海,200072
2. 上海电力建设启动调整试验所,上海,200072
基金项目:supported by the Projects of Shanghai Science and Technology Community (10ZR1411800,08160705900 & 08160512100);National Natural Science Foundation of China (Grant No.60834002 & 61074032);Research fund for the Doctoral Program of Higher Education (20103108120008) of China;Mechatronics Engineering Innovation Group project from Shanghai Education Commission
摘    要:研究了一种新型自适应变异概率二进制粒子群算法。提出的自适应变异策略通过以一定的概率进行动态比特转换帮助算法更好地保持种群多样性和搜索新解,从而有效防止算法早熟。最终将提出的自适应变异概率二进制粒子群算法(adaptive mutation based pobability binary PSO,APBPSO)用于球磨制粉系统这一复杂多变量对象的PID控制器优化设计中以验证算法性能。多变量控制器分别采用了三种多目标优化目标函数,仿真结果表明提出APBPSO能有效避免陷入局部最优,其对控制器优化性能优于粒子群优化算法、离散二进制粒子群优化算法及基本的概率二进制粒子群优化算法。

关 键 词:粒子群优化算法  PID  球磨制粉系统  群智能

Adaptive Mutation based Probability Binary PSO for Control of Ball Mill Pulverizing System
Muhammad Ilyas MENHAS,FEI Min-rui,WANG Ling,QIAN Lin.Adaptive Mutation based Probability Binary PSO for Control of Ball Mill Pulverizing System[J].Journal of System Simulation,2011,23(8):1568-1574.
Authors:Muhammad Ilyas MENHAS  FEI Min-rui  WANG Ling  QIAN Lin
Institution:1.Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology,School of Mechatronics Engineering and Automation,Shanghai University,Shanghai 200072,China;2.Shanghai Electric Power Construction Company Limited,Shanghai 200031,China)
Abstract:
Keywords:PSO  PID  ball mill pulverizingsystem  swarm intelligence
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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