改進(jìn)的粒子群算法及其在控制器參數(shù)整定中的應(yīng)用.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法（PSO）是最近十年來提出來的一種啟發(fā)式群智能全局優(yōu)化進(jìn)化算法，其基本思想源自于對鳥群覓食行為的模擬，適用于求解非線性、不可微的復(fù)雜優(yōu)化問題，也可應(yīng)用于組合優(yōu)化問題，具有原理簡單、容易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，近年來已成為人工智能研究的一個(gè)重要分支。然而粒子群算法也存在早熟收斂、容易陷入局部最優(yōu)與搜索精度不高等固有缺陷，因此，針對這些缺陷進(jìn)行算法的改進(jìn)研究，并拓展算法的應(yīng)用領(lǐng)域，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。 首先，

2、在系統(tǒng)分析了粒子群算法的基本理論和改進(jìn)的一般原則基礎(chǔ)上，通過在粒子群算法的迭代運(yùn)算過程中引入遺傳算法的選擇、交叉、變異操作算子，并對慣性因子采取非線性縮小機(jī)制，從而產(chǎn)生一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（GAPSO）。為了驗(yàn)證該混合優(yōu)化算法是否具有良好性能，將該算法用于4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該改進(jìn)算法能有效克服粒子群算法的固有缺陷，避免了早熟收斂，提高了搜索精度。 其后，將該改進(jìn)的粒子群算法應(yīng)用在PID控制器和自抗擾控制器

3、（ADRC）的參數(shù)優(yōu)化整定中。PID控制器是基于誤差來消除誤差的一種控制策略，算法簡單、易實(shí)現(xiàn)、可靠性高，參數(shù)的整定是PID設(shè)計(jì)和工程應(yīng)用的核心問題，為了取得良好的參數(shù)優(yōu)化效果，將改進(jìn)的粒子群算法（GAPSO）應(yīng)用到PID控制器的參數(shù)優(yōu)化整定過程中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該參數(shù)優(yōu)化算法的有效性；自抗擾控制器是一種新型的先進(jìn)非線性控制策略，不依賴于被控對象模型，抗干擾能力強(qiáng)，但是需要整定的參數(shù)較多，而性能在很大程度上跟參數(shù)的選擇有關(guān)系，針對其參數(shù)