基于改進(jìn)粒子群的PID參數(shù)整定應(yīng)用研究.pdf

1、PID控制是工業(yè)生產(chǎn)中非常經(jīng)典的過程控制，由于具有簡(jiǎn)單的控制結(jié)構(gòu)和在實(shí)際應(yīng)用中易于整定而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制領(lǐng)域。工業(yè)生產(chǎn)水平的迅猛發(fā)展導(dǎo)致過程控制的復(fù)雜性不斷增大，過去使用的PID參數(shù)整定方法無法再滿足現(xiàn)代過程控制的更高要求，迫切需要研究一種新型、高效的整定方法以適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展。
　　粒子群優(yōu)化算法(PSO)是基于鳥群覓食過程中遷徙和聚集模擬的一種群體智能優(yōu)化算法，具有易理解、易實(shí)現(xiàn)、全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)備受科學(xué)

2、工程領(lǐng)域的極大關(guān)注。
　　本文將粒子群優(yōu)化算法引入到PID控制器參數(shù)整定中，以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的最優(yōu)整定。論文主要工作有以下兩點(diǎn):
　　(1)提出一種基于自適應(yīng)慣性權(quán)重的均值粒子群優(yōu)化算法，改進(jìn)策略如下:1）粒子等級(jí)劃分。通過適應(yīng)度值比較將粒子分成三種不同的等級(jí);2)自適應(yīng)慣性權(quán)重策略。根據(jù)粒子等級(jí)劃分結(jié)果采用不同的慣性權(quán)重;3）個(gè)體極值和全局極值的線性組合。采用個(gè)體極值和全局極值的均值策略取代速度公式中的“個(gè)體部分”和“社會(huì)部分”