改进粒子群优化算法及其在PID参数整定中的应用研究

• 作者: 左信 张志新 邵文
• 来源期刊: 石油化工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 梯度下降法 PID参数整定
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 36-38,42
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7324.2008.05.009

摘要

粒子群优化(PSO)算法是一种随机全局优化技术,该算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.针对粒子群优化算法存在早熟和局部收敛的问题.提出了一种改进粒子群优化算法(GPSO).新的算法将传统优化算法中的梯度下降法引入到基本PSO算法中. 并且在此基础上. 将此改进算法应用于PID参数整定中,仿真结果表明所提出算法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左信	中国石油大学自动化研究所	21	173	7.0	12.0
2	邵文	中国石油大学自动化研究所	23	94	5.0	8.0
3	张志新		1	2	1.0	1.0