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摘要:
粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法。为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,提出了一种动态收缩型的粒子群优化。收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60%的运算时间。运用此改进的粒子群算法优化理论,实现了对PID控制参数的自适应调节。结果表明,新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小。
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文献信息
篇名 新型动态粒子群算法及其在工业控制中的应用
来源期刊 四川理工学院学报:自然科学版 学科 工学
关键词 动态粒子群 工业控制 优化 PID
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 机械、电子及计算机科学
研究方向 页码范围 534-536
页数 分类号 TP181
字数 2447字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1549.2011.05.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈俊 安徽机电职业技术学院电气工程系 12 21 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态粒子群
工业控制
优化
PID
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川理工学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1549
51-1687/N
四川省自贡市汇兴路学苑街180号
chi
出版文献量(篇)
2774
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3
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