粒子群差分混合算法在PID参数优化中的应用

• 作者: 黎延海
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: PID控制器 粒子群差分混合算法 选择判断因子
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 2146-2150
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

为有效提高PID控制器的性能，提出了一种粒子群差分混合算法（PSO-DE），并应用于PID参数优化中。算法利用一个选择判断因子来确定每个个体的更新方式，使用简化粒子群算法（sPSO）和改进后的差分进化算法（DE）来共同产生新一代个体，并将其应用于PID的参数整定中。仿真结果表明，相较于粒子群算法和差分算法，混合算法在PID控制器的参数优化中具有更好的全局搜索能力，而且控制精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎延海	陕西理工学院数计学院	27	79	5.0	8.0