基于收敛性分析的偏差粒子群算法及PID仿真应用

• 作者: 张伟 谢源海 王亚刚
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: 粒子群算法 单目标优化 收敛性分析 PID控制
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 1466-1473
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20190185

摘要

基于对粒子群算法(PSO)的收敛性分析,对粒子群算法做出改进.主要解决粒子群算法的早熟、不收敛等问题,并成功将算法应用于控制过程中不稳定对象的比例、积分、微分(PID)参数调节,取得较好效果.与修改前的粒子群算法相比,该算法不易早熟,算法结束时所有粒子均位于同一坐标下.经过12个测试函数测试,该算法的优化结果相较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)、差分进化算法(DE)和混合萤火虫算法(HFA)更接近全局最优,且多次运行偏差较小.