【摘 要】
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PID控制因其算法简单、鲁棒性好、可靠性高而被广泛应用于工业控制过程。粒子群优化算法（PSO）是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法。目前已经广泛应用于函数优化问题并
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PID控制因其算法简单、鲁棒性好、可靠性高而被广泛应用于工业控制过程。粒子群优化算法（PSO）是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法。目前已经广泛应用于函数优化问题并表现出巨大潜力。基本PSO算法中的粒子可分为自身因素和社会因素两部分。在进化前期尽量考虑粒子自身的因素,使得粒子有较高的搜索能力以得到合适的种子,而在后期尽量考虑社会共享信息,使得粒子具有较高开发能力以加快算法的收敛速度。在此基础上,引入两个随进化代数变化的系数φ1、φ2控制粒子在进化过程中自身因素和社会因素的强度,以此来提高PSO算法的优化性能。PID控制器参数整定问题本质是一种函数优化问题,则可将PSO算法应用于PID参数整定。本文首先介绍了基本PSO算法的原理及主要改进方法,接着概述了PID控制器的基本理论及常用参数整定方法,最后在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种改进的PSO算法以提高其优化性能。通过五个典型测试函数的实验证明了该改进的PSO算法具有较好的优化性能。最后,将改进后的PSO算法应用到PID控制器参数整定中,通过MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。
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