【摘 要】
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传统PID在实际应用中不仅响应速度有限而且易产生振荡和较大的系统超调,降低了系统稳定性能。为解决这个问题,采用了细菌觅食优化（Bacterial Foraging Optimization,BFO）对PID
【机 构】
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华中科技大学武昌分校机电与自动化学院
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传统PID在实际应用中不仅响应速度有限而且易产生振荡和较大的系统超调,降低了系统稳定性能。为解决这个问题,采用了细菌觅食优化（Bacterial Foraging Optimization,BFO）对PID控制器参数进行智能调节。同时,针对该算法收敛速度慢的缺陷,引入了粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）优化算法对系统的搜索作了进一步改进。通过与传统PID和粒子群优化智能PID控制系统的仿真结果比较,发现细菌觅食优化算法智能PID无论在系统响应速度还是在系统稳定性能
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