【摘 要】
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由于遗传算法的局部搜索能力较差、运算速度慢,模拟退火算法搜索过程较慢、运行效率较低,造成这两种算法整定的PID控制器在控制过程中的快速性和稳定性较差.因此,模拟退火算
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由于遗传算法的局部搜索能力较差、运算速度慢,模拟退火算法搜索过程较慢、运行效率较低,造成这两种算法整定的PID控制器在控制过程中的快速性和稳定性较差.因此,模拟退火算法融入遗传算法中,取长补短,从而提高了系统控制性能.为验证算法的有效性,选择非线性大滞后特性冷却塔出水温度为被控对象,通过传统算法和遗传模拟退火整定PID算法的仿真比较.仿真结果表明,该算法控制效果优于传统控制方式,为非线性大滞后系统的控制提供了一种可行的控制方法.
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