【摘 要】
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本文推导了基于流体流理论的网络简化模型,基于该模型将量子空间中的粒子群优化算法（QDPSO）应用于PID控制器参数优化,定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差
【机 构】
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南通职业大学现代教育技术中心,南京理工大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60574082）、江苏省自然科学基金项目（BK2008188）、江苏省“六大人才高峰”项目（07-E-013）、南通市应用研究计划项目（K2007004）资助
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本文推导了基于流体流理论的网络简化模型,基于该模型将量子空间中的粒子群优化算法（QDPSO）应用于PID控制器参数优化,定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击两种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于PI算法,也优于GA、SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小
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