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针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难，提出一种量子粒子群（QPSO）优化PID参数的算法。并用平方误差矩积分函数作为适应度判据，以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法（GA）优化效率不高，其局部搜索能力较弱的缺陷。并使用伺服电动机数学模型进行仿真，结果表明量子粒子群优化PID参数速度快，避免早熟缺陷，同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。