【摘 要】
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针对标准粒子群算法（PSO）把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化过程的问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略。根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不
【机 构】
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皖西学院计算机科学与技术系,皖西学院机械与电子工程系
【基金项目】
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安徽高校省级自然科学研究项目（KJ2010B467）
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针对标准粒子群算法（PSO）把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化过程的问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略。根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度。通过对Rastigrin函数的测试表明,改进算法的收敛速度和收敛精度均有显著提高。最后,将改进算法用于永磁同步电机速度控制器的PI参数优化中。Matlab/Simulink仿真结果表明,该方法具有速度响应快、超调量小的特点,有效地提高了伺服系统的动态性能。
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