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提出了一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法的PID控制器参数整定方法。该方法采用了PSO的惯性权值自适应调整机制和粒子种群的动态更新策略,用以加速优化算法的收敛和维持群体的多样性。与常规的PSO算法相比,该方法简单易行,更容易找到全局最优解,优化效率和性能明显提高。将该算法应用非最小相位、一阶滞后等系统的PID控制器参数的优化,能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性。仿真实验表明了所提出算法的有效性和优越性。