【摘 要】
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提出了将微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与控制系统设计相结合的系统设计思路和方法.系统设计过程包括两个部分:首先基于历史输入输出数据,用微粒群算法建
【机 构】
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南京师范大学检测技术与自动化装置研究所,浙江大学先进控制研究所工业控制技术国家重点实验室
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提出了将微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与控制系统设计相结合的系统设计思路和方法.系统设计过程包括两个部分:首先基于历史输入输出数据,用微粒群算法建立系统的模型,然后基于得到的模型进行控制器的设计,并用微粒群算法进行控制器的参数优化整定.仿真试验结果表明,微粒群算法在控制系统设计的模型建立、控制器参数优化等方面发挥了重要的作用,简化了控制系统设计任务,提高了设计效率.
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