【摘 要】
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应用改进的粒子群优化算法优化PID参数.采用动态变量区间以逐步缩小搜索区间,加快粒子群寻优速度,并且针对粒子群算法可能出现的停滞现象,引入了重新启动策略,改善了算法摆脱
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应用改进的粒子群优化算法优化PID参数.采用动态变量区间以逐步缩小搜索区间,加快粒子群寻优速度,并且针对粒子群算法可能出现的停滞现象,引入了重新启动策略,改善了算法摆脱局部极点的能力.通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明:改进的粒子群算法寻优速度快,计算量小,对PID参数优化是非常有效的,使得主汽温控制系统取得了很好的控制品质,系统鲁棒性比较强.
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