混合粒子群算法优化分数阶PID控制参数研究

分数阶比例-积分-微分(PID)控制器是一种把PID控制器的整数阶次推广到分数的比例、积分、微分控制器,它比传统的PID控制器更能精确地控制复杂的被控系统.而参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了一种混合粒子群算法BFA-PSO优化参数值.该算法将具有趋化、繁殖和驱散特点的细菌觅食算法和参数少,易于优化的粒子群算法相结合来计算出精确的分数阶PID控制器的参数值.通过对传统PID控制器和分数阶PID控制器参数优化的实验仿真,结果表明基于该算法的分数阶PID控制不仅无超调量、收敛速度快,而且鲁棒性强、收敛精度高,可用于控制不同的对象和过程.     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

基于改进粒子群算法的PID控制参数优化

针对粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)后期易陷入局部最优解这一缺陷,提出一种惯性权重余弦调整的粒子群优化算法(IWCPSO)。在迭代过程中对惯性权重引入余弦变化,改善迭代后期的不足,提高算法的精度。在matlab 2016仿真环境下,与Ziegler-Nichols(ZN)公式法和惯性权重正弦调整的粒子群优化算法(SIPSO)在PID控制参数优化方面的应用效果对比得出该算法是一种使得PID控制系统响应函数性能指标更好,整定结果更精确的算法。     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系,分析了一种P/I/D各部分参数关于误差的理想变化过程,根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的连续非线性函数,构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系，分析了一种P／I／D各部分参数关于误差的理想变化过程，根据控制与误差之间的调节规律，给定一组增益参数的连续非线性函数，构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

一种PID参数整定的粒子群优化算法

提出了一种PID控制器参数整定的粒子群优化算法。该方法首先通过定义一个包含系统超调量、上升时间和稳态误差指标项的适应度函数,并根据系统的实际控制要求对各指标项适当加权。之后由带收缩因子的粒子群算法对PID进行多目标寻优,从而实现PID控制器的自动参数整定。仿真结果表明,该方法优化得到PID控制器的综合性能优于常规方法得到的PID控制器。     

基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法（WDO）的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明：该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。     

双重驱动的果蝇优化算法及其在PID控制器中的应用

针对传统群智能优化算法面临计算复杂性高、参数依赖性强、全局优化能力弱的问题,在传统果蝇优化算法中引入细菌趋化理论,提出一种基于双重驱动的果蝇优化算法.综合考虑优势果蝇群体和劣势果蝇群体的分布特点,提出多驱逐剂与多引诱剂的概念,并在二者的双重驱动下更新果蝇位置,避免传统果蝇方法在位置更新过程中单纯依靠局部最优(差)位置带...     

果蝇耦合均匀设计算法及其优化SVM参数

支持向量机的参数选择仍无系统的理论指导,且参数优化一直是支持向量机的一个重要研究方向。传统果蝇优化算法能够较快寻得一个较优的近似最优解,随后在该解的邻域继续迭代而造成寻优时间的严重增加。针对该问题构建了果蝇优化算法与均匀设计相耦合的果蝇耦合均匀设计算法,并将其用于支持向量机的参数优化。该算法首先利用果蝇优化算法并行寻优以快速得到所研究问题的一个较优近似最优解,然后跳转执行均匀设计的局部寻优,以获得一个更优的近似最优解。数值实验结果表明:该算法具有较快的寻优效率和较高的分类精度,验证了其在支持向量机参数优化中的有效性和可行性。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数自整定

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理,使之获得继续搜索的能力,从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明,IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。     

一种新型的混沌步长果蝇优化算法

针对果蝇优化算法存在算法易早熟、收敛不足的问题,将Hénon混沌映射引用为步长因子,提出了一种混沌步长果蝇优化算法。利用Hénon映射所产生的混沌现象具有良好的遍历性、多样性的特点来改进果蝇算法的固定步长,并增加放大系数以提高算法的全局和局部搜索能力以及跳出局部最优解的能力。对10个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行了对比分析,研究结果表明,该算法具有较高的全局搜索和跳出局部最优解的能力。     

求解置换流水线调度问题的混合离散果蝇算法

针对置换流水线调度问题,提出了一种新颖的混合离散果蝇算法.算法每一代进化包括4个搜索阶段:嗅觉搜索、视觉搜索、协作进化和退火过程.在嗅觉搜索阶段,采用插入方式生成邻域解;在视觉搜索阶段,选择最优邻域解更新个体;在协作进化阶段,基于果蝇个体间的差分信息产生引导个体;在退火操作阶段,以一定概率接受最优引导个体从而更新种群.同时,通过试验设计方法对算法参数设置进行了分析,并确定了合适的参数组合.最后,通过基于标准测试集的仿真结果和算法比较验证了所提算法的有效性和鲁棒性.     

利用改进遗传算法优化PID参数

为了改善单纯遗传算法早熟收敛与寻优能力不足的问题,将粒子群算法引入遗传算法变异操作中,提出了一种基于遗传算法与粒子群算法的组合算法。将改进的遗传算法应用于PID控制器参数优化中,通过仿真实验表明,新算法效果明显优于单纯遗传算法,能有效克服早熟收敛现象、降低随机性初始种群的影响、提高算法收敛精度,具有良好的收敛性和寻优能力。     

果蝇优化算法研究进展

作为一种新颖的群智能优化方法,受基于视觉和嗅觉的觅食行为的启发而提出的果蝇优化算法具有易理解和实现、控制参数少的特点.近年来果蝇优化算法的研究受到了广泛关注,果蝇优化算法及其变种在诸多工程优化领域得到了成功应用.阐述果蝇优化算法的设计思想与机制,重点综述果蝇优化算法的研究进展,包括维持种群多样性、知识驱动策略与协同机制的设计等方面的改进工作.同时,介绍果蝇优化算法在离散优化、多目标优化、不确定优化等方面的扩展性研究工作,并总结果蝇优化算法的代表性应用研究成果,最后指出在理论、设计、扩展、应用等方面未来进一步的研究方向和内容.     

基于改进PSO算法的PID参数自整定

研究了比例-微分-积分(PID)控制器参数自整定问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法。采用实编码方法和基于指数曲线的非线性惯性因子取值策略，该途径易于实现，并且提高了寻优的速度和精度。仿真实例表明了该方法的有效性。     

利用改进粒子群算法整定PID参数

PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定与优化问题,提出了一种改进的粒子群算法,该算法将区间算法与轮盘赌选择引入种群微粒位置的初始化操作。仿真实验表明,新算法能有效克服早熟收敛现象,降低随机性初始种群的影响,提高算法收敛精度。     

改进粒子群算法整定PID参数研究

PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定和优化问题,提出了应用一种改进的粒子群优化算法,该算法借鉴了遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的优化效果,具有一定的工程应用前景。