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基于粒子群算法的PID控制器参数优化 被引量:3

PID controller parameters optimization based on PSO
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摘要 提出了使用粒子群算法对PID控制器的比例带δ、积分时间Ti寻找最优解的方法。运用MATLAB通过对电厂中过热汽温控制系统内回路一级过热器的辨识模型进行仿真,表明该种算法的有效性。
出处 《仪器仪表与分析监测》 2013年第4期1-3,共3页 Instrumentation·Analysis·Monitoring
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参考文献8

二级参考文献53

  • 1赵亮,付兴武,徐广明.基于遗传算法的PID控制及其MATLAB仿真[J].微计算机信息,2004,20(5):19-20. 被引量:20
  • 2黄宇,王东风,韩璞.模糊自整定PID控制及其在过热汽温系统中的应用[J].电力科学与工程,2004,20(3):37-40. 被引量:24
  • 3李爱国.多粒子群协同优化算法[J].复旦学报(自然科学版),2004,43(5):923-925. 被引量:398
  • 4张国胜,李以农,李松森.一种改进的浮点数编码遗传算法及其应用[J].重庆大学学报(自然科学版),2005,28(5):5-7. 被引量:6
  • 5[31]Eberhart R, Hu Xiaohui. Human tremor analysis using particle swarm optimization[A]. Proc of the Congress on Evolutionary Computation[C].Washington,1999.1927-1930.
  • 6[32]Yoshida H, Kawata K, Fukuyama Y, et al. A particle swarm optimization for reactive power and voltage control considering voltage security assessment[J]. Trans of the Institute of Electrical Engineers ofJapan,1999,119-B(12):1462-1469.
  • 7[33]Eberhart R, Shi Yuhui. Tracking and optimizing dynamic systems with particle swarms[A]. Proc IEEE Int Conf on Evolutionary Computation[C].Hawaii,2001.94-100.
  • 8[34]Prigogine I. Order through Fluctuation: Self-organization and Social System[M]. London: Addison-Wesley,1976.
  • 9[1]Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[A]. Proc IEEE Int Conf on Neural Networks[C].Perth,1995.1942-1948.
  • 10[2]Eberhart R, Kennedy J. A new optimizer using particle swarm theory[A]. Proc 6th Int Symposium on Micro Machine and Human Science[C].Nagoya,1995.39-43.

共引文献465

同被引文献50

引证文献3

二级引证文献67

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