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基于改进粒子群算法的PID参数优化 被引量:4

PID Parameter Optimization Based on Improved Particle Swarm Optimization
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摘要 以数控机床进给轴为研究对象,使用MATLAB建立PID控制仿真模型,将标准的粒子群算法与小生境思想结合,同时将分布式计算机集群的思想应用到伺服系统的PID控制器仿真模型当中,改善了常规的PID控制参数自整定不佳,有效减少了系统的响应时间。与标准的POS进行对比,具有更快的收敛性,可以有效避免陷入局部最优,得到更高精度的解,在工程领域DNPSO具有很大的应用价值。 In order to study DNPSO PID controller method,based on NC machine tool feed axis as the research object,the PID control simulation model is established using MATLAB,which applies the standard particle swarm optimization(PSO)combined with a niche idea and the ideas of distributed computer cluster to the simulation model of the PID controller of the servo system,improves the poor self-tuning of conventional PID control parameters,effectively reduces the system response time.Meanwhile,compared with the standard POS,it has faster convergence,which can effectively avoid falling into the local optimal solution and obtain a higher precision solution.Therefore,DNPSO has great application value in the engineering field.
作者 许森林 Xu Senlin(University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)
出处 《农业装备与车辆工程》 2021年第5期76-81,共6页 Agricultural Equipment & Vehicle Engineering
关键词 数控机床 永磁同步电机 改进粒子算法 PID 参数优化 numerical control machine permanent magnet synchronous motor DNPSO PID parameter optimization
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