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基于改进粒子群算法的船舶航向PID控制研究 被引量:4
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作者 陈林 王恒家 +1 位作者 王化明 吴巧瑞 《浙江海洋大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期252-257,共6页
针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略... 针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略相结合对目标函数寻优,提高粒子群在解空间的搜索能力,避免其陷入局部最优解,加快算法收敛速度;最后将优化后的参数输入到控制系统中仿真船舶航向保持运动。仿真结果表明采用改进粒子群优化算法调整PID控制参数提高了船舶的航向控制性能,船舶航向调整时未出现超调,且控制系统可以控制船舶航向稳定在设定航向附近。 展开更多
关键词 随机正弦调整策略 概率变异策略 目标函数 航向控制
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