基于免疫粒子群算法的PID参数优化研究

针对传统PID控制系统中存在的调节时间长、控制精度低、响应速度慢等问题,提出使用免疫粒子群算法对PID参数进行优化。首先,对粒子群优化算法(PSO)中的惯性权重、学习因子、粒子学习模式进行改进,使得微粒更新适应各个阶段;其次,引入人工免疫思想形成免疫粒子群算法,保证了迭代过程中粒子的多样性,提高了算法精度;最后,在仿真环境下经过对ZN公式法、参数改进后的粒子群算法、免疫粒子群算法在PID控制参数优化效果进行对比可知,免疫粒子群算法的优化控制效果更佳。