论文研究-基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化.pdf
传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量，因此智能算法如遗传算法（SGA）和粒子群算法（PSO）被用于参数优化，弥补传统算法的不足，但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢，粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上，在算法中引入了权重系数，提出使用改进的量子粒子群算法（WQPSO）优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后，通过三个传递函数实例，分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计，并对结果进行了分析。
文件下载
评论信息
其他资源
- 多车型车辆路径问题Matlab程序
- C#3.0 CookBook(中文版)-1 (共3部分)
- NBA数据爬虫
- 毕设城市公交查询系统
- 串口完成中断+DMA.rar
- VB FTP文件上传、下载
- 梦幻西游地图解包工具(VB版)
- HELLODSP教材例程
- 慧荣SM2256 SSD开卡工具sm22X .zip
- asp.net技术外文文献翻译（中英文都有）
- win7/10 MSCOMM控件
- 光纤空气隙法布里-珀罗标准具透射谱线型研究
- 从单元测试到基于每日构造的自动测试
- 全息术-源码
- poi-tl模板文件
- RRT路径规划
- 平滑滤波Matlab实现
- TI28377s/d的技术手册
- Java程序设计教程（施霞萍编）课后编程答案
- CC2430 CC2530 debug时出现“a target cannot be selected ”解决办法及驱动
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明