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2022-12-24 14:58:59 14KB 人工智能 群智能算法 PID PID参数优化
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2022-12-24 14:16:53 1.72MB 群智能算法优化 pid参数优化
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混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法。介绍
了该算法的基本原理,并在对其进行算法分析的基础之上,提出了一种改进的混沌蚂蚁群算法,该改进算法采用全面学习策略
和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能。数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法。
在此基础上,将其应用于对P ID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法。
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在Matlab中分别用粒子群算法、遗传算法、人群搜索算法这类群智能算法整定PID参数。
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chapter14 基于粒子群算法的PID控制器优化设计,粒子群算法也是个不错的优化参数算法
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粒子群算法(PSO)整定pid控制参数,比传统Z-N整定方法要好,内附matlab程序与simulink模型
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免疫粒子群混合优化算法整定PID,该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略 与粒子群优化算法相结合。对浓度低的粒子进行促进,对浓度高的粒子进行抑制,因而保持了粒子的多样性,克服了PSO 算法易于陷入局部最优点的缺点,寻优速度快。
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采用PSO算法优化PID参数,完成PID优化控制。
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通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。