BFO-PSO混合算法的PID参数优化设计

摘要

传统PID在实际应用中不仅响应速度有限而且易产生振荡和较大的系统超调,降低了系统稳定性能。为解决这个问题,采用了细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)对PID控制器参数进行智能调节。同时,针对该算法收敛速度慢的缺陷,引入了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法对系统的搜索作了进一步改进。通过与传统PID和粒子群优化智能PID控制系统的仿真结果比较,发现细菌觅食优化算法智能PID无论在系统响应速度还是在系统稳定性能方面较传统PID和粒子群优化算法调节的PID都有较大改善,证明了细菌觅食优化算法用于PID参数优化的有效性和实用性。