基于粒子群算法的PID控制器参数优化

摘要

粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果.为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值.最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真.与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1 s,比传统粒子群算法524.7 s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果.