《改進的PSO算法對PID控制器的參數最佳化》是陳龍、張春雷撰寫的一篇論文。
《改進的PSO算法對PID控制器的參數最佳化》是陳龍、張春雷撰寫的一篇論文。論文摘要針對工業控制領域中,PID參數整定難的問題,提出基於均值的新型高效自適應慣性係數的粒子群算法,將測定控制系統整體性能的適應度值和決定粒子搜...
PSO算法是一種隨機的、並行的最佳化算法。它的優點是：不要求被最佳化函式具有可微、可導、連續等性質，收斂速度較快，算法簡單，容易編程實現。然而，PSO算法的缺點在於：（1）對於有多個局部極值點的函式，容易陷入到局部極值點中，得不到正確的結果。造成這種現象的原因有兩種，其一是由於待最佳化函式的性質；其二是由於...
第6章 基於PSO的二自由度PID控制器最佳化設計 6.1引言 6.2微粒群最佳化（PSO）算法 6.2.1PSO算法原理 6.2.2PSO算法流程 6.3設定值濾波型二自由度PID控制器最佳化設計 6.3.1設定值濾波型二自由度PID控制器 6.3.2控制器參數最佳化設計 6.3.3仿真研究 6.4設定值前饋型二自由度PD控制器最佳化設計 6.4.1設定...
下篇介紹熱工過程計算智慧型方法及其套用研究，在傳統神經網路算法的基礎上，提出了神經網路的改進算法以及一種新型的動態遞歸網路；並把神經網路和混沌最佳化策略以及PSO算法相融合，提出了新型的基於神經網路的智慧型融合最佳化方法；針對標準遺傳算法存在的問題，提出了改進的遺傳算法，通過把模糊技術，量子計算引入遺傳算法，提出了...
《改進的BP神經網路PID控制器在溫室環境控制中的研究》是袁建平,施一萍撰寫的一篇論文。論文摘要 為了更好的實現對溫室環境系統的智慧型控制,針對溫室環境系統存在非線性、強耦合、大滯後、強時變等問題,在分析BP神經網路技術的基礎上,提出並設計出一種基於遺傳-粒子群最佳化的BP神經網路PID控制器,該控制器結合遺傳算法強...
逐步回歸法，以及主元回歸、部分最小二乘法等的建模法；得到廣泛套用的神經元網路的原理、支持向量機和它們在軟測量技術中的套用；近年蓬勃發展的統計過程質量控制、先進的模型PID控制、內模控制、IMC-PID控制、預測控制、模糊控制和遺傳算法以及粒子群最佳化算法與LNJ最佳化算法和它們在工業現場線上最佳化控制中的套用。
[18]劉東，馮全源，蔣啟龍：基於改進PSO算法的磁浮列車PID控制器參數最佳化，《西南交通大學學報》，No.3,2010，p405-409。（EI：20102713063494）[19]蔣啟龍，付磊：一種改進型軌道電磁發射方式，《西南交通大學學報》，No.4,2011，p586-590。（EI：20113214224320）[20]付磊，蔣啟龍，朱英偉等：同步感應電磁推進...
3.郭珂,傘冶,朱奕.基於PSO-RBF神經網路的模擬電路故障診斷研究.電子設計工程. 2011, 19(24): 17-20, 23 4.郭珂,傘冶,朱奕.基於PSO-BP神經網路的PID控制器參數最佳化方法.電子設計工程. 2012, 20(4): 63-66 5.趙偉,傘冶,石慧姝.基於q-高斯分布的自適應變異粒子群算法.瀋陽工業大學學報. 2012, 34(3...
