基于粒子群算法的PID控制器优化设计.doc
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2022-06-02
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基于粒子群算法的 PID 控制器优化设计
1 、 案 例
背景
PID 控 制 器
的性能取决
于
Kp 、 Ki 、 K
d 这 3 个 参
数是否合理，
因此， 优 化
PID 控制器参数具有重要意义。目前，PID 控制器参数主要是人工调整，这种方法不仅费
时，而且不能保证获得最佳的性能。PSO 已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式
分类、模糊系统控制以及其它应用领域，本案例将使用 PSO 进行 PID 控制器参数的优化设
计。
2、案例目录：
第 14 章bb基于粒子群算法的 PID 控制器优化设计
14.1 案例背景
14.1.1 粒子群算法原理
14.1.2 PID 控制器优化设计
14.2 模型建立
14.2.1 PID 控制器模型
14.2.2 算法流程
14.2.2.1 优化过程
14.2.2.2 粒子群算法实现
14.3 编程实现
14.3.1Simulink
部分的程序实现
14.3.2 PSO 部分的程序实现
14.3.3 结果分析
14.4 案例扩展
14.5 参考文献
3、案例实例及结果：
PID 控制器的系统结构图如图 14-1 所示。
选取的被控对象为以下不稳定系统：
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