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基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化
  • ISSN号:1003-188X
  • 期刊名称:《农机化研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP273.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410076
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60574014)
作者: 袁松贵[1]
中文摘要:

粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景。为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计。仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标。

英文摘要:

AS a new random search and optimization method, Particle Swarm Optimization algorithm structure is easy, currency and robust, it has shown its charm in the application of optimize nature evolution, self-adaptation control and so on. An improved PSO algorithm was presented and applied to optimal the PID parameters of electromotor. The simulation results show that PSO algorithm can effectively improve the dynamic performance of electromotor control system with fast response and strong robustness.

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期刊论文 38 会议论文 12 获奖 4 著作 2
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期刊信息
  • 《农机化研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江省农业委员会
  • 主办单位:黑龙江省农业机械学会 黑龙江省农业机械工程科学研究院
  • 主编:李智
  • 地址:哈尔滨市南岗区哈平路156号
  • 邮编:150081
  • 邮箱:NJHYJ@VIP.SOHU.COM
  • 电话:0451-86662611
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-188X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1233/S
  • 邮发代号:14-324
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据库》全文收录,《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录,自1992年至今连续被确认为全国农业工程类期刊的核...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25747