典型文献
基于改进PSO-PID算法的液压机压下系统控制优化
文献摘要：
为了尽量减少液压机压下系统控制过程的迭代次数并达到更高的求解精度,综合运用粒子群收缩因子算法与扰动因子构建得到PSO算法,再利用AMESim与Matlab联合仿真的方式对其实施验证.研究结果表明:通过对比PSO算法和其它各算法可以发现,此算法相对其它粒子群优化算法可以获得更快求解速度并提升了控制精度.并且由于此算法实现过程简单,为实现双辊薄带振动铸轧工业化应用提供了理论参考.设计了PSO-PID优化方法来控制轧制力发生明显周期性波动的情况,由此实现精确的压下控制,降低了轧制力的波动程度,实现精确控制辊缝宽度的效果.该研究对拓展轧机轧制过程中调控精度具有一定的意义,尤其是针对薄板的制造起到推进作用.
文献关键词：
轧机;压下系统;PSO-PID算法;控制精度;迭代次数;优化分析
中图分类号：
作者姓名：
苏力;薛峰
作者机构：
西安航空学院 电子工程学院,西安710077;西北工业大学 电子信息学院,西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]苏力;薛峰-.基于改进PSO-PID算法的液压机压下系统控制优化)[J].自动化与仪表,2022(06):14-17
A类：
B类：
PSO,PID,液压机,机压,压下系统,系统控制,控制优化,尽量减少,控制过程,迭代次数,收缩因子,扰动因子,AMESim,Matlab,联合仿真,粒子群优化算法,控制精度,算法实现,实现过程,双辊薄带,铸轧,工业化应用,控制轧制,轧制力,周期性波动,精确控制,辊缝,缝宽,轧机,轧制过程,薄板,推进作用,优化分析
AB值：
0.430222
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