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基于免疫粒子群算法的PID参数优化研究
文献摘要：
针对传统PID控制系统中存在的调节时间长、控制精度低、响应速度慢等问题,提出使用免疫粒子群算法对PID参数进行优化.首先,对粒子群优化算法(PSO)中的惯性权重、学习因子、粒子学习模式进行改进,使得微粒更新适应各个阶段;其次,引入人工免疫思想形成免疫粒子群算法,保证了迭代过程中粒子的多样性,提高了算法精度;最后,在仿真环境下经过对ZN公式法、参数改进后的粒子群算法、免疫粒子群算法在PID控制参数优化效果进行对比可知,免疫粒子群算法的优化控制效果更佳.
文献关键词：
惯性权重;学习因子;学习模式;粒子群优化算法;PID控制参数
中图分类号：
作者姓名：
吕红芳;王涛;嵇月强;高慧;徐斌;王秋婷
作者机构：
上海电机学院电气学院,上海201306;杭州优稳自动化系统有限公司技术中心,浙江杭州311100
文献出处：
引用格式：
[1]吕红芳;王涛;嵇月强;高慧;徐斌;王秋婷-.基于免疫粒子群算法的PID参数优化研究)[J].中国工程机械学报,2022(03):194-198
A类：
B类：
免疫粒子群算法,PID,调节时间,控制精度,响应速度,速度慢,出使,粒子群优化算法,PSO,惯性权重,学习因子,子学,学习模式,微粒,各个阶段,人工免疫,仿真环境,ZN,公式法,控制参数优化,优化效果,优化控制
AB值：
0.268918
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