典型文献
基于混合粒子群算法的船用离心泵电机优化研究
文献摘要：
在船舶系统中,离心泵在运行时起到了关键性的作用,而其驱动电机可靠运行是泵能够稳定工作的前提,传统PID手动调参方法存在整定时间长、难度大等缺点,很难达到理想的控制结果.针对以上问题,提出一种用混合粒子群算法(HPSO)来优化PID控制器参数的方法,将蝙蝠算法(BA)中随机移动概念引入到粒子群算法(PSO)中,并将其和PSO算法、传统方法进行对比分析,利用Matlab软件搭建PID控制模型.仿真结果表明,运用HPSO优化的PID控制器能够克服标准PSO算法易陷入局部极值的缺点,可以高效、精确、快速地寻优出PID控制器的最佳参数,并展现出了鲁棒性好、调节时间少、运行相对稳定等优点.
文献关键词：
PID控制器;混合粒子群算法;参数优化;离心泵电机
中图分类号：
作者姓名：
付荣赫;邢吉生
作者机构：
北华大学电气与信息工程学院,吉林吉林132021
文献出处：
引用格式：
[1]付荣赫;邢吉生-.基于混合粒子群算法的船用离心泵电机优化研究)[J].舰船科学技术,2022(18):134-138
A类：
B类：
混合粒子群算法,船用,离心泵电机,船舶系统,驱动电机,可靠运行,PID,整定时间,HPSO,控制器参数,蝙蝠算法,BA,概念引入,Matlab,控制模型,局部极值,最佳参数,调节时间
AB值：
0.290904
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