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粒子群优化算法(PSO)是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,本文在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种PID参数进行自整定的计算框架,这种改进的PSO算法应用于PID参数整定,对整个控制器参数空间进行高效并行搜索,提高其优化性能。以某超临界电厂主汽温度为研究对象,通过MATLAB仿真证明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。 相似文献
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支持向量机在机器学习中表现良好。基于径向基(RBF)核的支持向量机的分类和回归性能受其核参数的影响。为了获得最优的分类和回归预测结果,选择合适的核参数设置对提高分类和回归预测的准确度非常重要。本文使用网格搜索算法、遗传算法、粒子群优化算法分别进行径向基(RBF)核参数寻优。对比实验表明,网格搜索算法具有一定优势。 相似文献
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《科技通报》2017,(6)
针对PID算法在PLC控制中还存在稳定性不高、精确性较差的问题,本文根据膨胀烟丝加香控制的需求,提出了一种基于参数整定PID算法的膨胀烟丝加香实时控制模型。首先构建基于PLC的膨胀烟丝加香闭环控制系统,然后建立加香泵的近似模型,并引入遗传算子对PID算法进行参数整定优化,在目标函数中加入控制输入的平方项以防止控制能量过大,并采用惩罚机制避免超调,接着对交叉算子和变异算子进行自适应调整,最后采用线性函数对加香比例设定值进行实时修正。通过实例仿真表明,相比较标准PID算法,本文提出的参数整定PID算法具有较为平稳的波形,鲁棒性较高,并且本文对加香比例进行实时修正,大大减小了加香的误差。 相似文献
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支持向量机是一种有良好发展前景的学习机器。针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出一种基于蝙蝠算法和禁忌搜索算法相结合的算法的支持向量机特征选择和参数优化算法。将禁忌搜索算法理论引入蝙蝠算法中,可以有效提高BA算法的收敛速度和精度,得到更优的支持向量机模型。UCI标准数据集的分类实验结果表明,与基本的网格搜索,遗传算法等比较,TSBA算法可以获得更高的分类准确率和更好的稳定性。 相似文献
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提出了一种基于粒子群算法优化的RBF网络整定PID控制策略.该策略利用粒子群算法对初始PID参数及其学习率进行优化,解决了控制器初始值对控制效果的影响.通过对火灾探测器温箱系统的仿真控制,验证了该控制策略具有控制精度高、抑制噪声及扰动能力强的优点. 相似文献
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在处理多峰函数的优化问题时,遗传算法局部搜索能力差,并且容易早熟。针对这种问题,将遗传算法与多种局部搜索算法相结合,形成多种Memetic算法。通过进行数值优化实验,发现算法的优化效率有所提高,但是局部搜索算法的不同对优化性能影响很大。为解决这种问题,在传统Memetic算法的基础上提出了一种使每代个体根据局部搜索算法的搜索效率自适应选取局部搜索算法的Memetic算法,即基于离散度的自适应Memetic算法。通过测试函数测试,这种算法具有更高的效率和更强的通用性。 相似文献
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合适的参数能够提高和声搜索算法的性能和收敛速度。详细介绍了和声搜索算法的流程,并总结了每个参数对算法的作用及参数变化对算法的影响。针对如何选取参数才能达到提高算法性能的目的,通过参数调整的方法,利用4个基准函数对算法进行仿真实验,实验结果表明,较高的HMCR、PAR和HMS取较小的值能使函数得到较优值。 相似文献
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针对实际电阻点焊过程复杂多变,精确数学模型的建立较为困难,传统PID控制器难以保证系统在不同的工作状况下具有良好的控制特性,提出了一种改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,有效的提高了BP神经网络算法收敛速度。仿真结果表明,该电源智能控制方法能够根据系统运行状态对PID参数进行自适应调整,有效的对焊接电流进行恒定控制。 相似文献
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PID控制在工业生产中得到广泛的应用,其性能指标取决于PID参数的选取。粒子群算法是一种常见的智能化算法,简单便于实现,文章采取基于自然选择改进的粒子群算法优化PID控制器的参数,与经典的粒子群算法相比较,文章所提出的算法有效地避免了经典粒子群算法过早陷入局部最优的问题,具有较高的求解效率。 相似文献
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本文主要研究对象是变风量空调机组中的送风管道静压控制回路,将具有良好全局寻优能力的细菌觅食算法应用到该控制回路中,同时为了改善细菌觅食算法收敛速度较慢的缺点,将粒子群算法引入到细菌觅食算法中,对细菌觅食算法中的细菌位置更新进行优化,并利用优化后的细菌觅食算法对PID控制器的三个参数进行整定,将整定后的参数应用到控制回路中。通过matlab仿真,并将细菌觅食算法、粒子群算法,粒子群优化的细菌觅食算法进行比较,结果表明经过粒子群优化的细菌觅食算法收敛速度明显加快。 相似文献
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通过对广义预测控制性能指标函数中控制加权序列Qj(z-1)的配置给定,导出了具有PID算法结构的广义预测控制律,借助广义预测控制算法参数的递推关系链,自动优化整定PID调节参数,并在冶金实验炉温控制中实现了广义预测PID控制。 相似文献
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针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。 相似文献
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PID控制参数优化是工业自动控制领域的研究热点,传统的PID控制通过人工试凑法获取控制系数,控制实时性和精度较低。为了解决这些问题,本文提出了进化计算的PID控制参数快速整定算法,通过对PID控制参数的粒子化映射,将PID控制参数优化转化为动态系统的全局寻优问题,利用粒子的进化迭代计算能力,搜索符合目标函数的控制参数。实验仿真利用温度控系统进行算法验证,仿真证明该算法具有很强的鲁棒性,可以快速达到系统整定。 相似文献
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针对数控机床工作台的电液位置伺服系统的组成与工作原理,建立了系统的数学模型,利用坐标轮换法原理对控制系统的PID参数进行优化。仿真结果表明对于不同的初始PID参数,采用坐标轮换法优化PID参数后,系统响应速度快,稳态误差小,控制效果良好。 相似文献