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第
32
卷第
1
期
20H
年
2
月
开
文章编号:
1000
5811(2014)01
0161 04
陕画科教式,雪,营粮
Journal
of
Shaanxi
University
of
Science
&
Technology
基于改进的
DE
算法对
PID
参数的优化
商小林
1,2
,邓雄峰
1
Vol.
:泣
N
o. 1
Feb.
201:1
(1.
陕同科技大学电气与信息
i
程学院.
~夹闷闷:
!<
710021;
2.
陕内科技大学陕州省适纸技术及特种纸品
开发重点实验窄,陕内
A
内安
710021 )
摘
要:通过改进标准差分进化算法的放缩因子,得到一种改进的差分进化算法.这种改进的
差分进化算法具有自适应的特点,能自调整放缩因子的大小,而标准差分进化算法的放缩因子
通常取某个常数.将这种改进的差分进化算法用于
PID
参数的优化,克服了一些传统方法过
于直接、不能寻优的缺点.仿真结果显示,改进的差分进化算法,具有较快的响应这率和较好的
鲁棒性.
关键词:差分进化算法;参数优化;
PID
;放缩因子
中图法分类号:
TP273
文献标识码:
A
Based
on
improved
differential
evolution
algorithm
for
PID
parameters
optimization
LIN
Xiao
lini.2 ,
DE'JG
Xiong
feng1
Cl.
College
oI
Electrical and Information Engineering. Shaanxi University
oI
Science
&.
Technology. Xi' an
710021,
China; 2. Shaanxi Province Key Laboratory
oI
Papermaking Technology and Specialty Paper, Shaanxi
University
oI
Science&. Technology, Xi'an
710021.
China)
Abstract:
By
ir
丑
proving
the
standard
differential
evolution
algorith
口
1
(Differential
Evolution,
DE)
of
the
scaling
factor,
obtained
an
improved
differential
evolution
algorithm.
This
im
proved
algorithm
with
self
adaptive
characteristics
can
self
adjust
the
zoom
factor
from
the
size.
And
the
standard
differential
evolution
algorithm
scaling
factor
is
usually
taken
to
a
constant,
it
cannot
do
that.
This
new
algorithm
is
used
for
PID
parameters
optimization,
o
vercome
some
of
the
traditional
method
is
too
direct
to
optimization
shortcomings.
The
im
proved
differential
e
飞
rolution
algorithm
and
the
standard
algorithm
by
comparing
the
simula
tion,
and
the
results
show
that
the
improved
differential
evolution
algorithm
has
a
faster
re
sponse
speed
and
better
robustness.
Key
words:
differential
evolution
algorithm;
parameters
optimization;
PID;
scale
factor
。召|言
PID
控制器作为一种经舆的控制器,由于其原
理简单,使用方便,被广泛地应用于工业过程控制
头收稿日期:
2013
00
20
基金项目:以四省科技厅重点实验室科研项
Fl
(2011
日
BSZ~
切
H)
系统中.
PID
控制器虽然不依赖于对象模型,却受
其比例系数
CK
")、微分系数(
K
;)、积分系数
CK1)
影响较大.怎样才能获得
PID
参数的最优组合,工
程中整定
PID
参数出现过凭借经验调试的经验方
作者简介:商小林
(
1961
),另.以四济川人,教投,博卡,研究方向·现代控制理论及其应用
第
32
卷第
1
期
20H
年
2
月
开
文章编号:
1000
5811(2014)01
0161 04
陕画科教式,雪,营粮
Journal
of
Shaanxi
University
of
Science
&
Technology
基于改进的
DE
算法对
PID
参数的优化
商小林
1,2
,邓雄峰
1
Vol.
:泣
N
o. 1
Feb.
201:1
(1.
陕同科技大学电气与信息
i
程学院.
~夹闷闷:
!<
710021;
2.
陕内科技大学陕州省适纸技术及特种纸品
开发重点实验窄,陕内
A
内安
710021 )
摘
要:通过改进标准差分进化算法的放缩因子,得到一种改进的差分进化算法.这种改进的
差分进化算法具有自适应的特点,能自调整放缩因子的大小,而标准差分进化算法的放缩因子
通常取某个常数.将这种改进的差分进化算法用于
PID
参数的优化,克服了一些传统方法过
于直接、不能寻优的缺点.仿真结果显示,改进的差分进化算法,具有较快的响应这率和较好的
鲁棒性.
关键词:差分进化算法;参数优化;
PID
;放缩因子
中图法分类号:
TP273
文献标识码:
A
Based
on
improved
differential
evolution
algorithm
for
PID
parameters
optimization
LIN
Xiao
lini.2 ,
DE'JG
Xiong
feng1
Cl.
College
oI
Electrical and Information Engineering. Shaanxi University
oI
Science
&.
Technology. Xi' an
710021,
China; 2. Shaanxi Province Key Laboratory
oI
Papermaking Technology and Specialty Paper, Shaanxi
University
oI
Science&. Technology, Xi'an
710021.
China)
Abstract:
By
ir
丑
proving
the
standard
differential
evolution
algorith
口
1
(Differential
Evolution,
DE)
of
the
scaling
factor,
obtained
an
improved
differential
evolution
algorithm.
This
im
proved
algorithm
with
self
adaptive
characteristics
can
self
adjust
the
zoom
factor
from
the
size.
And
the
standard
differential
evolution
algorithm
scaling
factor
is
usually
taken
to
a
constant,
it
cannot
do
that.
This
new
algorithm
is
used
for
PID
parameters
optimization,
o
vercome
some
of
the
traditional
method
is
too
direct
to
optimization
shortcomings.
The
im
proved
differential
e
飞
rolution
algorithm
and
the
standard
algorithm
by
comparing
the
simula
tion,
and
the
results
show
that
the
improved
differential
evolution
algorithm
has
a
faster
re
sponse
speed
and
better
robustness.
Key
words:
differential
evolution
algorithm;
parameters
optimization;
PID;
scale
factor
。召|言
PID
控制器作为一种经舆的控制器,由于其原
理简单,使用方便,被广泛地应用于工业过程控制
头收稿日期:
2013
00
20
基金项目:以四省科技厅重点实验室科研项
Fl
(2011
日
BSZ~
切
H)
系统中.
PID
控制器虽然不依赖于对象模型,却受
其比例系数
CK
")、微分系数(
K
;)、积分系数
CK1)
影响较大.怎样才能获得
PID
参数的最优组合,工
程中整定
PID
参数出现过凭借经验调试的经验方
作者简介:商小林
(
1961
),另.以四济川人,教投,博卡,研究方向·现代控制理论及其应用