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搜索资源列表

  1. 面向工业对象的基于粒子群算法的闭环辨识及鲁棒IMC.

  2. 粒子群算法操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,在优化问题中表现出良好的性能。使用粒子群算法对控制系统过程模型参数进行闭环辨识，可以在较短的时间得到较高的辨识精度，用于控制器参数整定。采用鲁棒IMC-PID控制策略对辨识出的对象设计控制器，控制效果良好，收敛速度快，具有良好的抗干扰性和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-29
    • 文件大小：393216
    • 提供者：zoufangyun

  1. 基于粒子群算法的PID控制器优化

  2. 使用粒子群算法对PID控制器进行优化，迭代次数设置越大优化越好

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-06-18
    • 文件大小：9216
    • 提供者：jia0611

  1. 基于粒子群优化免疫克隆算法的PID控制器设计及其在321型Stewart平台中的应用

  2. 基于粒子群优化免疫克隆算法设计了一个PID控制器，并将此控制器在321型Stewart平台中进行了应用验证

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2013-07-26
    • 文件大小：978944
    • 提供者：u010782598

  1. 基于粒子群优化的PID伺服控制器设计

  2. 基于粒子群优化的PID伺服控制器设计 针对耦合和非线性永磁同步电机( PMSM) 控制器优化设计的难题, 提出了基于粒子群优化( PSO) 算法的 比例、积分和微分( PID) 控制器的优化设计方法. 结合PSO 的基本原理和PMSM 伺服系统的控制策略, 给出了优 化PID 控制器设计的步骤. 考虑到综合评价系统的各项性能指标, 在优化过程中引入了新的模糊汉明距离的评价 策略. 同时对遗传算法( GA) 和PSO 算法优化结果进行对比研究. 仿真和实验结果表明, 该方法能搜寻到最优或次 最优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-26
    • 文件大小：203776
    • 提供者：u013049874

  1. 基于PSO算法的PID控制器设计与实现论文

  2. 本文在介绍PID控制系统参数的优化方面提出了一种新型的优化方式，即将粒子群PSO算法引进参数的优化设计中，本文具体做了以下几个方面的工作： （1）利用经典控制系统原理对PID控制算法的参数进行初步给定； （2）采用粒子群算法并且利用SIMULINK的仿真工具对PID参数进行优化，得出系统的响应曲线。 （3）将优化后系统的性能与优化前系统性能进行比较，得出经过PSO优化的系统的性能得到提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-27
    • 文件大小：490496
    • 提供者：weixin_42186633

  1. 基于粒子群算法的PID控制器优化设计

  2. 基于粒子群算法的PID控制器优化设计的Matlab程序代码 本资源仅供学习交流，侵删

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：116736
    • 提供者：qq_39577128

  1. 基于粒子群算法的pid控制器优化设计

  2. 代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-13
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_42595982

  1. MATLAB——基于粒子群算法的PID控制器优化设计

  2. 本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于粒子群算法的PID控制器优化设计的仿真

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：144384
    • 提供者：qq_42006303

  1. 基于粒子群算法的PID控制器优化设计

  2. 基于粒子群算法的PID控制器优化设计，利用MATLAB中的Simulink仿真对PID设计进行了很好的控制

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：116736
    • 提供者：qq_31064283

  1. 基于改进粒子群算法的双闭环直流电动机调速研究

  2. 针对现行PID控制器参数整定与优化的缺陷,通过将一种改进的粒子群优化算法(PSO)应用于双闭环直流调速系统,实现直流电动机调速及PID控制器参数在线优化。采用系统的阶跃响应等对改进PSO算法的优化结果进行对比分析,表明改进的PSO算法比传统工程设计法能获得更好的动态性能指标,以及更快的跟随性与鲁棒性,为PID参数优化提供了一个综合性能较好的实用方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38713167

  1. 基于粒子群算法的PID控制器优化设计

  2. 本方法采用了MAtlab编程的方法，实现了基于粒子群算法的PID匝道交通流控制. 主要包括流量输入，适应度函数的构建，以及粒子群优化部分，适合交通方向的参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：121856
    • 提供者：qq_39987070

  1. 使用PSO算法进行PID控制器的整定（matlab仿真）.rar

  2. Tunning of PID controller using Particle Swarm Optimization（基于粒子群优化的PID控制器整定）包括完整的matlab程序以及simulink仿真。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：29696
    • 提供者：li128525

  1. 基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

  2. 针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38526914

  1. 斜连轧机速度张力系统的预测控制

  2. 通过对斜连轧工艺塑性变形过程的分析,首先建立了斜连轧过程中速度张力的数学模型;然后提出应用动态矩阵控制设计速度式调节张力的控制系统,并且考虑实际生产中的各种约束条件,在动态矩阵控制算法中采用粒子群算法作为滚动优化方法。采用SIMULINK软件进行仿真实验,对比了传统的PID控制器和加入粒子群算法做优化后的动态矩阵控制器对斜连轧机速度张力系统的控制性能。结果表明本文设计的控制器张力的控制误差稳定在0.1%,张力波动很小,能够保证连轧工艺顺利进行,满足产品的质量要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：624640
    • 提供者：weixin_38725137

  1. 粒子群优化神经网络PID控制在湿法烟气脱硫中的应用

  2. 石灰石-石膏湿法烟气脱硫浆液pH值系统存在严重的非线性、滞后性及不确定性。基于混沌模拟粒子群优化算法(SAPSO)的神经网络PID控制器,优化神经网络结构和连接权值,以一定概率接受劣势解,保证算法从局部极值区域跳出,通过参数自适应调整提高全局搜索能力,达到全局最优目的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38626080

  1. 改进单神经元PID在矿井提升机中的应用

  2. 矿井提升机在频繁的重复运动中具有随时间变化、非线性的特点,传统PID控制器难以达到理想的控制效果。提出了一种改进的单神经元PID控制器,利用神经元的自学习、自组织能力,通过对权值的在线调整达到对PID参数在线调整的目的,同时采用粒子群优化算法对单神经元PID控制器参数进行优化。仿真结果表明,改进的单神经元PID控制器具有良好的控制性能,提高了矿井提升机的稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38622227

  1. 液压位置伺服系统PID参数在线优化

  2. 将粒子群算法与传统的PID控制器相结合，并采用平方误差矩积分函数作为适应度判据，构成了PSO-PID控制器，该控制器能够在线优化PID控制器参数。仿真结果表明，在系统工况发生变化时，新型控制器能够取得满意的控制效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38679178

  1. 基于MPSO算法的BP神经网络PID控制器研究*

  2. PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器，而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态，同时，存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点，因此，将变异粒子群优化算法（Mutation Particle Swarm Optimization，MPSO）运用于BP-PID的参数整定过程中，设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制，以种群适应度方差与种群最优适应度值为标准，进行种群变异操作，可以克服早熟，提高收敛精度和PSO的全局搜索能力，使MPSO优化的BP神经网络整定的PID控

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：686080
    • 提供者：weixin_38659622

  1. 基于知识的粒子群算法优化PID控制器的整定

  2. 比例积分微分（PID）控制器是一种广泛应用于工业控制系统中的控制回路反馈机制。 参数调整是一个关键点，对PID系统的控制性能有很大影响。 设计控制器没有完美的规则，而且很难找到性能良好的控制器的初始参数。 在本文中，我们通过将PID的动态响应信息整合到优化器中，开发了一种基于知识的粒子群优化算法。 先验知识不仅使粒子群优化算法能够快速识别出有希望的区域，而且还有助于所提出的算法在有限的运行时间内提高求解精度。 为了对所提出算法的性能进行基准测试，从工业应用中选择了电动泵驱动器和自动电压调节器系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：852992
    • 提供者：weixin_38522323

  1. 基于PSO-BP神经网络的PID控制器参数优化方法

  2. 针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38570296
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