一种基于PSO-SOA融合算法的PID参数优化方法

    公开(公告)号:CN110308649A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910624150.2

    申请日:2019-07-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于PSO-SOA融合算法的PID参数优化方法,将粒子群算法与人群搜索算法进行融合,当微粒的目标值趋于一致时,即粒子的适应度值Fitness(i)≥平均适应度值Favg,采用全局搜索能力强的人群搜索算法寻求最优解,提高收敛精度;微粒的目标值比较分散时,即Fitness(i)<Favg,采用粒子群算法进行较强的局部开发,使得群体快速收敛,加快收敛速度。本发明基于PSO-SOA的融合算法,具有优越的全局搜索能力以及局部搜索能力,为PID参数的整定提供了全新的思路,而且克服了标准粒子群算法易于陷入局部最优和人群搜索算法收敛速度较慢的问题,达到了提高控制精度、提高系统响应速度和改善控制系统性能的目的,使得控制系统调节过程更加快速平稳,并且超调量小,稳态误差小。

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