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PID 參數(shù)優(yōu)化是自動控制領(lǐng)域研究的一個重要問題. 提出了一種差分演化算法的PID
參數(shù)優(yōu)化算法, 同時, 為了增強(qiáng)算法的易用性, 對差分演化算法中的縮放因子采用隨機(jī)產(chǎn)生
的方法. 通過仿真實驗驗證了改進(jìn)差分演化算法在PID 參數(shù)優(yōu)化中的有效性和可行性。
關(guān)鍵字: PID 參數(shù)優(yōu)化; 差分演化算法; 縮放因子; 自動控制
Abstract: The optimization of the PID parameters is very important in the automatic control field. In this paper, an improved Differential Evolution (DE) algorithm is proposed to optimize the PID parameters. In order to make DE algorithm easier to use, the scaling factor of DE is generated randomly from [0, 1] instead of user pre-defined. The experimental results indicate the DE based PID controller is feasible and efficient.
Keywords: PID parameters optimum; differential evolution; scaling factor; automatic control
參數(shù)優(yōu)化算法, 同時, 為了增強(qiáng)算法的易用性, 對差分演化算法中的縮放因子采用隨機(jī)產(chǎn)生
的方法. 通過仿真實驗驗證了改進(jìn)差分演化算法在PID 參數(shù)優(yōu)化中的有效性和可行性。
關(guān)鍵字: PID 參數(shù)優(yōu)化; 差分演化算法; 縮放因子; 自動控制
Abstract: The optimization of the PID parameters is very important in the automatic control field. In this paper, an improved Differential Evolution (DE) algorithm is proposed to optimize the PID parameters. In order to make DE algorithm easier to use, the scaling factor of DE is generated randomly from [0, 1] instead of user pre-defined. The experimental results indicate the DE based PID controller is feasible and efficient.
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