改进的PSO算法对PID控制器的参数优化

针对工业控制领域中,PID参数整定难的问题,提出基于均值的新型高效自适应惯性系数的粒子群算法,將测定控制系统整体性能的适应度值和决定粒子搜索能力的惯性系数结合,根据不同适应度值选用不同的惯性系数.在Simulink中,将改进的PSO算法运用到PID算法模型优化中,不断测试,得到PID参数性能,直至得到最优参数.将优化的参数与标准粒子群算法作仿真对比,验证该方法对PID控制器参数优化的有效性.