【摘 要】
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PID参数优化一直是自动控制领域研究的重要问题,PID的控制效果取决于比例、积分和微分三个参数取值。传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,难以满足控制的实
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PID参数优化一直是自动控制领域研究的重要问题,PID的控制效果取决于比例、积分和微分三个参数取值。传统的PID参数多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,难以满足控制的实时要求。为了解决控制参数优化选择问题,改善系统性能,提出一种基于粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化,最后将优化方案应用于中央空调温度控制系统。仿真应用研究表明,PID参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性,进而验证了优化方案的可行性和有效性。
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