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针对多变量、非线性、强耦合性的倒立摆系统,首先建立其数学模型,然后对该模型分别进行PID控制。在PID控制中,参数K p、K i和K d的选取直接影响倒立摆的动力反应和控制力。目前主要依靠人工经验调整来确定K p、K i和K d组合以获得较好的控制效果,这种参数选择方法存在较大的主观性和盲目性。采用改进蛙跳算法对PID控制器的K p、K i和K d进行全局优化是一种新的人工智能优化方法。仿真实验表明,该算法能有效地获得最优的参数组合,使PID控制效果能够满足结构性能要求。