论文摘要
为了在加快PID控制参数优化求解的同时保证解的全局性以及精度,提出一种改进的动态变异差分进化(Dynamic Mutation Differential Evolution,DMDE)算法。该算法在差分进化(Differential Evolution,DE)算法中,引入随机变异和动态种群策略,增加对精英的学习概率,提高了优化速度和精度。将改进DMDE算法应用于最优PID控制中,对5种常用工业对象模型和7种偏差积分性能指标进行优化求解。仿真实验和对系统在最优控制时灵敏度分析的结果表明,改进DMDE算法可有效提高系统性能,且采用时间乘偏差绝对值积分、偏差的绝对值平方根积分和改进的综合积分指标更有利于综合评判控制系统的稳定性和快速性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谭飞,曹立佳
关键词: 最优控制,差分进化,动态变异,偏差积分,灵敏度
来源: 控制工程 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 人工智能四川省重点实验室,四川轻化工大学自动化与信息学院
基金: 四川省科技计划项目(2014ZA0208,2016SZ0074,2018JY0512,19ZDZX00370),人工智能四川省重点实验室开放基金(2016RYJ02),四川省智慧旅游研究基地规划项目资助(ZHZJ18-01),四川理工学院人才引进项目(2018RCL18)
分类号: O232
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.160820
页码: 461-468
总页数: 8
文件大小: 912K
下载量: 192
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