改进的BBO算法在PID参数整定中的应用

论文摘要

为了提高比例积分微分（Proportion integration differentiation,PID）控制器的控制性能,同时解决人工调试PID参数困难。文章提出了一种改进的生物地理学优化算法（Chaos Biogeography-based optimization,CBBO）,通过嵌入混沌映射,同时引入余弦迁移模型,改善BBO算法在前期易早熟、后期搜索能力不强等缺点。将改进后的算法采用经典测试函数进行验证,并和其他群智能算法进行比较,结果表明CBBO的收敛速度更快,搜索精度更高。最后,把CBBO算法应用到PID参数整定中,仿真算例结果表明,采用CBBO整定参数后的PID控制器误差更小、超调量更小、抗干扰能力更强。

论文目录

• 0 引言
• 1 BBO算法
• 2 改进的BBO算法
•   2.1 混沌映射
•   2.2 具有混沌映射的生物地理学优化算法（CBBO）
• 3 基于CBBO算法PID参数整定
• 4 仿真分析
•   4.1 算法性能测试
•   4.2 PID参数的整定
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邹红波,柴涛,鲍刚

关键词: 生物地理学,参数优化,混沌映射

来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 三峡大学电气与新能源学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(61876097)

分类号: TP273

DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.12.019

页码: 76-79+84

总页数: 5

文件大小: 744K

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