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dsaddsafds
- PID控制器的性能取决于其控制参数的组合，针对其参数的整定和优化问题，提出了应用一种改进的粒子群优化算法，该 算法借鉴了遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略。用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算 法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的 优化效果，具有一定的工程应用前景。-Abstract：PID controller’s performance completely depends
BPCH1
- 神经网络的集体自动控制器代码集合，比如与PID、cmac、粒子群算法等集合-Collective neural network controller code set, such as the collection of PID, CMAC, particle swarm algorithm
psopid
- 基于粒子群算法的PID控制器优化设计，注释说明清晰，程序运行顺畅-Based on Particle Swarm Optimization Design of PID controller, clear explanatory notes, the program runs smoothly
111w
- 基于粒子群算法的PID控制器优化设计matlab代码-PID TUNER using PSO matlab code
pso_pid
- 基于粒子群算法分数阶PID参数整定，运行环境是matlab2007-Based on particle swarm optimization (pso) algorithm of fractional order PID parameter setting
pso
- 粒子群算法的基本算法以及基于粒子群算法的PID控制器参数整定程序-The basic algorithm and particle swarm optimization PID controller parameters on particle swarm algorithm tuning procedure
GUI
- 基于MATLAB语言的基于粒子群算法的PID参数整定的可视化平台程序-Based on Particle Swarm Optimization PID parameter tuning MATLAB language program visualization platform
guangpan3
- 《MATLAB智能算法超级学习手册》随书光盘，《MATLAB智能算法超级学习手册》的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言，有一定的困难，很难理解程序流程、数据的运算过程，因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述，深入浅出地介绍和分析各类智能算法，用智能算法解决工程应用问题。-Content " MATLAB super intelligent algorithm to stu
PSO
- 基于粒子群算法的pid控制，MATLAB仿真-Based on Particle Swarm Optimization pid control, MATLAB simulation
PSO
- 本程序在matlab环境下，基于粒子群算法对pid控制器进行优化控制,从而完成性能更优-The program in matlab environment, based on particle swarm optimization algorithm pid controller to control, thus completing the better performance
06675643
- 提高电源的动态响应 非线性和复杂的系统是一个转换器 电力电子的有趣的挑战。摘要介绍了 设计和实现数字PID控制器使用 混沌粒子群优化(复)提振 转换器,提出了自动调优转换器的方法 最优启动响应。当系统启动时,处理器 单元分析了开环启动响应转炉和 在一些迭代使用复准备最佳反应 算法。使用逻辑映射混沌映射序列 增加它的收敛速度和精度。模拟 和实现结果显示提出的效率 方法-Improving dynamic response of DC-DC converters whi
PSOPID
- 实现粒子群算法的PID控制功能，针对具体算例得出运行结果-Particle swarm optimization to achieve PID control functions, specific examples drawn operating results
nice
- 除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。-In addition to the ant colony algorithm, can be used to optimize the PID parameters, there are many intelligent algorithms, such as genetic algorithms, simulated annealing algorithm, particle
pso_pengjinhui
- 粒子群优化算法源程序，广泛应用于PID参数整定，神经网络优化，交通物流分析等等。-PSO algorithm source, widely used PID parameter tuning, neural network optimization, traffic flow analysis and so on.
HPSO_PID_control
- 粒子群算法求解PID控制，希望对大家有所帮助-PSO optimization PID control, we hope to help
pso_pid
- 利用粒子群算法对 PID 控制器的参数进行优化设计-Using particle swarm optimization algorithm to optimize the parameters of PID controller
PSO_PID
- 采用粒子群算法解决PID控制器的优化问题，是一种群体只能算法，效果不错-Particle swarm optimization algorithm
MOPSO
- 基于粒子群对PID参数的调节，超调亮小，响应时间短-Based on Particle Swarm Optimization of PID parameters, the overshoot is small and the response time is short.
main
- 应用粒子群算法的PID控制器优化设计.见main.m 程序。可以直接应用-Using the particle swarm algorithm of PID controller optimization design
PSO
- 粒子群优化算法与遗传算法结合，实现PID控制-PSO and genetic algorithm combined to achieve PID control