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  1. dsad

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  2. :智能算法如粒子群算法已被应用于PID控制器的参数优化,以弥补传统优化方法容易产生振荡和较大超调量 的不足,但是粒子群算法存在易于早熟的缺点,在分析量子粒子群算法的基础上,提出了使用量子粒子群算法优化PID控 制器的参数。为了兼顾控制系统的各项性能指标,根据控制器的实际要求对各项指标进行加权作为算法的目标函数,对 PID控制器进行多目标寻优。通过2个传递函数实例,分别使用z—N、粒子群算法和量子粒子群算法进行了PID控制器 参数优化设计,并对结果进行了分析。-Abstract:H
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-06
    • 文件大小:380688
    • 提供者:dhskja
  1. dsada

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  2. 针对火电厂循环水加酸控制系统存在控制系统对象难以建立、非线性和时变的特性,采用了改进的粒子群优化 算法优化PID参数,使得控制器可在不同环境温度下采用不同的PID参数.实际运行结果表明,该系统能够克服环境温 度带来的干扰,使循环水pH值被控制在给定值范围内.-Water plus acid control system for thermal power plant control system exists object is difficult to establish, nonli
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-18
    • 文件大小:601354
    • 提供者:dhskja
  1. dsaddsafds

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  2. 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
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-24
    • 文件大小:313243
    • 提供者:dhskja
  1. cheng-xu

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  2. 针对常规PID控制不具有自适应能力,对于时变、非线性系统控制效果不佳。提出了将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,设计模糊控制器。-Conventional PID control with adaptive capabilities, time-varying, nonlinear system control ineffective. Fuzzy and PID control combined control mode fuzzy controller design.
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-11-16
    • 文件大小:13309
    • 提供者:linxuelong
  1. daolibaide-daolikongzhi-

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  2. 利用现有倒立摆系统,设计PID控制器,使得倒立摆稳定-Use of existing inverted pendulum system, PID controller design makes the inverted pendulum stability
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:465700
    • 提供者:lixianyang
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