2024年8月22日
星期四
|
欢迎来到南京江宁区图书馆•公共文化服务平台
登录
|
注册
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
参考咨询
您的位置:
专家智库
>
>
汪媛
作品数:
3
被引量:1
H指数:1
供职机构:
华中科技大学武昌分校机电与自动化学院
更多>>
相关领域:
自动化与计算机技术
电气工程
文化科学
更多>>
合作作者
雷丹
华中科技大学武昌分校机电与自动...
李静
华中科技大学武昌分校机电与自动...
曹建平
华中科技大学武昌分校机电与自动...
吴雯
华中科技大学武昌分校机电与自动...
作品列表
供职机构
相关作者
所获基金
研究领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
自动化与计算...
主题
1篇
子群
1篇
细菌觅食
1篇
细菌觅食优化
1篇
粒子群
1篇
粒子群优化
1篇
控制器
1篇
PID参数
1篇
PID参数优...
1篇
PID参数优...
1篇
PID控制
1篇
PID控制器
1篇
BFO
1篇
参数优化
机构
1篇
华中科技大学
作者
1篇
汪媛
传媒
1篇
中国水运(下...
年份
1篇
2012
共
3
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
BFO-PSO混合算法的PID参数优化设计
2012年
传统PID在实际应用中不仅响应速度有限而且易产生振荡和较大的系统超调,降低了系统稳定性能。为解决这个问题,采用了细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)对PID控制器参数进行智能调节。同时,针对该算法收敛速度慢的缺陷,引入了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法对系统的搜索作了进一步改进。通过与传统PID和粒子群优化智能PID控制系统的仿真结果比较,发现细菌觅食优化算法智能PID无论在系统响应速度还是在系统稳定性能方面较传统PID和粒子群优化算法调节的PID都有较大改善,证明了细菌觅食优化算法用于PID参数优化的有效性和实用性。
汪媛
关键词:
PID控制器
细菌觅食优化
粒子群优化
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张