系统仿真学报 ›› 2015, Vol. 27 ›› Issue (7): 1570-1576.
韦根原, 冯新强, 韩璞
Wei Genyuan, Feng Xinqiang, Han Pu
摘要: 针对控制系统参数优化方法的不足,以及粒子群优化(PSO)算法易早熟,无法得到全局最优。将混沌搜索和量子空间搜索添加到粒子群算法中,构成了混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法,并应用到主汽温控制系统参数优化中。介绍控制系统参数优化时目标函数的选取,描述CQPSO算法流程,采用多种测试函数对CQPSO算法测试分析。测试结果表明:与PSO算法和CPSO算法相比,CQPSO算法能够快速使粒子群摆脱局部寻优,提高算法搜索精度和搜索速度。将CQPSO算法应用于主汽温度串级控制系统PID控制器参数优化中,对控制参数工程整定提供可信的参考,对实际控制系统参数整定具有重要参考价值。
中图分类号: