一种改进的粒子群算法的分数阶控制研究

摘要：

分数阶PID控制器在工程应用中出现了控制参数多且难以整定等问题.针对这些问题,提出一种改进的粒子群分数阶控制算法,并在单级倒立摆控制系统中进行实验验证.该算法将混沌算法与惯性权重调整的粒子群算法相融合,对粒子群进行混沌初始化,并将陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,既优化了惯性权重非线性调整方法来提高算法的收敛精度,又得到了全局最优解.实验结果表明,CAPSO算法在分数阶控制器的参数整定方面优于主导极点法、粒子群优化(PSO)等算法.与PSO算法相比,具有收敛速度快、超调量小、稳定性好、抗干扰性强等特点;经CAPSO算法优化的分数阶控制器动态响应特性要优于整数阶PID控制器.

关键词：分数阶、混沌算法、粒子群优化、自适应控制、惯性权重

所属期刊栏目：28

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：陕西省国际科技合作计划项目2017KW-009;陕西省教育科研计划项目16JF013

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：145-149