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基于改进和声算法的直流电机PID参数优化

         

摘要

直流电动机PID参数优化,是电机控制中的重要优化问题。智能优化算法相较于人工调参有明显的优势。和声搜索算法结构简单,可调参数少,已成熟运用于多种参数优化问题,但其寻优精度较低,且容易陷入局部最优。文章使用Tent混沌映射初始化和声库,设置全局自适应的和声参数,在搜索过程中加入麻雀搜索策略进行协同搜索,并将麻雀种群库与和声库进行信息交互,提出一种自适应混沌麻雀和声搜索算法(adaptive chaotic sparrow harmony search,ACSHS)。通过仿真实验证实ACSHS算法在收敛速度和寻优精度上比几种优秀的PID参数优化算法更为有效。

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