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【24h】

Adaptive simulated annealing for tuning PID controllers

机译：用于调节PID控制器的自适应模拟退火

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PID controllers are one of the most popular types of controllers found in the industry; they require determining three real values to minimize the error over time and to deal with specific process requirements. Finding such values has been subjected to extensive research, and many popular algorithms and methods exist to accomplish this. One of these methods is Simulated Annealing. In this paper, we study the use of the re-annealing characteristic of Adaptive Simulated Annealing (ASA) for PID tuning in 20 benchmark systems. This adaptive version gives special treatment to each parameter of the search space. We compare the results of ASA with a simple SA algorithm. An extra comparison, with a Particle Swarm Optimization algorithm, was made to provide some information on how ASA behaves compared against another optimization based method. The results show that using an adaptive algorithm effectively improves the performance of the tested systems.
机译：PID控制器是业界最流行的控制器类型之一。他们需要确定三个实际值，以最大程度地减少随时间变化的误差并满足特定的过程要求。寻找这样的值已经进行了广泛的研究，并且存在许多流行的算法和方法来实现这一点。这些方法之一是模拟退火。在本文中，我们研究了使用自适应模拟退火（ASA）的再退火特性在20个基准系统中进行PID调整的情况。此自适应版本对搜索空间的每个参数都进行了特殊处理。我们将ASA的结果与简单的SA算法进行比较。与粒子群优化算法进行了一次额外的比较，以提供一些有关ASA与另一种基于优化的方法相比表现如何的信息。结果表明，使用自适应算法可有效提高测试系统的性能。

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