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Impact of Performance Evaluation Criteria onIntelligent Tuning

机译：性能评估标准对智能调整的影响

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This paper addresses the problem of automatically tuning in an intelligent manner so that a balance between efficiency and computational speed is reached. In this paper a new proposed technique which uses Particle Swarm Optimization (PSO) to compute the best optimal value for the PID parameters are presented. In this study two different performance criteria are used simultaneously for the optimization problem, namely Integral of Time-weighted Absolute Error (ITAE) and an output response based performance criteria (Fitness Function). The integration between the two performance criteria produces two distinct tuning techniques called Error-Fitness PSO (EFPSO) and Fitness-Error PSO (FEPSO). This paper also proposes new modified Time Varying Acceleration Coefficients (TVAC) that is used in the PSO algorithm. Finally, simulation experiment on a single degree of freedom robotic arm shows that the proposed techniques can produce optimal PID gains with good computational efficiency and improved step response characteristics. The proposed integration techniques can highly improve the PID tuning optimization in comparison with the one that use only one technique.
机译：本文解决了以智能方式自动调整的问题，从而实现了效率和计算速度之间的平衡。本文提出了一种新的提出的技术，该技术使用粒子群优化（PSO）计算PID参数的最佳最优值。在这项研究中，针对优化问题同时使用了两种不同的性能标准，即时间加权绝对误差的积分（ITAE）和基于输出响应的性能标准（健身功能）。两种性能标准之间的集成产生了两种不同的调优技术，分别称为“误差适应性PSO（EFPSO）”和“适应性误差PSO（FEPSO）”。本文还提出了用于PSO算法的新的改进的时变加速度系数（TVAC）。最后，在单自由度机械臂上的仿真实验表明，所提出的技术可以产生最佳的PID增益，并具有良好的计算效率和改进的阶跃响应特性。与仅使用一种技术相比，所提出的集成技术可以极大地改善PID调节优化。

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