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Design of Optimal Fractional-Order PID Controllers Using Particle Swarm Optimization Algorithm for Automatic Voltage Regulator (AVR) System

机译：基于粒子群算法的自动调压系统最优分数阶PID控制器设计

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In practical applications, the pure derivative action is never used, due to the “derivative kick” produced in the control signal for a step input, and to the undesirable noise amplification. It is usually replaced by a first-order low-pass filter. In this paper, we use a (mu )-order fractional low-pass filter and define a practical fractional-order controller. The proposed approach with new defined fitness function has very easy implementation and the most control performance. We present a method for optimum tuning of practical fractional PID controllers for automatic voltage regulator system using particle swarm optimization (PSO) algorithm. PSO is a robust stochastic optimization technique based on the movement and intelligence of swarm, applies the concept of social interaction to problem solving. From the comparison this technique with the other methods, its influence and efficiency are illustrated. Simulations and comparisons with other FOPID/PID controllers illustrate that the proposed PSO-FOPID controller can provide good control performance with respect to reference input and also improve the system robustness with respect to model uncertainties...
机译：在实际应用中，由于在控制信号中对于阶跃输入产生了“微分突跳”，并且由于不希望有的噪声放大，因此从未使用过纯微分作用。通常用一阶低通滤波器代替。在本文中，我们使用（μ）阶分数低通滤波器并定义了实用的分数阶控制器。具有新定义的适应度函数的所提出的方法具有非常容易的实现和最大的控制性能。我们提出了一种使用粒子群优化（PSO）算法对自动稳压器系统的实用分数PID控制器进行最佳调整的方法。 PSO是一种基于群体运动和智能的鲁棒随机优化技术，将社会互动的概念应用于解决问题。通过比较该技术与其他方法，可以说明其影响和效率。与其他FOPID / PID控制器的仿真和比较表明，所提出的PSO-FOPID控制器相对于参考输入可以提供良好的控制性能，并且还可以提高系统在模型不确定性方面的鲁棒性。

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