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An adaptive chaos particle swarm optimization for tuning parameters of PID controller

机译：PID控制器调谐参数的自适应混沌粒子群优化

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An adaptive chaos particle swarm optimization (ACPSO) is presented in this paper to tune the parameters of proportional-integral-derivative (PID) controller. To avoid the local minima, we introduced a constriction factor. Meanwhile, the chaotic searching is combined with the particle swarm optimization to improve the ability of the proposed algorithm. A series of experiment is performed on 6 benchmark functions to confirm its performance. It is found that the ACPSO can get better solution quality in solving the global optimization problems and avoiding the premature convergence. Based on it, the proposed algorithm is applied to tune the PID controller's parameters. The performances of the ACPSO are compared with different inspired algorithms, and these results show that the ACPSO is more robust and efficient when it is used to find the optimal parameters of PID controller.
机译：本文提出了一种自适应混沌粒子群优化（ACPSO）以调整比例积分 - 衍生（PID）控制器的参数。 为了避免当地最小值，我们引入了一个收缩因子。 同时，混沌搜索与粒子群优化相结合，以提高所提出的算法的能力。 在6个基准函数上进行了一系列实验，以确认其性能。 结果发现，ACPSO可以获得更好的解决方案质量，以解决全局优化问题，避免过早融合。 基于它，应用了所提出的算法来调整PID控制器的参数。 将ACPSO的性能与不同的启发算法进行比较，这些结果表明，当它用于找到PID控制器的最佳参数时，ACPSO更加强大和有效。

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