基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

基于混合控制的机械臂定位和振动控制研究

针对柔性机械臂的定位和振动控制,设计了一种基于带尾部信号的时滞滤波器的混合闭环控制方案。滤波器的设计采用系统输出等于系统参考值的幅值的约束条件,有效地减小了机械臂的定位调节时间;同时综合考虑柔性关节的振动模态,设计出时间最优的时滞滤波器,进一步消除柔性关节的残留振动,显著提高了定位效率。仿真结果证明了该方案的有效性能,能够同时实现机械臂柔性关节的快速定位以及振动控制,有利于作业效率的进一步提高。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。