标准粒子群优化算法（PSO）易在局部求得最优解，为解决这一问题，采用自适应权重，在迭代中调整惯性，确保在每一次迭代中使用最佳权重，较好地解决局部最优的问题。该方式可改善传统PSO算法，与实践经验整定法、标准粒子群算法及一般自适应粒子群算法的寻优结果对比。结果显示：其超调量为3.2%，调节时间减少到0.165 s，与其他3种方法相比，振荡更低，且收敛速度更快。采用该方法调整，系统参数确保比例、积分、微分（PID）控制器的性能指标更好，以及控制系统更稳定。
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