改进的BBO算法在PID参数整定中的应用

作者：邹红波; 柴涛^*; 鲍刚

来源：组合机床与自动化加工技术, 2019, (12): 76-84.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.12.019

• 生物地理学
• 参数优化
• PID
• 混沌映射

为了提高比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器的控制性能,同时解决人工调试PID参数困难。文章提出了一种改进的生物地理学优化算法(Chaos Biogeography-based optimization,CBBO),通过嵌入混沌映射,同时引入余弦迁移模型,改善BBO算法在前期易早熟、后期搜索能力不强等缺点。将改进后的算法采用经典测试函数进行验证,并和其他群智能算法进行比较,结果表明CBBO的收敛速度更快,搜索精度更高。最后,把CBBO算法应用到PID参数整定中,仿真算例结果表明,采用CBBO整定参数后的PID控制器误差更小、超调量更小、抗干扰能力更强。

• 出版日期2019
• 单位三峡大学