基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究

史经灿; 唐守锋; 赵志伟; 周楠; 仝光明; 翟少奇

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)07-0070-04

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基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第7期页码：70-73
- 作者机构：
  
  中国矿业大学信息与控制工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目（2017YFF0205500）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)07-0070-04
  中图分类号： TP18;X964
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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史经灿, 唐守锋, 赵志伟, 等. 基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(7):70-73.
史经灿, 唐守锋, 赵志伟, 等. 基于改进粒子群优化算法的粉尘均匀性控制研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(7):70-73. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)07-0070-04.

DOI：

摘要

针对粉尘仪检定装置在粉尘均匀性控制过程中存在非线性、多扰动等问题，提出一种改进粒子群优化(IPSO)算法的PID控制器参数优化策略。首先，对标准PSO算法添加随迭代次数逐渐递减的权重系数w;然后，引入余弦函数以及指数函数动态调整学习因子，保证了粒子在搜索最优解过程中的灵活性和学习能力，提高了算法的收敛速度和自适应能力；最后，利用IPSO算法设计一种IPSO-PID控制器。实验结果表明：经过IPSO算法优化后的PID控制器与传统PID控制器以及PSO优化后的PID控制器相比，具有响应速度快、超调量小、抗干扰性能以及自适应能力强等优点。

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关键词

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references

低浓度粉尘计量标准检定装置的研究[D]. 张洋.中国矿业大学,2020(07)

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