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吉林化工学院学报, 2023, 40(5): 34-39     https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.05.007
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基于改进粒子群算法的PID参数优化研究
朱建军,田烨
吉林化工学院 信息与控制工程学院,吉林 吉林 132022
PID Parameter Optimization based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
ZHU Jianjun, TIAN Ye
School of Information and Control Engineering, Jilin Institute of Chemical Technology, Jilin City China,132022
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摘要 

针对加氢裂化分馏过程的闪蒸罐压力控制系统的非线性、延迟性等问题,提出一种通过改变粒子群算法学习因子的计算方式,对PID控制器参数进行优化。通过MATLAB的仿真结果表明,改进粒子群PID算法的闪蒸罐压力控制系统在调节时间、超调量和抗干扰能力等方面均优于传统PID控制算法,其将超调量降低到了3.22%,调节时间缩短到了51.844s,优化了该系统闪蒸罐压力的动、静态特性。

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朱建军
田烨
关键词:  压力控制  PID参数优化  粒子群算法  学习因子     
Abstract: 

Aiming at the nonlinear and time-delay issues in the pressure control system of the hydrocracking distillation process, a method is proposed to optimize the parameters of the PID controller by changing the calculation method of the learning factor in the particle swarm algorithm. The simulation results in MATLAB demonstrate that the improved PSO-PID algorithm outperforms the traditional PID control algorithm in terms of settling time, overshoot, and disturbance rejection capability for the pressure control system of the flash drum. It reduces the overshoot to 3.22% and shortens the settling time to 51.844 seconds, thereby optimizing the dynamic and static characteristics of the flash drum pressure in the system.

Key words:  pressure control    PID parameter optimization    Particle swarm optimization    learning factor.
               出版日期:  2023-05-25      发布日期:  2023-05-25      整期出版日期:  2023-05-25
ZTFLH:  TP273  
  TP18  
引用本文:    
朱建军, 田烨. 基于改进粒子群算法的PID参数优化研究 [J]. 吉林化工学院学报, 2023, 40(5): 34-39.
ZHU Jianjun, TIAN Ye. PID Parameter Optimization based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm . Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2023, 40(5): 34-39.
链接本文:  
http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.05.007  或          http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2023/V40/I5/34
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