基于粒子群算法的精轧AGC系统智能参数优化及实验设计

摘要：

将经典粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法和4种不同改进形式的PSO算法应用于精轧自动厚度控制(automatic gauge control,简称AGC)系统PI控制参数的优化整定,设计了基于PSO-PI控制策略的精轧AGC智能优化控制系统.在控制参数的整定过程中,通过加权系数法将控制精度、动态响应特性等多项性能指标的优化问题转化为单目标优化问题,并通过仿真实验研究了各项控制指标权重系数对控制效果的影响.最后,基于PSO算法研究成果构建了精轧AGC智能优化控制虚拟仿真实验系统,为学生解决冶金自动化领域复杂工程问题能力培养提供了有力支撑.

关键词：粒子群算法、精轧AGC系统、PSO-PI智能优化控制、加权系数法、虚拟仿真实验系统

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;教育部新工科研究与实践项目;高等学校本科教学质量与教学改革工程项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;北京科技大学教育教学改革与研究重点项目;北京科技大学教育教学改革与研究重点项目;中央高校基本科研业务费项目;佛山市人民政府科技创新专项资金项目

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：31-37,99