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摘要：本发明涉及一种基于MIWOA的PID参数估计方法，包括：初始化MIWOA的当前迭代次数；在当前迭代次数未达到最大迭代次数时，根据当前迭代次数和最大迭代次数获取新收缩因子和自适应权重；根据新收缩因子和自适应权重得到更新后的位置更新模型；并根据更新后的位置更新模型得到更新后的各个个体的位置和对应的适应度；再通过麻雀搜索算法加入者机制或柯西高斯变异策略对各个个体进行处理，得到最佳个体，并得到全局最优解。通过新收缩因子、自适应权重、麻雀搜索算法加入者机制和柯西高斯变异策略，增强了鲸鱼优化算法的全局搜索能力和局部优化能力，避免陷入局部最优，显著提高了收敛速度和寻优精度，提升了PID控制系统的整体性能。
主权项：1.一种基于MIWOA的PID参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：初始化MIWOA的算法参数；其中，所述算法参数包括当前迭代次数；在所述当前迭代次数未达到最大迭代次数时，根据所述当前迭代次数和所述最大迭代次数获取新收缩因子和自适应权重；根据所述新收缩因子和所述自适应权重得到更新后的位置更新模型；其中，所述位置更新模型根据MIWOA得到；根据所述更新后的位置更新模型更新各个个体的位置和对应的适应度，得到更新后的各个个体的位置和对应的适应度；其中，所述个体包括预设的PID控制器参数组成的集合；根据所述更新后的各个个体的位置和对应的适应度，通过麻雀搜索算法加入者机制或柯西高斯变异策略对所述各个个体进行处理，得到最佳个体；根据所述最佳个体的位置和适应度得到全局最优解；其中，所述全局最优解为最优的PID控制器参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于MIWOA的PID参数估计方法
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