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為了提高分數階比例積分微分（ FOPID）控制器的控制效果，針對FOPID控制器參數整定的范圍廣、復雜性高等特點，提出改進的粒子群優化（PSO）算法優化FOPID控制器參數的方法。該算法對PSO中慣權重系數的上下限設定范圍并隨迭代次數以伽瑪函數方式非線性下降，同時粒子的慣性權重系數和學習因子根據粒子的適應度值大小動態調整，使粒子保持合理運動慣性和學習能力，提高粒子的自適應能力。仿真實驗表明，改進的PSO算法優化FOPID控制器的參數較標準PSO算法具有收斂速度快和收斂精度高等優點，使FOPID控制器得到較優的綜合性能。
分數階比例積分微分（ Fractional Order Proportional-Integral-Derivative， FOPID）控制器首先由Podlubny［“l提出，是傳統比例積分微分（ Proportional-Integral-Denivative， PID） 控制器使用分數演算的一種推廣。與傳統的PID控制器相比，FOPID控制器中積分次數和微分次數不是整數，控制器參數的維度和范圍變大，為實現復雜的控制性能提供更大的靈活性。分數階控制算法中附加的積分階和微分階數為提高系統的魯棒性、穩定性和暫態性能提供了更多的可能性。在控制領域，PID控制無疑是工業應用中應用最廣泛的控制算法。因此，研究FOPID控制器具有重要的現實意義。
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