摘要：粒子群优化算法是一种性能优越的寻优算法，但由于早熟问题，影响了算法性能的发挥，同时PID控制器是一类广泛使用的控制器，其参数的选取可等效为优化问题，在标准微粒子群算法的基础上，分析了惯性权重对不同粒子的影响，提出了一种基于适应度值的多惯性权重动态调整机制，同时针对标准微粒子群算法易陷入局部最优的特点，引入混沌扰动机制，利用混沌的遍历性、随机性来改善种群的多样性，并将该方法用于PID控制器参数整定，仿真结果表明了方法的有效性和优越性。

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