比例积分微分(PID)控制器是一种广泛应用于工业控制系统中的控制回路反馈机制。 参数调整是一个关键点,对PID系统的控制性能有很大影响。 设计控制器没有完美的规则,而且很难找到性能良好的控制器的初始参数。 在本文中,我们通过将PID的动态响应信息整合到优化器中,开发了一种基于知识的粒子群优化算法。 先验知识不仅使粒子群优化算法能够快速识别出有希望的区域,而且还有助于所提出的算法在有限的运行时间内提高求解精度。 为了对所提出算法的性能进行基准测试,从工业应用中选择了电动泵驱动器和自动电压调节器系统。 仿真结果表明,所提出的算法具有新提出的性能指标,在两个测试用例上均具有显着的性能,并且在过冲,稳态误差和建立时间方面均优于其他算法。