10.3969/j.issn.1000-0682.2015.05.026
基于搜寻者优化算法的 PID神经网络解耦控制
传统的PID神经网络,由于初始权值随机选择,权值学习采用BP算法,所以容易陷入局部极值,进而导致该方法无法得到高精度的控制结果。该文提出采用搜寻者优化算法优化PID神经网络初始权值,再把最优初始权值带入PID神经网络,实现解耦控制。对一个耦合系统进行仿真实验,结果表明,与目前控制效果较好的粒子群算法优化PID神经网络相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小,同时也具有良好的自适应和抗干扰能力,能够实现快速、高精度、稳定的解耦控制。
搜寻者优化算法、PID、解耦控制、神经网络
TP183(自动化基础理论)
2015-11-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
97-100