基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统

摘要：

PID神经元网络 (PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统.取得优良控制性能,但其后向传播算法 (BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络 (MPIDNN)控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法 (CPSO)取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNN_CPSO、MPIDNNCRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性.

关键词：PID神经网络、粒子群算法、非线性不对称控制、稳定性、鲁棒性、合作粒子群最优算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：上海市博士后基金资助项目08R214134;中国博士后基金资助项目20080440088;上海引进技术革新资助项目2008-48-23a

在线出版日期：2010-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1317-1324