| 基于混沌变量优化的神经网络PID控制 |
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| 引用本文： | 李祥飞,邹莉华.基于混沌变量优化的神经网络PID控制[J].计算技术与自动化,2008,27(3):35-38. |
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| 作者姓名： | 李祥飞 邹莉华 |
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| 作者单位： | 湖南工业大学,电气与信息工程学院,湖南,株洲,412008 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅资助项目，湖南省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 对神经网络模型辨识器的输入量Y（k），u（k）进行归一化处理，一种规范化PID控制方法作为控制器。采用Logistic映射构造多个不同的混沌变量，应用到神经网络PID参数域中，根据控制系统性能指标进行混沌寻优，获得近似最优解后，再通过时变因子Z（t）在近似最优解的附近继续混沌局部寻优。仿真实验表明该方案是有效的。
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| 关 键 词： | 神经网络辨识器 PID控制 混沌 混沌优化 |
Neural Network PID Control Based on Chaos Variables Optimization |
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| LI Xiang-fei,ZOU Li-hua.Neural Network PID Control Based on Chaos Variables Optimization[J].Computing Technology and Automation,2008,27(3):35-38. |
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| Authors: | LI Xiang-fei ZOU Li-hua |
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| Affiliation: | LI Xiang-fei,ZOU Li-hua (Institute of Electrical , information Engineering,Hunan University of Technology,zhuzhou 412008,China) |
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| Abstract: | The inputs y(k) and u(k) of neural network model identifier(NNMI) are normalized,the controller is a normalized PID control method.Different chaos variables are constructed by Logistic mapping,which are applied to the NNM PID parameters range.Chaos optimizations are executed according of a performance index of control system.After the better value is found,the local chaos searching continue to execute near here by using the time-varying variable Z(t).Simulation experiments show the method is very efficient. |
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| Keywords: | neural network identifier PID control chaos chaos optimization |
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