基于鱼群算法和Hopfield网络的PID参数寻优 |
| |
作者姓名: | 汪蓓蕾 |
| |
作者单位: | 南京信息工程大学信息与控制学院,南京,210044 |
| |
摘 要: | 提出1种融合了人工鱼群算法与Hopfield神经网络的PID参数优化算法.该算法前期利用鱼群算法快速随机的群体性全局搜索能力生成问题较优的可行解域,后期利用Hopfield神经网络硬件易实现简单快速的优点得到最优解,有效弥补了Hovfield网络对初始值过于依赖容易陷入局部极值的缺陷.将该算法用于某发动机PID控制中的参数寻优,结果表明新混合算法的整定效果好于Hopfield神经网络,且该算法简单易实现.
|
关 键 词: | PID参数寻优 人工鱼群算法 Hopfield神经网络 |
收稿时间: | 2009-06-03 |
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录! |
| 点击此处可从《南京信息工程大学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《南京信息工程大学学报》下载全文 |
|