| 智能PID控制器优化仿真研究 |
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| 引用本文： | 李渊.智能PID控制器优化仿真研究[J].计算机仿真,2012,29(12). |
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| 作者姓名： | 李渊 |
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| 作者单位： | 太原大学计算机工程系,山西太原,030009 |
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| 摘 要： | 研究PID控制器优化问题,现代工业控制过程中,由于许多被控对象受到于扰因素影响,具有高度非线性和不确定性,常规PID控制精度低,提出一种遗传算法、粒子群算法和RBF神经网络相融合的PID控制器设计方法(GA-PSO-RBF).首先采用遗传算法选择PID控制参数初始值,然后采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,采用优后的RBF神经网络辨识控制对象的输出对输入的变化灵敏度,最后采用单神经元对PID控制器进行在线性调整,得到理想的控制效果.仿真结果表明,GA-PSO-RBF神经网络PID控制器的超调量小,响应速度快,提高了系统的控制精度.
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| 关 键 词： | 参数优化 神经网络 遗传算法 粒子群优化算法 |
Parameters Optimization of PID Controller |
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| LI Yuan.Parameters Optimization of PID Controller[J].Computer Simulation,2012,29(12). |
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| Authors: | LI Yuan |
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