基于改进PSO算法的液压调高系统神经网络预测控制

针对采煤机液压调高控制问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法的RBF预测控制方法。综合模拟退火算法和粒子群算法的优点,用模拟退火思想来解决粒子群算法易陷于局部最优的问题。用模拟退火粒子群算法优化RBF神经网络,增强学习能力和算法稳定性。利用改进的RBF神经网络对采煤机液压调高系统进行预测控制,仿真结果表明,改进后的方法比传统控制方法辨识精度提高,响应速度更快,证明了该方法的改进效果较好。