基于分数阶的神经网络解耦控制优化方法 |
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作者姓名: | 宋帆 马小晶 王宏伟 陈洁 贺航 |
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作者单位: | 1. 新疆大学电气工程学院;2. 大连理工大学控制科学与工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(12002296,61863034); |
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摘 要: | 针对强耦合、多变量的非线性系统,提出了一种基于Caputo分数阶微分优化的BP-PID解耦控制算法。首先,应用Caputo定义的分数阶思想设计分数阶梯度下降算法,并将其应用到BP-PID控制系统,以实现多变量耦合系统的解耦控制;其次,通过测试的二维变量函数验证所提算法的收敛性;最后,在浸没式电极锅炉耦合模型中使用分数阶梯度下降算法优化的BP-PID算法,并与基于传统梯度下降算法的BP-PID算法进行对比。实验结果表明,所提算法提高了BP-PID解耦控制器的收敛速度,并且加快了响应速度,减少了超调量,缩短了调节时间。
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关 键 词: | 分数阶 梯度下降 BP神经网络 解耦控制 |
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