| 基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器 |
| |
| 引用本文： | 何进.基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器[J].制造业自动化,2011,33(10). |
| |
| 作者姓名： | 何进 |
| |
| 作者单位： | 北京林业大学,北京,100083 |
| |
| 摘 要： | PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力.模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点,具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力.借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计,借助于BP算法对局部性参数进行优化,将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器.
|
| 关 键 词： | PID控制器 模糊神经网络 遗传算法 |
Intelligent regulator base on fuzzy neural network and genetic algorithm |
| |
| HE Jin.Intelligent regulator base on fuzzy neural network and genetic algorithm[J].Manufacturing Automation,2011,33(10). |
| |
| Authors: | HE Jin |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
