| 基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法 |
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| 引用本文： | 徐胜男,周祖德,艾青松,刘泉.基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法[J].中国机械工程,2012(22):2732-2738. |
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| 作者姓名： | 徐胜男 周祖德 艾青松 刘泉 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50905133);湖北省自然科学基金重大国际合作交流项目(2009BFA006) |
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| 摘 要： | 针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。
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| 关 键 词： | PSO算法 BP神经网络 PID控制 自适应控制 |
Neural Network Adaptive Control Algorithm Modified by PSO |
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| Xu Shengnan Zhou Zude Ai Qingsong Liu Quan.Neural Network Adaptive Control Algorithm Modified by PSO[J].China Mechanical Engineering,2012(22):2732-2738. |
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| Authors: | Xu Shengnan Zhou Zude Ai Qingsong Liu Quan |
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| Affiliation: | Xu Shengnan Zhou Zude Ai Qingsong Liu Quan Wuhan University of Technology,Wuhan,430070 |
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