基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用

以变风量空调系统的温度控制作为研究对象,在现有的研究基础上,提出了粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制方法。应用BP神经网络进行PID参数在线整定,粒子群优化算法提高BP神经网络的学习速率和收敛性,结合三者各自的优势以提高变风量空调系统的控制性能。     

粒子群优化BP神经网络PID控制注塑机液压系统

注塑机液压系统是一个时变、非线性和高耦合的复杂系统,传统PID控制参数不易整定,超调量大,对注塑机液压系统控制效果欠佳,现提出一种粒子群优化BP神经网络算法改良PID控制。BP神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值的缺陷,利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特性改良BP神经网络,然后利用粒子群优化BP神经网络对PID的3个参数进行在线调整。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络对PID3个参数的整定效果要比BP网络要好,同时粒子群优化BP神经网络PID控制效果明显优于传统PID控制,可以有效提高注塑机液压系统的精度和响应速度,优化注塑过程。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

采用改进神经网络PID控制的移动机器人轨迹追踪控制研究

为了提高双轮移动机器人运动轨迹追踪精度,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,并对控制效果进行仿真验证。创建双轮移动机器人模型简图,给出运动轨迹误差方程式。在传统PID控制基础上增加BP神经网络结构,引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制调整参数,给出双轮移动机器人PID控制参数优化流程。采用数学软件MATLAB对双轮移动机器人轨迹追踪误差进行仿真验证,并与传统PID控制追踪误差进行对比。仿真曲线显示:在理想环境中,双轮移动机器人采用两种控制方法都能较好地实现轨迹追踪,追踪误差较小;在干扰波形环境中,传统PID控制双轮移动机器人追踪误差较大,而改进PID控制双轮移动机器人追踪误差较小。采用改进粒子群算法优化BP神经网络PID控制器,可以提高移动机器人运动轨迹追踪精度。     

基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测

针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力.     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

压电振动陀螺温漂性能粒子群算法优化

针对压电振动陀螺的温漂问题,采用基于粒子群的BP神经网络算法对压电振动陀螺的温度漂移现象进行建模。该算法借助粒子群算法帮助BP神经网络越过局部最小解,并通过加入高斯噪声的方式,模拟自然人脑。仿真实验表明,相对于传统的单BP神经网络算法,含有噪声的粒子群-BP神经网络算法,在精度方面提高了至少42.6%,所构建的温漂模型具有更好的非线性描述能力,从而能为压电振动陀螺提供了更高精度的零电位误差补偿;同时,在收敛速度方面快了5.2倍。     

基于层次分析与BP神经网络的电梯安全评价模型

为高效评价在用电梯运行状态的安全性,提出基于层次分析法和BP神经网络的电梯安全评价模型。通过层次分析法建立电梯系统安全评价指标体系,采用BP神经网络构建电梯系统安全评价模型;通过改进粒子群算法和改进BP算法分别优化、训练BP神经网络;最后进行仿真验证。仿真结果表明,经过改进粒子群算法优化的BP神经网络模型训练速度最快,训练时间比BP算法快8.45 s,比粒子群算法快5.17 s;评价准确度最高,达92.3%,分别比BP算法和粒子群算法提到了11.7%、6.8%;而训练误差最小,仅为0.020 6。     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果.     

基于粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

基于粒子群优化的神经网络漏钢预报模型研究

针对BP神经网络在训练过程中收敛速度慢以及用于模式识别泛化能力差的问题,将粒子群优化算法PSO引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统中。结合某钢厂连铸现场历史数据对该连铸漏钢预报系统进行了测试,测试结果以98.03%的预报率及100%的报出率,验证了基于粒子群优化算法的BP神经网络连铸漏钢预报系统模型的可行性和有效性。     

粒子群算法优化BP神经网络的变载荷自平衡控制系统

为解决常规PID控制难以在具有时变负载的自平衡系统中实时、精确调节负载的变化,在BP神经网络基础上,利用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,将神经网络的收敛速度进一步提高,并将算法应用到二轮平衡车控制系统中,对二轮平衡车进行动力学建模,介绍系统的结构、原理与实验方法,搭建二轮平衡车实验平台进行了施加突变负载情况下的试验验证。利用二轮平衡车实验平台车身上的姿态传感器得到车体倾斜输出角度,对比施加突变负载前后以及神经网络优化前后的车体倾斜输出角度变化。结果表明:粒子群算法(PSO)优化BP神经网络技术能够满足变负载二轮自平衡车控制的要求,实现了自平衡车的动态自平衡,提高了抗干扰能力,验证了优化算法在自平衡、抗外部干扰和缩短调整时间上的优势。     

基于BP神经网络和粒子群算法的钢管混凝土拱桥可靠度分析

文章针对大跨径钢管混凝土拱桥结构可靠度求解困难的问题,将BP神经网络与粒子群算法引入拱桥可靠度分析领域,首先利用BP神经网络对结构极限状态函数进行拟合,将高度非线性的极限状态方程显式化,然后采用粒子群算法全局搜索验算点并求解可靠指标。计算分析结果表明,BP神经网络和粒子群算法弥补了传统可靠度分析方法的不足,提高了计算精度,为大跨径桥梁结构可靠度研究提供了新的思路和手段。     

一种基于优化小波神经网络的语音识别

在以往的BP小波神经网络中,最常用的学习算法是BP算法,BP算法实质上就是梯度下降法,是一种局部搜索算法,梯度下降法使得网络极易陷入局部最小值,从而使得网络训练结果不尽人意,搜索成功概率低.取代传统的梯度下降法,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化.然后利用基于粒子群优化(PSO)的小波神经网络进行抗噪声语音识别实验,仿真结果表明,与BP网络相比,PSO算法在迭代次数、函数逼近误差、网络性能方面均优于BP网络,系统的识别率也得到较大的提高.     

基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化

神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法,导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到钻削加工参数优化中,试验表明粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也得到了较大的提高。     

基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制

针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法。以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM(Levenberg-Marquardt)算法和PSO(Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正。通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度。通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了该控制系统具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性。该方法可在数学模型不确定的情况下设计出有效的预测控制器。