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| 基于改进PSO算法的多变量PID型神经网络控制 | |
| 引用本文： | 冯冬青,邢广成,费敏锐,陈铁军.基于改进PSO算法的多变量PID型神经网络控制[J].系统仿真学报,2011,23(2):363-366,385. |
| 作者姓名： | 冯冬青 邢广成 费敏锐 陈铁军 |
| 作者单位： | 1. 郑州大学电气工程学院,郑州,450001;上海大学机电工程与自动化学院,上海,200072 2. 郑州大学电气工程学院,郑州,450001 3. 上海大学机电工程与自动化学院,上海,200072 |
| 摘 要： | 充分利用PID结构简单、稳定性强的良好性能以及神经网络的自学习和自适应的特长,引入粒子群优化(PSO)学习算法,设计一种多变量自适应PID型神经网络控制器。神经网络的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成,采用PSO学习算法优化神经网络参数。在深入研究分析PSO算法的基础上,引入变异因子和惯性权重自适应策略对该算法进行改进,既发挥了PSO算法随机优化收敛速度快的优点,又克服了该算法易陷入局部最优点的缺点,显著提高了控制系统的性能指标。最后,通过对二级倒立摆控制的仿真分析,证明该算法具有较强的鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 多变量系统 PID型神经网络 PSO算法 二级倒立摆 |
Improved PSO-based Multivariable PID-like Neural Network Control |
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| FENG Dong-qing,XING Guang-cheng,FEI Min-rui,CHEN Tie-jun.Improved PSO-based Multivariable PID-like Neural Network Control[J].Journal of System Simulation,2011,23(2):363-366,385. | |
| Authors: | FENG Dong-qing XING Guang-cheng FEI Min-rui CHEN Tie-jun |
| Institution: | 1(1.School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China; 2.School of Mechatronical Engineering and Automation,Shanghai University,Shanghai 200072,China) |
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