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文檔簡介
1、PID控制是一種應(yīng)用很普遍的控制技術(shù),目前在很多方面都有廣泛的應(yīng)用.然而,在工業(yè)上有許多無法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對象,和比較復(fù)雜、非線性的控制對象,如果用傳統(tǒng)的PID來進(jìn)行控制的話,那么很難獲得比較理想的控制效果.近年來,采用結(jié)合遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法已日益引起人們的重視.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意非線性函數(shù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和并行分布處理等優(yōu)點(diǎn):而遺傳算法(GA)有高效的全局隨機(jī)搜索能力,因此該文提出了一種融合遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)P
2、ID控制方法.該方法用遺傳算法(GA)學(xué)習(xí)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)系數(shù),得到一組接近最佳的BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)系數(shù)的參數(shù)組合:在此基礎(chǔ)上,采用RBF辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)求取對象的靈敏度信息,同時(shí)通過BP算法修正BP網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù),實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整.該算法既保留了遺傳算法的強(qiáng)全局隨機(jī)搜索能力,又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和自學(xué)習(xí)能力.仿真結(jié)果顯示了遺傳算法快速學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的能力,并且有效地提高了多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)效率與收斂精度,確保了快速達(dá)到
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