基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

来源 :北华大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yu0426

【摘要】

：

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略.根据神经网络初始权值的选取

【作者】

：

张明君

【机构】

：

北华大学电气信息学院

【出处】

：

北华大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

PID控制器神经网络遗传算法仿真结果初始权值对象实数编码证明时变系统非线性 Genetic algorithms(GA) Neural net

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对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略.根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化.仿真结果证明了该算法的有效性.

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