基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制

被引：28

作者：

王爽心 ^{[1
]}

杨辉 ^{[1
]}

张秀霞 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京交通大学机械与电子控制工程学院

[2] 中国水利水电建设集团公司

来源：

中国电机工程学报 | 2008年 / 23期

关键词：

径向基函数神经网络; 主汽温控制系统; 混沌优化; 遗传算法; PID;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2008.23.019

中图分类号：

TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

摘要：

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。

引用

页码：87 / 92

页数：6

共 20 条

[1] 遗传算法优化的RBF神经网络控制器 [J].