基于遗传神经网络的自适应PID控制器的设计

被引：16

作者：

高志安

李良光

樊璠

机构：

[1] 安徽理工大学电气与信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 24期

关键词：

遗传算法; 神经网络; 自适应; 神经元PID;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273.2 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。

引用

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页数：3

共 6 条

[1]

智能控制.[M].李少远;王景成编著;.机械工业出版社.2005,

[2]

智能控制.[M].刘金琨编著;.电子工业出版社.2005,

[3]

先进PID控制MATLAB仿真.[M].刘金琨著;.电子工业出版社.2004,

[4]

单神经元自适应PID控制器的性能优化设计 [J].