基于自适应权值神经网络的PID参数优化

被引：3

作者：

谭子平

机构：

[1] 广西中烟工业有限责任公司柳州卷烟厂

来源：

关键词：

自适应遗传算法; RBF神经网络; 比例-积分-微分(PID);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对常规RBF神经网络训练速度慢、控制精度不高的问题,文章提出一种基于自适应遗传优化的RBF神经网络方法,并把优化后的方法用于PID控制器的参数整定中。仿真实验表明,改进后的方法具有更快的响应速度和控制精度,有效提高了PID控制器的性能。

引用

页码：97 / 98

页数：2

共 5 条

[1] 基于RBF神经网络的拟滑模控制 [J].

赵亚丹 ;

王亚慧 .

[2] 基于自适应遗传算法的RBF神经网络优化算法 [J].

鲍文胜 ;

刘晓刚 .

[3] 基于RBF神经网络的PID控制 [J].

赵娟平 ;

任永彬 .

[4] 基于PSO算法的PID控制参数优化 [J].

徐静波 .

姜鹏飞 ;

蔡之华 .