基于神经网络和遗传算法的智能PID控制

被引：14

作者：

李秋生

张策

刘政华

机构：

[1] 国防科学技术大学机电工程及其自动化学院

来源：

计算机测量与控制 | 2007年 / 05期

关键词：

神经网络; 遗传算法; PID控制; 辨识;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2007.05.019

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP273.5 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080201 ;

摘要：

提出了一种结合神经网络和遗传算法的智能PID控制算法;该控制器先利用RBF辨识网络在线辨识系统模型,再利用遗传算法在线调整PID三个控制参数,将传统的Ziegler-Nichols方法所得的控制参数作为遗传算法的初始参数范围,缩小了遗传算法的寻优范围;在MATLAB6.5环境下进行仿真和试验研究,结果证明RBF辨识网络的输出能够很好地跟踪对象输出,遗传算法很好地优化了控制参数;二者结合可在线有效地控制较复杂的被控对象。

引用

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