| 基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制 |
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| 引用本文： | 周西峰,林莹莹,郭前岗.基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制[J].计算机技术与发展,2013(9). |
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| 作者姓名： | 周西峰 林莹莹 郭前岗 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学 自动化学院,江苏 南京,210046 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性，设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化PID神经网络初始权值，并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明，粒子群优化后的PID神经网络控制器具有逼近控制目标更快、响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题，具有一定的理论研究价值和工程实用价值。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 PID控制 解耦控制 多变量系统 |
PID Neural Network Decoupling Control Based on Particle Swarm Optimization |
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| ZHOU Xi-feng
,
LIN Ying-ying
,
GUO Qian-gang.PID Neural Network Decoupling Control Based on Particle Swarm Optimization[J].Computer Technology and Development,2013(9). |
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| Authors: | ZHOU Xi-feng LIN Ying-ying GUO Qian-gang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PSO algorithm PID control decoupling control multivariable system |
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