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网络控制系统的神经网络PID控制优化研究

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对PID控制器参数优化的研究,在网络控制系统中传统的PID控制方法由于被控对象的非线性、时延和系统扰动等因素降低控制器的效果,从而影响系统的稳定性.为了改善系统性能,采用改进的遗传神经网络优化PID控制器,使用改进的遗传算法即压缩映射遗传算法对神经网络的权值和阈值进行学习和优化,得到神经网络的初值,再用神经网络对PID参数进行在线调整.用实时性要求较高的直流电机作为被控对象进行仿真,仿真结果表明采用压缩映射遗传算法神经网络优化的PID控制器系统响应速度快和控制精度高,网络控制系统具有鲁棒性和抗干扰能力。

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来源
《第九届中国多智能体系统与控制会议（MASC2013）》|2014年|1-7|共7页
会议地点河南焦作
作者
FU Zi-yi; 付子义; ZHANG Yi; 张艺;
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作者单位

中国系统仿真学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
网络控制系统; 压缩映射遗传算法; 神经网络; 参数优化;

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