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基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器

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利用遗传算法的全局优化能力和神经网络强大的自学习能力相结合，提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法.该控制器主要由四个部分组成. 第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值；第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，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；第三部分是将RBF网络作为在线辨识器，可以求取Jacobian灵敏度信息；第四部分是传统的PID控制器，直接对被控对象闭环控制.计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程.

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来源
《第五届全国信息获取与处理学术会议》|2007年|381-384|共4页
会议地点秦皇岛·北戴河
作者
余丽平; 薛峰; 马松龄;
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作者单位

中国食品仪表学会;

沈阳市仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
遗传算法; 神经网络; 自整定控制器;

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