基于改进遗传算法优化的RBFNN防摆控制研究

刘乃志; 张艳兵

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基于改进遗传算法优化的RBFNN防摆控制研究

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针对起重机吊运过程中吊重摇摆以及其数学模型高阶非线性的问题，提出利用改进遗传算法优化径向基函数神经网络（RBFNN）监督控制方法对起重机进行防摇摆和定位控制。采用拉格朗日方程建立起重机的数学模型，在传统PD反馈控制的基础上，设计了RBFNN摆角和位移监督控制器，利用RBFNN强大的自学习能力对PD控制器的输出进行在线学习并逐步取代，实现监督控制。采用改进的遗传算法对RBFNN的参数进行全局优化，摆脱了局部极值的困扰。实验结果表明，该方法能够实现在起重机精确定位的同时快速消除摆动，与模糊PID控制和模糊神经网络控制相比，获得了更好的控制效果，证明了该方法的有效性。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第9期|116-120|共5页
作者
刘乃志; 张艳兵;
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作者单位

1. 中北大学电气与控制工程学院 2. 仪器科学与动态测试教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类起重机械;人工智能理论;
关键词
防摇摆控制; 模糊PID控制; 模糊神经网络; RBF神经网络; 改进遗传算法;

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