基于单纯形法的神经元PID控制器学习参数优化

朱学贵; 王毅; 昝建明

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基于单纯形法的神经元PID控制器学习参数优化

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利用单纯形法优化神经元PID控制器的学习速率和神经元比例系数。一种是动态优化法,每次学习使用的学习参数由单纯形优化器在之前的学习过程中进行预测。为此,定义了一种新的目标函数,实现了学习参数的良好预测。另一种是离线优化法,这是一种全局优化法,使用单纯形优化器只需一步优化,得到最优学习参数。针对不同的初始学习参数和被控对象,经过大量的仿真实验,表明单纯形神经元PID控制器具有很好的动态性能和稳态性能,增强了系统的适应性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性。

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来源
《系统仿真学报》 |2006年第11期|3030-3033|共5页
作者
朱学贵; 王毅; 昝建明;
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作者单位

北京交通大学电气工程学院;

长安汽车工程研究院试验测试研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;自动控制、自动控制系统;
关键词
PID控制器; 神经网络; 单纯形法; 学习参数; 优化; 预测;

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