PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

张秀玲; 李晓辉; 徐腾; 赵亮; 樊红敏; 臧佳音

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PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

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针对BP优化PID神经网络(BP-PDNN)易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中。利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率。采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制。仿真结果表明,MSCOAPIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN。

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来源
《山东科技大学学报：自然科学版》 |2013年第5期|84-89|共7页
作者
张秀玲; 李晓辉; 徐腾; 赵亮; 樊红敏; 臧佳音;
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作者单位

燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室;

国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
混沌优化; PID神经网络; 机械臂; 轨迹跟踪; 预测控制;

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