基于PSO的板形板厚小波神经网络解耦PID控制

• 作者: 王建辉 顾树生 黄敏
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 板形 板厚 逆系统 粒子群优化算法(PSO)
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.2005.03.006

摘要

针对板形控制和板厚控制是相互耦合的综合系统,提出了一种新的解耦PID控制算法.首先用小波神经网络构造α阶时延逆系统,对综合系统进行输入输出解耦;然后对解耦后的独立的单变量系统采用PID控制.这种解耦方法无论是从理论分析还是仿真验证,均证明是可以实现完全解耦的.考虑到被控对象是一个带有时滞的非线性系统,提出采用PSO优化算法对PID参数进行自适应调整.仿真结果表明所用方法简单有效,并具有良好的跟随性能和抗干扰能力;其控制效果优于传统的解耦PID控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄敏	东北大学信息科学与工程学院	284	1586	18.0	30.0
2	王建辉	东北大学信息科学与工程学院	95	778	16.0	21.0
3	顾树生	东北大学信息科学与工程学院	99	1524	21.0	34.0