基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

• 作者: 张化光 张明君
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自动控制技术 神经网络PID 遗传算法 移民方法 参数优化
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5497.2005.01.019

摘要

提出了一种新的改进遗传算法优化的神经网络PID控制器.该方法设计了基于性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法, 从而有效地抑制了早熟和维持种群多样性,保证了得到的优化参数为最优参数.该方法为非线性被控对象的控制提供了一种最优参数控制器设计途径.仿真结果证明:利用改进遗传算法设计的控制紧闭环性能优越,鲁棒性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化光	东北大学信息科学与工程学院	248	3178	31.0	43.0
2	张明君	东北大学信息科学与工程学院	5	101	4.0	5.0