基于遗传算法的神经网络自适应控制器的研究

• 作者: 曲秀敏 李建辉 李晶 武俊丽
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 遗传算法 神经网络 自适应控制器 PID
• 年，卷（期）: 2005,（15）
• 所属期刊栏目: 工控技术
• 页码范围: 100-101,112
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2005.15.040

摘要

提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应控制器的设计方法.该控制器主要由2部分组成,第一部分利用遗传算法搜索出一组神经网络控制器的初始权值,第二部分用历史输入输出数据训练神经网络自适应控制器,经过训练后其达到稳定的控制效果.通过Matlab仿真表明,该控制策略克服了BP算法对初始值敏感的问题,有效提高神经网络的控制效果,和常规PID控制器相比较,超调量小、抗干扰性强和鲁棒性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲秀敏	佳木斯大学信息电子技术学院	14	30	4.0	5.0
2	李晶	佳木斯大学信息电子技术学院	163	529	10.0	16.0
3	武俊丽	佳木斯大学信息电子技术学院	11	62	4.0	7.0
4	李建辉	佳木斯大学信息电子技术学院	12	34	4.0	5.0