基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

• 作者: 关新平 张君 牛培峰
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 2493-2497
• 页数: 5页
• 分类号: O4
• 字数: 3455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3290.2007.05.005

摘要

提出了采用改进的遗传算法优化比例-积分-微分(PID)神经网络解耦控制器的连接权值,从而实现PID控制器参数的优化及非线性多变量系统的解耦控制.改进的遗传算法优于基本遗传算法,它使寻优过程中的计算量减少,计算效率提高,收敛速度加快.将优化后的PID神经网络解耦控制器应用于统一混沌系统的控制中,仿真实验收到良好的控制效果,证明了PID控制器应用于统一混沌系统控制的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关新平	燕山大学电气工程学院	166	2413	25.0	41.0
2	牛培峰	燕山大学电气工程学院	64	595	13.0	21.0
3	张君	燕山大学电气工程学院	15	166	8.0	12.0