基于混合优化算法的神经元PID控制策略

• 作者: 吴彬 廖瑛 曹登刚
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: PID控制器 神经元 最速下降法 混沌优化 混合优化
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 64-67,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP273+.22
• 字数: 2941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2892.2008.01.015

摘要

为解决传统比例-积分-微分(PID)控制器在实际工业过程中难以满足控制要求的问题,将二次型性能指标引入到神经元的加权系数的调整中,并利用自学习功能构成了神经元自适应PID控制器.利用混沌优化算法和最速下降法结合起来的混合优化算法,对神经元自适应PID控制器的学习速率和神经元比例系数进行了优化.仿真实验和结果分析表明:该混合优化神经元自适应PID控制器具有很好的动态和静态性能,系统的稳定性和鲁棒性增强,学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖瑛	国防科技大学航天与材料工程学院	57	494	11.0	19.0
2	曹登刚	湘潭大学信息工程学院	3	14	3.0	3.0
3	吴彬	湘潭大学信息工程学院	10	63	5.0	7.0