基于遗传神经网络的自适应PID控制器的设计

• 作者: 李良光 樊瑶 高志安
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 自适应 神经元PID
• 年，卷（期）: 2008,（24）
• 所属期刊栏目: 研发、设计、测试
• 页码范围: 100-102
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.24.029

摘要

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李良光	安徽理工大学电气与信息工程学院	73	254	8.0	12.0
2	高志安	安徽理工大学电气与信息工程学院	4	25	2.0	4.0
3	樊瑶	安徽理工大学电气与信息工程学院	1	15	1.0	1.0