PID控制器参数优化算法的仿真研究

• 作者: 于晓坤 于晓敏 耿蕊
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 比例积分微控制器 参数优化 仿真
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 212-215
• 分类号: TP183
• 字数: 3763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.07.053

摘要

研究PID控制器参数优化问题,现代控制对象具有复杂非线性、时变性特点,引起系统的输出品质特性差,超调大稳定性时间长,控制精度差等.传统PID控制是针对线性控制系统提出的,控制精度比较低.为了提高PID控制精度,基于神经网络提出PID控制器参数自适应优化方法.通过将系统控制偏差和PID控制器的3个参数作为神经网络的输入,最优控制性能作为优化目标,通过神经网络自身学习和加权系数调整,获得最优控制性能的PID控制器参数.仿真结果表明,神经网络的PID控制方法提高了系统控制精度,系统响应速度更快,具有很强的自适应性和鲁棒性,为优化控制系统提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于晓敏	齐齐哈尔大学计算中心	26	115	6.0	9.0
2	耿蕊	齐齐哈尔大学计算中心	28	106	6.0	9.0
3	于晓坤		8	35	2.0	5.0