基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器

• 作者: 何进
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: PID控制器 模糊神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 7-9
• 分类号: TH39
• 字数: 2569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2011.5(B).03

摘要

PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力.模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点,具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力.借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计,借助于BP算法对局部性参数进行优化,将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何进		4	7	1.0	2.0