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摘要:
基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化PID神经网络初始权值,并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明,粒子群优化后的PID神经网络控制器具有逼近控制目标更快、响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有一定的理论研究价值和工程实用价值。
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文献信息
篇名 基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 粒子群算法 PID控制 解耦控制 多变量系统
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 158-161
页数 4页 分类号 TP183
字数 2858字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.09.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周西峰 南京邮电大学自动化学院 80 608 13.0 20.0
2 郭前岗 南京邮电大学自动化学院 87 615 13.0 20.0
3 林莹莹 南京邮电大学自动化学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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PID控制
解耦控制
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研究起点
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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