增强学习的PID控制参数优化快速整定算法

• 作者: 刘岩
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: BP-PID控制器 参数整定 粒子群 增强学习 自适应变异
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 467-470,479
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.5
• 语种: 中文

摘要

为了解决利用粒子群算法对非线性和不确定系统进行PID控制参数整定时存在的种群多样性较低、控制参数在线学习能力差等问题,提出了增强学习的PID控制参数优化快速整定算法;首先,对进化学习算法进行改进;然后利用神经网络进行混合PID控制器设计,利用增强学习算法进行在线反馈学习;最后对每次种群进化后的多样性进行了自适应变异;通过对输入曲线的跟踪对比,验证了文中算法的参数整定效果,同时对种群的多样性进行了跟踪仿真;仿真实验表明,文中的算法具有较强的鲁棒性,算法收敛速度较快,整定效果较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘岩	南阳理工学院软件学院	24	86	5.0	9.0