改进粒子群算法的P ID神经网络解耦控制

• 作者: 于立君 刘繁明 王辉 陈佳
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 综合减摇系统 PID神经网络 解耦控制 仿真分析
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 699-704
• 页数: 6页
• 分类号: TH186
• 字数: 3179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201406028

摘要

综合减摇控制系统存在非线性、多变量、强耦合等因素,会导致减摇系统达不到最佳控制状态. 利用粒子群算法具有对整个空间进行高效搜索以及PID神经网络的自适应特点,提出一种改进粒子群算法,以解决粒子群算法中存在算法精度不高、粒子易陷入局部极小值等问题,并提高PID神经网络训练速度和训练精度,便于参数寻优.仿真结果表明,改进的粒子群算法具有一定优越性,将其运用到综合减摇控制系统解耦控制器设计中,能够有效地减小船舶横摇,达到较好的控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	哈尔滨工程大学自动化学院	135	1039	19.0	25.0
2	刘繁明	哈尔滨工程大学自动化学院	61	644	16.0	23.0
3	于立君	哈尔滨工程大学自动化学院	77	265	9.0	11.0
4	陈佳	哈尔滨工程大学自动化学院	2	17	1.0	2.0