关于三容水箱系统水量液位优化控制研究

• 作者: 宋清昆 曹剑坤 韩笑 马丽
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 克隆遗传 三容水箱 小波神经网络 系统辨识
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 330-334
• 页数: 5页
• 分类号: N945.12
• 字数: 4418字
• 语种: 中文

摘要

工业上许多被控对象的整体都可以抽象成三容水箱的数学模型,研究水箱液位系统的建模、优化控制策略将有重要意义.由于小波神经网络在研究水箱液位系统建模问题时,存在权值初选随机性大,难以满足设定的目标误差函数要求的问题,选择克隆遗传算法训练小波神经网络的权值,并针对克隆遗传算法存在的“早熟”,收敛较慢的现象,对克隆遗传算法加以改进,将线性递减策略引入到变异因子中.仿真结果表明,经克隆遗传算法优化过的小波神经网络不仅改善了逼近非线性的精度,同时克隆遗传算法中的收敛速度也有了较大的改进,避免了“早熟”现象.验证了设计的克隆遗传算法优化小波神经网络的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋清昆	哈尔滨理工大学自动化学院	39	396	12.0	18.0
2	马丽	哈尔滨理工大学自动化学院	14	43	5.0	6.0
3	韩笑	哈尔滨理工大学自动化学院	4	16	3.0	4.0
4	曹剑坤	哈尔滨理工大学自动化学院	1	8	1.0	1.0