板球系统的PSO优化模糊RBF神经网络PID参数研究

• 作者: 向凤红 毛剑琳 王长正
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 板球系统 粒子群算法 模糊RBF神经网络 MATLAB PID
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173124

摘要

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制系统.针对板球系统在PID控制中震荡大、精度低、实时性差等问题,应用拉格朗日方程对板球系统在忽略干扰因素条件下进行数学建模,采用粒子群算法对模糊RBF神经网络初始参数进行优化,并设计RBF神经网络与模糊PID控制相结合的控制方法.在MATALB环境下完成板球系统定位实验,仿真结果表明,经粒子群优化模糊RBF神经网络的PID参数后,提高了板球系统的定位精度,并增强了系统控制的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向凤红	昆明理工大学信息工程与自动化学院	95	413	12.0	17.0
2	毛剑琳	昆明理工大学信息工程与自动化学院	90	337	8.0	14.0
3	王长正	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	3	1.0	1.0