基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID参数自整定

• 作者: 付珍珠 赵继民
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: PID整定 模糊神经网络 鲸鱼优化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20190064

摘要

针对传统PID控制器的线性局限性,本文提出一种模糊系统与BP神经网络结合的方案.同时,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)进一步优化参数精度,称为基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID控制器.通过模拟鲸类的特殊觅食行为——气泡捕鱼,建立优化数学模型,从而进一步优化训练模糊化的BP神经网络的权值和偏置误差,降低模糊神经网络被用于函数逼近所引起的误差.将传统模糊PID及基于混沌遗传算法(GA)优化的PID控制器与本文设计的PID控制器相比较,仿真结果表明:系统的动态性能与稳态精度均得到良好的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵继民		20	76	6.0	8.0
2	付珍珠		1	0	0.0	0.0